Forum 4.0

maschinelle Analyse, Aggregation und Visualisierung von Nutzerkommentaren

Forum 4.0

was wird geforscht?

Im Projekt „Forum 4.0: maschinelle Analyse, Aggregation und Visualisierung von Nutzerkommentaren“ entwickeln Forscherinnen und Forscher der Universität Hamburg und der HAW Hamburg neue Verfahren, um Inhalte und Qualität von Nutzerkommentaren auf Internetplattformen und in Informatiksystemen systematisch auszuwerten.

Textanalysen, Maschinenlern-Prozesse mit Beteiligung realer Personen und Empirische Softwaretechnik sollen helfen, die Potenziale von Nutzerkommentaren besser auszuschöpfen und eine konstruktive Beteiligung zu ermöglichen. Assoziiert mit dem Projekt sind auch Wissenschaftler des Hans-Bredow-Instituts.

Dieses Projekt stellt einen automatisierten Ansatz zur Identifizierung und Klassifizierung von Metakommentaren vor. Es vergleicht die Klassifizierung von Kommentaren basierend auf manuell extrahierten Features mit einem End-to-End-Lernansatz.
Das Projekt Forum 4.0 setzt zur Analyse von Kommentaren zu journalistischer Arbeit und Nutzerkommentaren zu mobilen Apps auf Natural Language Processing, maschinellem Lernen und empirischem Software Engineering.
Benutzerkommentare sind zu einem wesentlichen Bestandteil des Online-Journalismus geworden. Die Nachrichtenredaktionen sind jedoch häufig von der Vielzahl unterschiedlicher Kommentare überfordert, für die eine manuelle Analyse kaum möglich ist. Besonders wichtig ist es, Metakommentare zu identifizieren, die Nachrichtenredaktionen, einzelne Journalisten oder Moderatoren ansprechen oder erwähnen und die möglicherweise Reaktionen hervorrufen.

Forum 4.0

wie wird geforscht?

Forum 4.0

wer forscht
zusammen?

Walid Maalej

Prof. Dr.

UHH
Projektkoordinator

Wiebke Loosen

Prof. Dr.

HBI
Projektpartnerin

Olaf Zukunft

Prof. Dr.-Ing.

HAW
Projektpartner

Chris Biemann

Prof. Dr.

UHH
Projektpartner

Christian Stöcker

Prof. Dr.

HAW
Projektpartner

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Adaptive Crossmodale Sensordatenerfassung

SANE



Smart Networks for Urban Participation

IGT



Information Governance Technologie

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Hamburgs digitaler Verkehrszwilling

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Textanalysen, Maschinenlern-Prozesse mit Beteiligung realer Personen und Empirische Softwaretechnik sollen helfen, die Potenziale von Nutzerkommentaren besser auszuschöpfen und eine konstruktive Beteiligung zu ermöglichen. Assoziiert mit dem Projekt sind auch Wissenschaftler des Hans-Bredow-Instituts.

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Benutzerkommentare sind zu einem wesentlichen Bestandteil des Online-Journalismus geworden. Die Nachrichtenredaktionen sind jedoch häufig von der Vielzahl unterschiedlicher Kommentare überfordert, für die eine manuelle Analyse kaum möglich ist. Besonders wichtig ist es, Metakommentare zu identifizieren, die Nachrichtenredaktionen, einzelne Journalisten oder Moderatoren ansprechen oder erwähnen und die möglicherweise Reaktionen hervorrufen.

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Textanalysen, Maschinenlern-Prozesse mit Beteiligung realer Personen und Empirische Softwaretechnik sollen helfen, die Potenziale von Nutzerkommentaren besser auszuschöpfen und eine konstruktive Beteiligung zu ermöglichen. Assoziiert mit dem Projekt sind auch Wissenschaftler des Hans-Bredow-Instituts.

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