Detection, Modelling and Visualisation of Georeferenced Emotions from User-Generated Content

Research output: Types of ThesisDoctoral thesis

Contributors

Abstract

In den letzten Jahren sind emotionsbezogene Anwendungen, wie Apps, die die Emotionen des Nutzers dokumentieren und analysieren, sehr populär geworden. Ebenfalls in der Forschung sind Emotionen in einem sehr technologiegetriebenen Ansatz ein Thema. So auch ortsbezogene Emotionen, die sich somit kartographisch darstellen lassen und auf verschiedene Art und Weisen gewonnen werden können.\nDas Forschungsvorhaben der Dissertation befasst sich mit der Extraktion von georeferenzierten Emotionen aus geschriebener Sprache unter Verwendung von Metadaten verorteter Flickr- und Panoramio-Fotos, d.h. aus nutzergenerierten Inhalten, sowie deren Modellierung und Visualisierung. Motivation hierfür ist die Einbindung einer emotionalen Komponente in ortsbasierte touristische Dienste, da diese bisher nur faktische Informationen berücksichtigen, obwohl Orte durchaus eine emotionale Wirkung haben. \nDie Metadaten dieser nutzergenerierten Inhalte stellen Beschreibungen des auf dem Foto festgehaltenen Ortes dar. Die dafür verwendeten Wörter besitzen affektive Konnotationen, welche mit Hilfe emotionaler Wortlisten ermittelt werden. Die Emotion, die mit dem jeweiligen Wort in der Wortliste assoziiert wird, wird anhand der zwei Dimensionen Valenz und Erregung beschrieben. Die extrahierten Emotionen bilden zusammen mit der geographischen Koordinate des jeweiligen Fotos eine georeferenzierte Emotion. Der zur Extraktion dieser Emotionen entwickelte Algorithmus bringt verschiedene Ansätze aus dem Bereich der Computerlinguistik zum Einsatz und berücksichtigt ebenso grammatikalische Sonderfälle, wie Intensivierung oder Negation von Wörtern. \nDer Algorithmus wurde auf einen Datensatz von Flickr- und Panoramio-Fotos von Dresden angewendet. Die Ergebnisse stellen eine emotionale Raumcharakterisierung dar und ermöglichen es, spezifische Eigenschaften verorteter Emotionen festzustellen und zu untersuchen. Diese Eigenschaften beziehen sich sowohl auf die zeitliche Abhängigkeit und den zeitlichen Bezug von Emotion, als auch darauf, dass zwischen kollektiv und individuell wahrgenommenen Emotionen unterschieden werden muss. Das bedeutet, dass ein Ort nicht nur mit einer Emotion verbunden sein muss, sondern möglicherweise auch mit mehreren. Die Auswertung erfolgte mithilfe verschiedener kartographischer Visualisierungen. Eingehender wurde das zeitliche Auftreten der ortsbezogenen Emotionen untersucht.\nDer Fokus der Dissertation liegt somit auf der Grundlagenforschung zur Extraktion verorteter Emotionen aus georeferenzierten nutzergenerierten Inhalten sowie deren Visualisierung. Im Ausblick werden jedoch weitere Fragestellungen und Schwerpunkte genannt, die sich im Laufe der Untersuchungen ergeben haben, womit gezeigt wird, dass dieses Forschungsgebiet bei weitem noch nicht ausgeschöpft ist.

Details

Original languageEnglish
Qualification levelDr.-Ing.
Awarding Institution
Supervisors/Advisors
Defense Date (Date of certificate)24 Feb 2015
Publication statusPublished - 2015
No renderer: customAssociatesEventsRenderPortal,dk.atira.pure.api.shared.model.researchoutput.Thesis

Keywords

Keywords

  • Emotionen, Georeferenzierung, nutzergenerierte Inhalte, Apps, Kartographie