{"id":22115,"date":"2024-04-30T14:25:50","date_gmt":"2024-04-30T12:25:50","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/?p=22115"},"modified":"2026-02-11T14:53:10","modified_gmt":"2026-02-11T13:53:10","slug":"ikm-forschende-praesentieren-ihre-publikationen-an-der-11-swiss-conference-on-data-science-ende-mai-in-zuerich","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/ikm\/2024\/04\/30\/ikm-forschende-praesentieren-ihre-publikationen-an-der-11-swiss-conference-on-data-science-ende-mai-in-zuerich\/","title":{"rendered":"IKM Forschende pr\u00e4sentieren ihre Publikationen an der 11. Swiss Conference on Data Science in Z\u00fcrich"},"content":{"rendered":"\n\n\n\n\n
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Dr. Simone Griesser, Senior Wissenschaftliche Mitarbeiterin<\/a><\/strong><\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n\n\n

Welchen Beitrag pr\u00e4sentierst du an der SDS 2024?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

An der Swiss Data Science darf ich meine Forschung zu Polarisierung vorstellen. Polarisierung ist ein zweischneidiges Schwert. Einerseits werden polarisierende Inhalte mehr angeklickt und dessen Bedeutung wird als wichtiger eingesch\u00e4tzt. Andererseits k\u00f6nnen polarisierende Inhalte der Kundenbeziehung schaden oder gar einen sogenannten \u00abShit-Storm\u00bb ausl\u00f6sen. Polarisierung beinhaltet einen emotionalen und inhaltlichen Aspekt. Letzterer wurde in 2’337 online Artikeln mit der Methode Topic Modelling untersucht. Die online Artikel wurden gesammelt, wenn einer der vier Markennamen SRF, Weltwoche, Aargauer Zeitung oder Tages-Anzeiger darin erw\u00e4hnt wurde. Die ersten beiden Marken polarisieren eher, die anderen nicht.
Die Resultate zeigen, dass Polarisierung mit Topic Modelling gemessen werden kann. W\u00f6rter, die sich auf die beiden polarisierenden Marken beziehen, sind auf der Themenmodell wie auch der Themencluster Ebene zu finden. Bei den nicht polarisierenden Marken ist dies nicht der Fall. Polarisierende Themen beziehen sich auf a) SRF, b) Facebook und Instagram und c) Putin, Russen und Sotschi.<\/p>\n\n\n\n

Worauf freust du dich an der diesj\u00e4hrigen Konferenz?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Dieses Jahr freue ich mich auf die Pr\u00e4sentationen zu den verschiedenen Anwendungsbeispielen von Large Language Modells (LLMs) sowie deren Qualit\u00e4tsmessung. Auch freue ich mich alte Bekannte zu sehen und neue Personen kennen zu lernen.<\/p>\n\n\n\n\n\n

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Luis Ter\u00e1n, Dozent<\/a><\/strong><\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n\n\n

Kannst du uns beschreiben, welches Forschungsprojekt du an der SDS 2024 vorstellst?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Twitch ist derzeit die f\u00fchrende Streaming-Plattform mit einer umfangreichen Bibliothek an Inhalten und einer gro\u00dfen Nutzerbasis aus Streamern und Zuschauern. Angesichts dessen kann die Suche nach Inhalten oder K\u00fcnstlern, denen man folgen m\u00f6chte, eine Herausforderung sein. Empfehlungssysteme spielen eine entscheidende Rolle bei der Erleichterung dieser Erkundung. In dieser Studie, welche in Zusammenarbeit mit Jean Pool Pereyra und Sandro Hern\u00e1ndez von der Universit\u00e4t Bern entstanden ist, haben wir ein Empfehlungssystem namens TWITCHCOMM entwickelt, das neue Nutzer mit \u00e4hnlichen Interessen vorschlagen soll. Die Daten, die zum Training des Empfehlungssystems verwendet wurden, stammen von SNAP. Unser Algorithmus verwendet einen topologischen Ansatz, der auf Verkn\u00fcpfungen, insbesondere auf gegenseitigen Beziehungen, zwischen Knoten (Benutzern) basiert, um Gemeinschaften innerhalb des Datensatzes zu identifizieren. Je nachdem, ob ein Benutzer Teil des Datensatzes oder eine externe Entit\u00e4t ist, wird anschlie\u00dfend eine Liste von Empfehlungen innerhalb seiner Gemeinschaft erstellt, wobei entweder ein Link-Vorhersagealgorithmus oder ein Popularit\u00e4tsalgorithmus verwendet wird. Dieser Empfehlungsalgorithmus ist in eine Anwendungsarchitektur integriert, die durch einfache Abfrage des Benutzernamens eines Twitch-Kontos effizient Empfehlungen liefert. <\/p>\n\n\n\n

