@phdthesis{Begu2007, author = {Begu, Enkela}, title = {Elections in a spatial context : a case study of Albanian parliamentary elections, 1991-2005}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-15923}, school = {Universit{\"a}t Potsdam}, year = {2007}, abstract = {Exploring elections features from a geographical perspective is the focus of this study. Its primary objective is to develop a scientific approach based on geoinformation technology (GIT) that promotes deeper understanding how geographical settings affect the spatial and temporal variations of voting behaviour and election outcomes. For this purpose, the five parliamentary elections (1991-2005) following the political turnaround in 1990 in the South East European reform country Albania have been selected as a case study. Elections, like other social phenomena that do not develop uniformly over a territory, inherit a spatial dimension. Despite of fact that elections have been researched by various scientific disciplines ranging from political science to geography, studies that incorporate their spatial dimension are still limited in number and approaches. Consequently, the methodologies needed to generate an integrated knowledge on many facets that constitute election features are lacking. This study addresses characteristics and interactions of the essential elements involved in an election process. Thus, the baseline of the approach presented here is the exploration of relations between three entities: electorate (political and sociodemographic features), election process (electoral system and code) and place (environment where voters reside). To express this interaction the concept of electoral pattern is introduced. Electoral patterns are defined by the study as the final view of election results, chiefly in tabular and/or map form, generated by the complex interaction of social, economic, juridical, and spatial features of the electorate, which has occurred at a specific time and in a particular geographical location. GIT methods of geoanalysis and geovisualization are used to investigate the characteristics of electoral patterns in their spatial and temporal distribution. Aggregate-level data modelled in map form were used to analyse and visualize the spatial distribution of election patterns components and relations. The spatial dimension of the study is addressed in the following three main relations: One, the relation between place and electorate and its expression through the social, demographic and economic features of the electorate resulting in the profile of the electorate's context; second, the electorate-election interaction which forms the baseline to explore the perspective of local contextual effects in voting behaviour and election results; third, the relation between geographical location and election outcomes reflecting the implication of determining constituency boundaries on election results. To address the above relations, three types of variables: geo, independent and dependent, have been elaborated and two models have been created. The Data Model, developed in a GIS environment, facilitates structuring of election data in order to perform spatial analysis. The peculiarity of electoral patterns - a multidimensional array that contains information on three variables, stored in data layers of dissimilar spatial units of reference and scales of value measurement - prohibit spatial analysis based on the original source data. To perform a joint spatial analysis it is therefore mandatory to restructure the spatial units of reference while preserving their semantic content. In this operation, all relevant electoral as well as socio-demographic data referenced to different administrative spatial entities are re-referenced to uniform grid cells as virtual spatial units of reference. Depending on the scale of data acquisition and map presentation, a cell width of 0.5 km has been determined. The resulting fine grid forms the basis of subsequent data analyses and correlations. Conversion of the original vector data layers into target raster layers allows for unification of spatial units, at the same time retaining the existing level of detail of the data (variables, uniform distribution over space). This in turn facilitates the integration of the variables studied and the performance of GIS-based spatial analysis. In addition, conversion to raster format makes it possible to assign new values to the original data, which are based on a common scale eliminating existing differences in scale of measurement. Raster format operations of the type described are well-established data analysis techniques in GIT, yet they have rarely been employed to process and analyse electoral data. The Geovisualization Model, developed in a cartographic environment, complements the Data Model. As an analog graphic model it facilitates efficient communication and exploration of geographical information through cartographic visualization. Based on this model, 52 choropleth maps have been generated. They represent the outcome of the GIS-based electoral data analysis. The analog map form allows for in-depth visual analysis and interpretation of the distribution and correlation of the electoral data studied. For researchers, decision makers and a wider public the maps provide easy-to-access information on and promote easy-to-understand insight into the spatial dimension, regional variation and resulting structures of the electoral patterns defined.