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Intelligenter Zugang zu Informationen

Die Forschungsgruppe Intelligent Access to Information stellt die größte Gruppe des L3S dar und konzentriert sich auf alle Aspekte des Zugriffs auf Informationen im Web sowie Big Data Analytics. Forschungsbereiche umfassen Information Retrieval, Semantic Web, Datenbanken, soziale Netzwerke und Data Mining.

Lernen und Bildung findet zunehmend in informellen, häufig Web-basierten Szenarien statt und ist integraler Bestandteil von sozialen Plattformen. Das H2020 Projekt AFEL (Analytics for Everyday Learning) untersucht innovative Methoden und Ansätze, um Lernen und damit verbundene kognitive Prozesse in sozialen Umgebungen wie Slideshare, Facebook oder LinkedIn zu verstehen und zu unterstützen. Primäres Ziel ist, es mit Methoden aus Web Mining, Learning Analytics oder Social Network Analysis die Stakeholder (Nutzer, Trainingsanbieter, Anbieter von Wissensressourcen u.ä.) in sozialen Web-Plattformen zu unterstützen und näher zusammenzubringen.

Das Ziel des Projektes ALEXANDRIA (ERC Nr. 339233) ist die Entwicklung von Modellen, Werkzeugen und Technologien, die die relevanten Teile des Web archivieren und Web Archive indexieren, um eine aussagekräftige Suche und Erkundung von Inhalten zu ermöglichen. Im Rahmen des ALEXANDRIA Projektes werden semantische und zeit-orientierte Indexmethoden signifikant weiterentwickelt und mit Wissensrepräsentationen im Web kombiniert, um effiziente Indexierungs-, Such-, und Erkundungsmethoden für Informationen über Ereignisse und Entitäten aus der Vergangenheit zu ermöglichen. Die ALEXANDRIA Testumgebung stellt einen wichtigen Rahmen für die Erforschung, Erkundung und Evaluierung von Konzepten, Methoden und Algorithmen auf Web Archiven dar.

Category: EU FP7 ERC Advanced Grant

Es ist unser Ziel, in Zusammenarbeit zwischen dem Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) und dem Forschungszentrum L3S eine Applied Machine Learning Academy (AMA) aufzubauen auf der Grundlage eines nachhaltigen, flexiblen und stark anwendungsorientierten Qualifizierungskonzepts mit vielfältigen Kursanageboten und einem Expertise Sharing Network. Im Mittelpunkt steht dabei das Anwendungsfeld Industrie 4.0 und ein intensiver Dialog mit mittelständigen Unternehmen und der Industrie. Hinzu kommt eine starke Betonung der praktischen Anteile, welche es erlauben das erlernte Wissen zu erproben und zu vertiefen. Hervorzuheben sind hier Praxisphasen in einem Industrie 4.0 Kontext mit realen Maschinen der industriellen Produktion.

Mit der fortschreitenden Integration europäischer Staaten ist ein steter Anstieg von Themen und Ereignissen verbunden, die über Sprach- und Staatsgrenzen hinaus einen starken Einfluss auf die Bürger Europas sowie die digitale Wirtschaft haben. Diese Entwicklung führt zu einer großen Menge von Informationen bezüglich relevanter Ereignisse in verschiedenen Sprachen, die aus verschiedensten Bevölkerungsgruppen und Quellen stammen. Solche Informationen können sich zwischen diesen Quellen bezüglich ihrer Lokalisierung unterscheiden, so dass sie bestimmte gesellschaftsspezifische Aspekte widerspiegeln, kulturspezifische Referenzen enthalten und sowohl Meinungen als auch potentiell unvollständige oder nicht-repräsentative Daten enthalten können. Das wichtigste Forschungsziel des Cleopatra-ITNs ist daher die effektive und effiziente Analyse ereignisbasierter Informationen verschiedener Sprachen aus heterogenen Quellen mit dem Ziel, die Analyse-Ergebnisse den Nutzern auf verständliche Weise darzulegen. Dabei liegt der Nutzerfokus insbesondere auf Journalisten, Forschern der digitalen Geisteswissenschaften sowie Gedächtnisinstitutionen.

Category: H2020-MSCA-ITN-2018

Data4UrbanMobility entwickelt anwendungsgetriebene Werkzeuge, die einen ereignisbasierten Überblick über Mobilitätsinformationen liefern und die effiziente Planung, Entwicklung, Durchführung und Nutzung von innovativen Mobilitätsdienstleistungen ermöglichen und so städtische Verwaltungen, Dienstleistungsanbieter und Bürgerinnen und Bürger als Endnutzer unterstützen. Basierend auf umfassenden regionalen und historischen Daten werden Methoden aus Informationsextraktion und -integration bzw. des maschinellen Lernens eingesetzt, um fundierte Modelle und Prognosen von Verkehrsverhalten und -entwicklung zu ermöglichen. So entstehen speziell adaptierte Datenanalyse und -aufbereitungswerkzeuge, die in einer Plattform zusammengeführt werden. Diese wird innovative Routen- und Verkehrsplanungsservices, die zukunftsgerechte Gestaltung und Planung von Infrastrukturen und die Planung von Mobilitätsdienstleistungen sowohl für den ÖPNV als auch  den Individualverkehr ermöglichen.