Worauf freust du dich an der diesj\u00e4hrigen Konferenz?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

In diesem Jahr bin ich daran interessiert, f\u00fchrende Forscher, Branchenexperten und andere Datenbegeisterte zu treffen. Au\u00dferdem m\u00f6chte ich an Pr\u00e4sentationen zu Forschungsarbeiten, Workshops und Gelegenheiten zum Netzwerken und Ideenaustausch teilnehmen.<\/p>\n\n\n\n\n\n

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Adriana Ricklin, Wissenschaftliche Mitarbeiterin<\/a><\/strong><\/strong><\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n\n\n

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Dr. Guang Lu, Dozent<\/a><\/strong><\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n\n\n\n\n

Adriana, welches Forschungsprojekt wird von euch pr\u00e4sentiert?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Der diesj\u00e4hrige Beitrag f\u00fcr die Swiss Data Science 2024 von Guang Lu, Dominik Georgi und mir behandelt das Problem, dass es in Peer-to-Peer-Sharingplattformen mit heterogenem Produktangebot schwierig ist, eine zuverl\u00e4ssige Vorhersage zu machen, wann welche Produktekategorien nachgefragt werden. Solche Forecasts w\u00e4ren jedoch essenziell, um Nachfrage sowie Angebot zu aktivieren oder um relevante Marketingaktivit\u00e4ten zu gestalten. So ist es durch die grosse Anzahl an unterschiedlichen Produktgruppen und deren individuellen Nachfragetreibern (wie Saisonalit\u00e4ten, Wetter, \u2026) als auch der (an den Peer \/ Plattform-User) outgesourcten Abh\u00e4ngigkeit von sowohl Nachfrage wie auch Angebot schwierig f\u00fcr klassische Forecasting-Algorithmen, brauchbare Resultate zu liefern. Um diesen Aspekten Rechnung zu tragen, haben wir Graph neuronale Netzwerke aus den Disziplinen der Traffic Prediction wie auch der Next-Basket-Prediction verwendet. Wir zeigen dabei, dass sich der Einsatz dieser dom\u00e4nen\u00fcbergreifenden Methoden lohnt, da beide Ans\u00e4tze f\u00e4hig sind, gewisse Marktdynamiken einzufangen und so brauchbare Resultate zu liefern.<\/p>\n\n\n\n

Guang, worauf freust du dich?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ich freue mich darauf, den Kolleginnen und Kollegen unsere Arbeit vorzustellen und mein Netzwerk f\u00fcr k\u00fcnftige Forschungen und Kooperationen zu erweitern.<\/p>\n\n\n\n

Adriana, worauf freust du dich an der diesj\u00e4hrigen Konferenz?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ich freue mich dabei auf die SDS 2024, nicht nur unsere Resultate zu pr\u00e4sentieren und spannende Diskussionen zu haben, sondern bin auch gespannt, an welchen Problemen die Community an diesem Jahr gearbeitet hat.<\/p>\n\n\n\n

Hier<\/a> berichten die IKM-Forschenden \u00fcber ihre Highlights der Swiss Conference on Data Science (SDS).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die Swiss Conference on Data Science (SDS) bringt F\u00fchrungskr\u00e4fte und Experten aus Wissenschaft und Wirtschaft zusammen, um Ideen auszutauschen und Innovationen bei Produkten und Dienstleistungen voranzutreiben. Auch in diesem Jahr werden wieder Forschungsbeitr\u00e4ge aus dem IKM an der Konferenz pr\u00e4sentiert.<\/p>\n","protected":false},"author":185,"featured_media":22141,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_relevanssi_hide_post":"","_relevanssi_hide_content":"","_relevanssi_pin_for_all":"","_relevanssi_pin_keywords":"","_relevanssi_unpin_keywords":"","_relevanssi_related_keywords":"","_relevanssi_related_include_ids":"","_relevanssi_related_exclude_ids":"","_relevanssi_related_no_append":"","_relevanssi_related_not_related":"","_relevanssi_related_posts":"10275,18190,11225,6782,8043,10411","_relevanssi_noindex_reason":"","footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[114,86544,86671],"tags":[86365,86673,86674],"class_list":["post-22115","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-events","category-forschung","category-marketing-und-kommunikationsmanagement","tag-data-science","tag-konferenz","tag-sds2024"],"acf":[],"yoast_head":"\nDas IKM an der 11. 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