}, language = {en} } @phdthesis{Schernthanner2015, author = {Schernthanner, Harald}, title = {Untersuchungen zur r{\"a}umlichen Analyse und Visualisierung von Mietpreisdaten f{\"u}r Immobilienportale}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-89492}, school = {Universit{\"a}t Potsdam}, pages = {xiii, 136}, year = {2015}, abstract = {Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, aus geoinformatischer Sicht eine konzeptionelle Grundlage zur r{\"a}umlichen Optimierung von Immobilienportalen zu schaffen. Die Arbeit geht dabei von zwei Hypothesen aus: 1. Verfahren der r{\"a}umlichen Statistik und des Maschinellen Lernens zur Mietpreissch{\"a}tzung sind den bisher eingesetzten Verfahren der hedonischen Regression {\"u}berlegen und eignen sich zur r{\"a}umlichen Optimierung von Immobilienportalen. 2. Die von Immobilienportalen publizierten webbasierten Mietpreiskarten geben nicht die tats{\"a}chlichen r{\"a}umlichen Verh{\"a}ltnisse auf Immobilienm{\"a}rkten wieder. Alternative webbasierte Darstellungsformen, wie z.B. Gridmaps, sind dem Status Quo der Immobilienpreiskarten von Immobilienportalen {\"u}berlegen und visualisieren die tats{\"a}chlichen r{\"a}umlichen Verh{\"a}ltnisse von Immobilienpreisen zweckm{\"a}ßiger. Beide Thesen k{\"o}nnen bewiesen werden. Es erfolgt zun{\"a}chst eine umfangreiche Erhebung des Forschungsbedarfs mittels Literaturstudien und technologischer Recherche. Zur Beantwortung der Forschungsfragen wird als quantitative Datenbasis ein 74.098 Mietangebote umfassender Datensatz (von Januar 2007 bis September 2013) eines Immobilienportals akquiriert. Dieser reicht jedoch nicht in vollem Umfang zur Beantwortung der Fragestellungen aus. Deshalb f{\"u}hrt der Autor Experteninterviews zur Erhebung einer qualitativen Datenbasis. Deren Analyse ergibt in Kombination mit der Literaturstudie und der technologischen Recherche ein umfassendes, bisher so nicht verf{\"u}gbares Bild. Es stellt den Status Quo der r{\"a}umlichen Sicht sowie der raumanalytischen und geovisuellen Defizite von Immobilienportalen dar. Zur Optimierung der raumanalytischen und geovisuellen Defizite werden forschungsbasierte L{\"o}sungsans{\"a}tze herausgearbeitet und teilimplementiert. Methoden des Maschinellen Lernens und r{\"a}umliche Sch{\"a}tzverfahren werden als Alternativen zu den von Immobilienportalen bisher genutzten „nicht r{\"a}umlichen" Analyseverfahren zur Preismodellierung untersucht. Auf Grundlage eines hierf{\"u}r konzipierten Validierungsrahmens werden diese Methoden f{\"u}r die Nutzung im Kontext von Immobilienportalen adaptiert. Die prototypische Teilimplementierung zeigt die programmiertechnische Umsetzung des Konzeptes auf. Eine umfassende Analyse geeigneter Sekund{\"a}rvariablensets zur Mietpreissch{\"a}tzung liefert als methodisches Resultat, dass Interpolatoren, die Sekund{\"a}rvariablen ben{\"o}tigen (Kriging with external drift, Ordinary Cokriging), kaum zu valideren Mietpreissch{\"a}tzergebnissen gelangen als die Methode des Ordinary Kriging, die keine Sekund{\"a}rvariablen ben{\"o}tigt. Die Methoden Random Forest aus dem Maschinellen Lernen und die Geographisch Gewichtete Regression hingegen bergen großes Potential zur Nutzung der r{\"a}umlichen Mietpreissch{\"a}tzung im Kontext von Immobilien-portalen. Die Forschungsergebnisse der r{\"a}umlichen Preismodellierung werden in die r{\"a}umliche Visualisierung von Mietpreisen transferiert. F{\"u}r die webbasierte Mietpreisdarstellung wird ein Set alternativer Darstellungsmethoden entwickelt, um Mietpreiskarten-Prototypen abzuleiten. Ein methodisches Ergebnis der Entwicklung der Mietpreiskarten-Prototypen ist die Entwicklung eines geeigneten Ansatzes der Losl{\"o}sung des Preisbezugs von fachfremd verwendeten Bezugsgeometrien. Hierf{\"u}r wird vom Autor der Begriff der zonenlosen Preiskarte gepr{\"a}gt. Diese werden mit Methoden des Gridmapping erstellt. Es werden optimale Rasteraufl{\"o}sungen zur Darstellung interpolierter Rastergr{\"o}ßen ermittelt. Zonenlose Preiskarten mit Methoden des Gridmapping, gepaart mit einer optionalen geb{\"a}udescharfen Darstellung in gr{\"o}ßeren Maßst{\"a}ben, sind als Resultate der Forschung die bestm{\"o}gliche, sich an realen Verh{\"a}ltnissen orientierende, r{\"a}umliche Mietpreisdarstellung. Die entstandenen Prototypen sind eine Ann{\"a}herung der wahren Verteilung des Mietpreises im Raum und um einiges sch{\"a}rfer, als die auf der hedonischen Regression basierenden Darstellungen. Somit kann die wahre „Topographie" der Mietpreislandschaft abgebildet werden. Ein Einsatz der Karten f{\"u}r Nutzergruppen wie Makler, Investoren oder Kommunen zur Analyse st{\"a}dtischer Mietm{\"a}rkte ist denkbar. Alle entstandenen Prototypen sind unter der Nutzung von Map APIs umgesetzt. Ein Ergebnis dessen ist, dass Map APIs noch an diversen „Kinderkrankheiten" leiden und derart umgesetzte Mietpreiskarten noch einen weiten Weg vor sich haben, bis sie das Niveau thematischer Karten von Immhof oder Arnberger erreichen. Die konzeptionellen {\"U}berlegungen und Teilimplementierungen m{\"u}nden in drei Prozessketten, die Umsetzungsoptionen f{\"u}r eine r{\"a}umliche Optimierung von Immobilienportalen darstellen. Dabei werden zwei Szenarien f{\"u}r eine r{\"a}umlich optimierte Mietpreissch{\"a}tzung und ein Szenario f{\"u}r eine r{\"a}umlich optimierte Mietpreisdarstellung herausgearbeitet.}, language = {de} }