Category: BMBF Projekt
DARIAH ERIC Sustainability Refined

Ziel des DESIR-Projekts (Projektnummer 731081) ist die Steigerung der Nutzung und Bekanntheit von DARIAH und dessen zugehörigen Diensten und Tools innerhalb der geisteswissenschaftlichen Community, um die Zukunftsfähigkeit digitaler Forschungsinfrastrukturen in den Geisteswissenschaften zu verbessern.

Category: H2020 CSA (Coordination and Support Action)

Im Projektverbund eLabour haben sich vier soziologische Forschungseinrichtungen (SOFI Göttingen, ISF München, IfS Jena, sfs Dortmund) mit drei IT-Partnern (L3S Hannover, SUB und GWDG Göttingen) zusammengeschlossen, um ein Interdisziplinäres Zentrum für IT-basierte qualitative arbeitssoziologische Forschung aufzubauen. Das neue Zentrum wird seit Oktober 2015 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Förderschwerpunktes Digital Humanities gefördert.

Die  arbeitssoziologischen Teilprojekte beschäftigen sich mit  unterschiedlichen  Aspekten  der Neukonturierung  von  Arbeit  nach  dem Fordismus  und  greifen  dabei auf  eine  Fülle  qualitativer  Forschungsdaten aus den beteiligten Instituten – SOFI Göttingen, ISF München, sfs Dortmund und IfS Jena – zurück. Mit dieser Art der  qualitativen  Sekundäranalyse,  die  Veränderungen  von Arbeit  im  Zeitverlauf  untersuchen  soll, sind  methodische  Herausforderungen verbunden, die nur durch die Entwicklung einer geeigneten Forschungsinfrastruktur  und  neuer  IT-basierter  Methoden  bewältigt  werden  können. 

Forschungsinfrastruktur und It-basierte Methoden werden  von  drei  Partnern aus  Informationswissenschaft  und  Informatik  –  der  GWDG  Göttingen,  der SUB  Göttingen  und  dem  L3S  Hannover – gemeinsam mit den Arbeitssoziologen entwickelt.

Der Verbund wird vom BMBF  als  eines  von  acht  Zentren  im Rahmen des Programms Digital Humanities gefördert.

Der  eLabour-Verbund  verfolgt  einen konsequent interdisziplinären  Ansatz,  der  den Aufbau   der   Forschungsinfrastruktur  und die Entwicklung neuer IT-Werkzeuge mit arbeitssoziologischer Forschung verbindet. Inhaltliche   und   methodische   Anforderungen   der   arbeitssoziologischen  Sekundäranalysen  und   die   neuen  Technologien der IT- und Informationswissenschaften werden systematisch zusammengeführt um gemeinsame Lösungen zu entwickeln.

Category: BMBF

Digital literacy and proficiency in English for international communication are essential requirements for graduates’ access to today’s European labor market. While the two are often held separate in higher education curricula, there is a strong need for designing courses that integrate abilities for the creation and critical interpretation of multimodal digital texts. The project will design learning paths to help students, and general users, in creating digital texts in English that can be successfully used in daily life, such as websites, blogs, video CV, corporate videos and mash-ups.

Category: ERASMUS+, Strategic Partnership for Higher Education

In diesem Projekt wird gemeinsam mit der VST GmbH aus Saalfeld (Thüringen, VST VideoSystemTechnik) ein „Fotografisches Aufnahmesystem mit automatisierter Motivfreistellung (FAaM)" entwickelt. Die qualitativ hochwertige Freistellung von Motiven in der Porträtfotografie ist – trotz der digitalen Verarbeitungsmöglichkeiten – derzeit nur mit aufwändigen Verfahren möglich, die nicht ohne manuelle Nachbearbeitung und Einschränkungen bei der Motivauswahl und -darstellung auskommen.

Category: BMWi

In GlycoRec wird untersucht, wie man den Alltag von Diabetikern mit individuelle Empfehlungen für wichtige, tägliche Entscheidungen besser unterstützen kann. Langzeitbeobachtung und Analyse von physiologischen Daten werden bessere Vorhersagen und damit bessere Beratung ermöglichen. Patienten werden mit Hilfe von GlycoRec lernen, wie sie durch kleine Veränderungen die eigene Gesundheit fördern können.

Category: BMBF

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