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Getauft wurde die Anwendung auf den Namen SPEAR (Spamming-resistant Expertise Analysis and Ranking). Hinsichtlich der technischen Grundlage bedienen sich die Experten dem Algorithmus HITS (Hypertext-Induced Topic Selection). Unter anderem kommt diese Technologie auch beim Suchmaschinengiganten Google zum Einsatz. Damit ist es möglich, Webseiten bezogen auf ihren Inhalt zu bewerten.
Bei ihrer Arbeit werden die Benutzer von den Wissenschaftlern in zwei Gruppen, nämlich "Discoverers" und "Followers", unterteilt. Zu den "Entdeckern" gehören diejenigen Personen, welche bestimmte Inhalte zuerst auf Sozialen Netzwerken entdecken und diese draufhin mit anderen Benutzern teilen. Anschließend ist es die Aufgabe der "Followers", den Bekanntheitsgrad der Mitteilungen zu fördern. Nicht gerade selten befinden sich unter dieser Gruppe aber auch Spammer. An dieser Stelle sollen die Features von SPEAR ansetzen. Im Bestfall soll die Software Spam-Nachrichten als solche identifizieren und zugleich bekämpfen.
In vielen Fällen wird die Vertrauenswürdigkeit eines Benutzers anhand der Menge seiner Beiträge ausgemacht. Diese Handhabe hat sich jedoch in der Vergangenheit nicht immer als optimale Lösung erwiesen. Schließlich kann man von der Quantität nicht automatisch auf die Qualität schließen, meint Michael Noll vom Hasso Plattner Institut der Universität Potsdam. SPEAR arbeitet diesbezüglich in eine andere Richtung. Ziel der Arbeit ist es, sowohl Experten als auch qualitative Inhalte ermitteln zu können. Ist dies erledigt, so können die User je nach Expertenlevel in die Kategorien "gut", "durchschnittlich" und "Anfänger" eingestuft werden. Nicht zu vergessen sei auch der zeitliche Faktor. Umso früher die Nachricht publiziert wird, desto besser.
Die an SPEAR beteiligten Wissenschaftler können bereits erste praktische Erkenntnisse vorweisen. Beispielsweise wurde nach JavaScript-Experten im Netz gesucht. An den ersten beiden Plätzen fanden sich zwei professionelle Entwickler ein. In den Top 200 war kein einziger Spammer zu finden. Diesen Ansatz könnten möglicherweise auch Soziale Netzwerke aufgreifen und von den angesprochenen Vorteilen profitieren. Besonders in Bezug auf Social-Search-Angebote sprechen die Experten dem Tool ein gesteigertes Potenzial zu. Der Softwaregigant Microsoft hat bereits Interesse an der Technologie verkündet. (gS-)
(via pressetext, thx!)
News Redaktion am Sonntag, 02.08.2009 15:15 Uhr
Tags:
spam
social network
soziales netzwerk
hits
hypertext-induced topic selection
pamming-resistant expertise analysis and ranking
spear
Lars Sobiraj am 20.05.2012, 16:54 Uhr
Im US-amerikanischen iTunes Store wurden statt dem Begriff "Jailbreak" lediglich Sternchen zwischen dem Anfangs- und Endbuchstaben angezeigt. Davon waren letztlich alle Kategorien betroffen. So wurden neben Apps auch Klingeltöne, Podcasts, Musikstücke, ganze Alben und eBooks zensiert angezeigt. Laut den Untersuchungen von Shoutpedia waren mehrere Monate lang 95% aller Begriffe davon betroffen.
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