Methods for Matching of Linked Open Social Science Data


Zapilko, Benjamin


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/37467
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-374675
Document Type: Doctoral dissertation
Year of publication: 2014
Place of publication: Mannheim
University: Universität Mannheim
Evaluator: Sure-Vetter, York
Date of oral examination: 30 January 2015
Publication language: English
Institution: Außerfakultäre Einrichtungen > Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften (GESIS)
School of Social Sciences > Angewandte Informatik in d. Sozialwissenschaften (Sure-Vetter)
Subject: 004 Computer science, internet
Subject headings (SWD): Wissensorganisation , Information Engineering
Keywords (English): Knowledge Organization , Information Engineering
Abstract: In recent years, the concept of Linked Open Data (LOD), has gained popularity and acceptance across various communities and domains. Science politics and organizations claim that the potential of semantic technologies and data exposed in this manner may support and enhance research processes and infrastructures providing research information and services. In this thesis, we investigate whether these expectations can be met in the domain of the social sciences. In particular, we analyse and develop methods for matching social scientific data that is published as Linked Data, which we introduce as Linked Open Social Science Data. Based on expert interviews and a prototype application, we investigate the current consumption of LOD in the social sciences and its requirements. Following these insights, we first focus on the complete publication of Linked Open Social Science Data by extending and developing domain-specific ontologies for representing research communities, research data and thesauri. In the second part, methods for matching Linked Open Social Science Data are developed that address particular patterns and characteristics of the data typically used in social research. The results of this work contribute towards enabling a meaningful application of Linked Data in a scientific domain.
Translation of the abstract: In den letzten Jahren gewann das Konzept von Linked Open Open Data (LOD) an Popularität und wurde in verschiedenen Communities und Domänen positiv aufgenommen. Wissenschaftspolitik und -organisationen sehen im Einsatz von Standards und Technologien des Semantic Web eine Unterstützung und Verbesserung von Forschungsprozessen sowie von Infrastrukturen, die Forschungsinformationen und darauf aufbauende Services anbieten. In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, ob diese Erwartungshaltung am Beispiel der Sozialwissenschaften erfüllt werden kann. In einem für die Domäne typischen Anwendungsfall werden Verfahren analysiert und entwickelt, um sozialwissenschaftliche Daten, die als LOD veröffentlicht wurden, miteinander zu matchen. Basierend auf Experteninterviews und eines technischen Prototypen werden die derzeitige Nutzung von LOD in den Sozialwissenschaften sowie die dafür nötigen Anforderungen untersucht. Diesen Erkenntnissen folgend wird im ersten Teil der Arbeit eine vollständige Veröffentlichung von Linked Open Social Science Data angestrebt, indem domänenspezifische Ontologien entwickelt und erweitert werden. Der zweite Teil widmet sich dem Matchen von Linked Open Social Science Data. Es werden Methoden entwickelt, die gezielt besondere Charakteristika dieser Daten berücksichtigen. Die Ergebnisse dieser Arbeit tragen dazu bei, LOD und Semantic Web Technologien in einer wissenschaftlichen Domäne sinnvoll einzusetzen. (German)

Das Dokument wird vom Publikationsserver der Universitätsbibliothek Mannheim bereitgestellt.




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