Refine
Has Fulltext
- no (4)
Document Type
- Article (4) (remove)
Is part of the Bibliography
- yes (4) (remove)
Keywords
- Big Data (4) (remove)
This article gives insight in a running dissertation at the University in Potsdam. Point of discussion is the spatial and temporal distribution of emergencies of German fire brigades that have not sufficiently been scientifically examined. The challenge is seen in Big Data: enormous amounts of data that exist now (or can be collected in the future) and whose variables are linked to one another. These analyses and visualizations can form a basis for strategic, operational and tactical planning, as well as prevention measures. The user-centered (geo-) visualization of fire brigade data accessible to the general public is a scientific contribution to the research topic 'geovisual analytics and geographical profiling'. It may supplement antiquated methods such as the so-called pinmaps as well as the areas of engagement that are freehand constructions in GIS. Considering police work, there are already numerous scientific projects, publications, and software solutions designed to meet the specific requirements of Crime Analysis and Crime Mapping. By adapting and extending these methods and techniques, civil security research can be tailored to the needs of fire departments. In this paper, a selection of appropriate visualization methods will be presented and discussed.
In the era of the Internet of Things and Big Data modern cars have become mobile electronic systems or computers on wheels. Car sensors record a multitude of car and traffic related data as well as environmental parameters outside the vehicle. The data recorded are spatio-temporal by nature (floating car data) and can thus be classified as geodata. Their geospatial potential is, however, not fully exploited so far. In this paper, we present an approach to collect, process and visualize floating car data for traffic-and environment-related applications. It is demonstrated that cartographic visualization, in particular, is as effective means to make the enormous stocks of machine-recorded data available to human perception, exploration and analysis.
With the advent of big data and data lakes, data are often integrated from multiple sources. Such integrated data are often of poor quality, due to inconsistencies, errors, and so forth. One way to check the quality of data is to infer functional dependencies (fds). However, in many modern applications it might be necessary to extract properties and relationships that are not captured through fds, due to the necessity to admit exceptions, or to consider similarity rather than equality of data values. Relaxed fds (rfds) have been introduced to meet these needs, but their discovery from data adds further complexity to an already complex problem, also due to the necessity of specifying similarity and validity thresholds. We propose Domino, a new discovery algorithm for rfds that exploits the concept of dominance in order to derive similarity thresholds of attribute values while inferring rfds. An experimental evaluation on real datasets demonstrates the discovery performance and the effectiveness of the proposed algorithm.
Selbstbestimmtes Lernen mit Onlinekursen findet zunehmend mehr Akzeptanz in unserer Gesellschaft. Lernende können mithilfe von Onlinekursen selbst festlegen, was sie wann lernen und Kurse können durch vielfältige Adaptionen an den Lernfortschritt der Nutzer angepasst und individualisiert werden. Auf der einen Seite ist eine große Zielgruppe für diese Lernangebote vorhanden. Auf der anderen Seite sind die Erstellung von Onlinekursen, ihre Bereitstellung, Wartung und Betreuung kostenintensiv, wodurch hochwertige Angebote häufig kostenpflichtig angeboten werden müssen, um als Anbieter zumindest kostenneutral agieren zu können. In diesem Beitrag erörtern und diskutieren wir ein offenes, nachhaltiges datengetriebenes zweiseitiges Geschäftsmodell zur Verwertung geprüfter Onlinekurse und deren kostenfreie Bereitstellung für jeden Lernenden. Kern des Geschäftsmodells ist die Nutzung der dabei entstehenden Verhaltensdaten, die daraus mögliche Ableitung von Persönlichkeitsmerkmalen und Interessen und deren Nutzung im kommerziellen Kontext. Dies ist eine bei der Websuche bereits weitläufig akzeptierte Methode, welche nun auf den Lernkontext übertragen wird. Welche Möglichkeiten, Herausforderungen, aber auch Barrieren überwunden werden müssen, damit das Geschäftsmodell nachhaltig und ethisch vertretbar funktioniert, werden zwei unabhängige, jedoch synergetisch verbundene Geschäftsmodelle vorgestellt und diskutiert. Zusätzlich wurde die Akzeptanz und Erwartung der Zielgruppe für das vorgestellte Geschäftsmodell untersucht, um notwendige Kernressourcen für die Praxis abzuleiten. Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass das Geschäftsmodell von den Nutzer*innen grundlegend akzeptiert wird. 10 % der Befragten würden es bevorzugen, mit virtuellen Assistenten – anstelle mit Tutor*innen zu lernen. Zudem ist der Großteil der Nutzer*innen sich nicht darüber bewusst, dass Persönlichkeitsmerkmale anhand des Nutzerverhaltens abgeleitet werden können.