Dynamisch-inkrementelle Visualisierung von Personen und deren Kontext aus Nachrichtendaten

Abstract

Der Zugriff auf Nachrichtenquellen aus aller Welt ist dank der globalen Vernetzung durch das Internet einfacher und schneller denn je. Zusammen mit der Verfügbarkeit steigt auch die Menge der Nachrichten, sodass es schon längst nicht mehr möglich ist, auch nur einzelne Kategorien von Nachrichten vollständig im Auge zu behalten. Um dennoch den Überblick zu behalten, verlässt man sich entweder auf Nachrichtenredaktionen, welche Zusammenfassungen vom Weltgeschehen liefern, oder man setzt auf automatisierte Aggregation der Neuigkeiten. Ein verbreiteter Ansatz dazu ist die sogenannte Topic- oder Eventerkennung, in welcher Nachrichten nach Ereignissen geclustert und visuell dargestellt werden. Anstatt nach Ereignissen zu clustern, werden in der vorliegenden Arbeit zur visuellen Durchsuchbarkeit großer, inhomogener Nachrichtendatensätze Personen erkannt, welche als Ankerpunkt für eine grafische Darstellung dienen. Der Fokus liegt dabei darauf, die zeitliche Entwicklung der Medienpräsenz von Einzelpersonen auf einem Zeitstrahl darzustellen. Zu den Personen wird Kontext in einer Detailansicht geliefert, und zur Nachvollziehbarkeit von Ereignissen kann der Inhalt zugrundeliegender Nachrichtenartikel angezeigt und gelesen werden. Diese Abschlussarbeit hält den Entwicklungsprozess der entstandenen Anwendung fest und beschreibt die dabei erlangten Erkenntnisse. Technische Schwierigkeiten, die während der Durchführung auftauchten, sowie Strategien zu deren Lösung werden diskutiert. Abschließend wird auf die Vor- und Nachteile des hier gewählten Ansatzes gegenüber ereignisorientierter Visualisierungen von Nachrichtendatensätzen eingegangen. Essentiell festzuhalten ist, dass der personenorientierte Ansatz zur Nachrichtenvisualisierung ein kleineres Anwendungsgebiet abdeckt, dafür aber Vorteile in der einfacheren technischen Umsetzung bietet und weniger Rechenleistung benötigt, da auf aufwendiges Clustering verzichtet werden kann. Weiter sei zu erwähnen, dass die vorgestellte Art der Nachrichtenvisualisierung einen guten Überblick über die am häufigsten auftauchenden Personen und die diesbezügliche zeitliche Entwicklung liefert. Auch Ereignisse können mit dieser Anwendung erkannt werden, jedoch erfolgt dies weniger transparent und zuverlässig als in bekannten Projekten mit einem expliziten Fokus darauf. Neue Nachrichtenartikel können ohne Verzögerung inkrementell in die Visualisierung einbezogen und die Darstellung dynamisch erweitert werden, was den Einsatz als Echtzeit-Monitoring-Tool für Nachrichtenquellen ermöglicht.

Accessing news sources from around the world is easier and faster than ever thanks to the Internet. As availability increases, the amount of news also does meaning it is no longer viable to keep track of individual categories of news. To follow the world affairs, one either relies on newsrooms that provide summaries of current events, or on automated news aggregation. A common approach to this is the so-called topic or event detection, in which news are clustered by events and displayed visually. Rather than building clusters of events, the present work on the visual searchability of large, inhomogeneous message datasets identifies persons who serve as anchor points for a graphical representation. The focus here is on representing the temporal evolution of the media presence of individuals on a timeline. Context is delivered to the persons in a detail view, and the content of underlying news articles can be viewed and read for the traceability of events. This thesis documents the development process of the resulting application and describes the findings gained. Technical difficulties that arose during the implementation and strategies for their solution are discussed. Finally, the advantages and disadvantages of the chosen approach towards event-oriented visualization of message data sets are discussed. It should be noted that the person-oriented approach to message visualization covers a smaller area of application, but offers advantages in the simpler implementation and less computational power needed, as can be dispensed with complex clustering. It should also be mentioned that the presented type of message visualization provides a good overview of the most frequently occurring persons and the temporal development in this respect. Events can also be detected with this application, but this is less transparent and reliable than in known projects with an explicit focus event recognition. New news articles can be incrementally included in the visualization without delay, and the presentation expanded dynamically, allowing it to be used as a real-time news source monitoring tool.