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Harrer, A.; Lohmann, S.: Potenziale von Tagging als partizipative Methode für Lehrportale und E-Learning-Kurse (2008) 0.10

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Abstract: Als dynamische und einfache Form der Auszeichnung von Ressourcen kann sich Tagging im E-Learning positiv auf Partizipation, soziale Navigation und das Verständnis der Lernenden auswirken. Dieser Beitrag beleuchtet verschiedene Möglichkeiten des Einsatzes von Social Tagging in Lehrportalen und E-LearningKursen. Hierzu werden zunächst drei konkrete Anwendungsfälle dargestellt. Anschließend werden aus den Anwendungsfällen gewonnene Erkenntnisse für Lehr-/Lernszenarien zusammengefasst.
Date: 21. 6.2009 12:22:44

Seehaus, S.: Können Suchmaschinen von Sozialer Software profitieren? (2008) 0.05
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Abstract

Im Rahmen eines Projekts gingen Studierende an der HAW Hamburg für ihre Auftraggeber Lycos Europe und T-Online der Frage nach, wie sich Inhalte aus sozialen Suchdiensten in die algorithmische Suche einbinden lassen. Dazu analysierten und verglichen sie die Vor- und Nachteile der Systeme, die Relevanz der Suchergebnisse, die Benutzerfreundlichkeit sowie die Qualität der Inhalte. Für soziale Software ergaben sich daraus bedeutende Verbesserungspotentiale. Der Text beschreibt die Ergebnisse und die Empfehlungen für Lycos IQ.

Blank, M.; Bopp, T.; Hampel, T.; Schulte, J.: Social Tagging = Soziale Suche? (2008) 0.04

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Derntl, M.; Hampel, T.; Motschnig, R.; Pitner, T.: Social Tagging und Inclusive Universal Access (2008) 0.04
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Abstract

Der vorliegende Artikel beleuchtet und bewertet Social Tagging als aktuelles Phänomen des Web 2.0 im Kontext bekannter Techniken der semantischen Datenorganisation. Tagging wird in einen Raum verwandter Ordnungs- und Strukturierungsansätze eingeordnet, um die fundamentalen Grundlagen des Social Tagging zu identifizieren und zuzuweisen. Dabei wird Tagging anhand des Inclusive Universal Access Paradigmas bewertet, das technische als auch menschlich-soziale Kriterien für die inklusive und barrierefreie Bereitstellung und Nutzung von Diensten definiert. Anhand dieser Bewertung werden fundamentale Prinzipien des "Inclusive Social Tagging" hergeleitet, die der Charakterisierung und Bewertung gängiger Tagging-Funktionalitäten in verbreiteten Web-2.0-Diensten dienen. Aus der Bewertung werden insbesondere Entwicklungsmöglichkeiten von Social Tagging und unterstützenden Diensten erkennbar.
Heck, T.: Analyse von sozialen Informationen für Autorenempfehlungen (2012) 0.04
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Abstract

Kollaborationen mit Kollegen sind für fast alle Wissenschaftler bedeutend. Forscher bauen sich im Laufe ihrer Karriere ein soziales Netzwerk mit Kontakten zu anderen Wissenschaftlern mit ähnlichen Interessen und Forschungsschwerpunkten auf. Ein Empfehlungssystem könnte einer Person dabei helfen, geeignete Kollegen und neue Kooperationspartner zu finden. Für einen Wissenschaftler ist seine Reputation sehr wichtig, die mit Zitations- und Referenzdaten analysiert werden kann. Solche Daten können dazu dienen, Cluster mit ähnlichen Forschern zu ermitteln, die wiederum für ein Empfehlungssystem verwendet werden können. Darüber hinaus enthalten neue Dienste des sozialen Webs, wie Social-Bookmarking-Systeme, weitere Informationen über Wissenschaftler, auf Basis derer Personenvorschläge gemacht werden können. Im Folgenden wird ein Versuch beschrieben, verschiedene soziale Informationen über Wissenschaftler zu nutzen, um diesen relevante Kooperationspartner vorzuschlagen.

Müller-Prove, M.: Modell und Anwendungsperspektive des Social Tagging (2008) 0.01

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Pages: S.15-22

Niemann, C.: Tag-Science : Ein Analysemodell zur Nutzbarkeit von Tagging-Daten (2011) 0.01

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Source: ¬Die Kraft der digitalen Unordnung: 32. Arbeits- und Fortbildungstagung der ASpB e. V., Sektion 5 im Deutschen Bibliotheksverband, 22.-25. September 2009 in der Universität Karlsruhe. Hrsg: Jadwiga Warmbrunn u.a

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