Handout

Handout zur Diplomverteidigung von Peter Schnitzler
TECHNOLOGISCHE ANALYSEN IM UMFELD SOZIALER NETZWERKE
Die Diplomarbeit analysiert die Möglichkeiten einer Daten- und Kontaktaggregation im Umfeld Sozialer Netzwerke. Zunächst wird eine Kategorisierung der wichtigsten Netzwerke und Frameworks
vorgenommen. Die Funktionalitäten von acht Sozialen Netzwerken und fünf Frameworks werden
anhand einer zuvor entwickelten Evaluierungsmatrix detailliert untersucht. Dabei stehen insbesondere die Funktionalitäten der APIs im Vordergrund. Aufbauend auf den Ergebnissen der Analyse wird ein Prototyp für eine Daten- und Kontaktaggregation konzipiert, implementiert und evaluiert. Abschließend werden Empfehlungen zu den verwendeten Technologien und für die Konzipierungen von zukünftigen Daten- und Kontaktaggregationen im Umfeld Sozialer Netzwerke gegeben.
MOTIVATION
Die Anzahl der Sozialen Netzwerke hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Viele Firmen und
Vereine möchten für Kunden, Mitarbeiter oder Mitglieder ein eigenes Soziales Netzwerk betreiben. Dabei sind insbesondere die folgenden Fragen und Probleme von Bedeutung:
Aus Betreibersicht
Welche Software/Frameworks?
Welche Funktionalitäten?
Anbindungen über APIs an bestehende
Netzwerke?
Aus Benutzersicht
Manuelle Eingabe & Aktualisierung persönlicher Daten
Finden bereits bekannter Nutzer
Verwenden von Daten aus anderen
Netzwerken?
VORGEHENSWEISE
Aufbauend auf einer Übersicht über bestehende Netzwerke, Frameworks und deren Funktionalitäten werden diese mit einer eigens entwickelten Evaluierungsmatrix bewertet. Dabei stehen insbesondere die Möglichkeiten für den Datenaustausch im Vordergrund. Die Analysenergebnisse
werden als Grundlage für den Prototypen verwendet. Auf Grundlage der Evaluierung des Prototypen werden Empfehlungen für zukünftige Datenaggregationen entwickelt.
UNTERSUCHTE NETZWERKE, FRAMEWORKS & FUNKTIONALITÄTEN
Netzwerke: studiVZ, Facebook, Xing, MySpace, Orku, LinkedIn, Bebo, Hi5
Frameworks: People Aggregator, Clearspace Community, Ning, Community Server, Lotus Connections
Funktionalitäten: Account, Applikationen und APIs, Blog, Datenfreigabe, Fotos, Gästebuch,
Gruppen, Kalender, Nachrichten, Profil, Suche, Tagging, Videos
SCHLUSSFOLGERUNGEN AUS DEN ANALYSEN
Betreiber gewinnen Mehrwert durch Daten (Werbung), aber der Nutzer hat wenig Handhabe
Technisch bieten die APIs die Möglichkeit zur Datenaggregation
Betreiber setzen auf alternative API, wie z.B. die Möglichkeit Profile mit anderen Webseiten
zu verbinden.
KONZIPIERUNG & BEWERTUNG DES PROTOTYPEN
Verwendete Systeme
Facebook
Clearspace Community
Funktionalitäten
Im- und Export aus FOAF Datei
Im- und Export über Webservice
Visualisierung der Daten
Bewertungskategorien
Authentifizierung
Datenimport & Export
Repräsentation der Daten
Zusammenführung der Daten
Aspekte der Bewertung
Technisch
Rechtlich
Anwenderfreundlichkeit
ERGEBNISSE DER UNTERSUCHUNG BESTEHENDER NETZWERKE
Applikationen und APIs
Kalender
studiVZ
Facebook
Xing
MySpace
Orkut
LinkedIn
Bebo
Hi5
1
4
Blog
Nachrichten
2
4
3
4
3
4
2
5
21 2
4
3
4 2
2
5
2
2
31
1
2
3
4
3
2
2
31
211
3
3
3 2
3 2
0
Datenfreigabe
Profil
2
3
2
2
3
3
3
3
2
2
10
4
Gruppen
Videos
5
4
4
2
3
3
31
4
4
3
Gästebuch
Tagging
3
4
4
5
2
31
Fotos
Suche
3
3
2
3
2
3
2
3
20
30
40
ERGEBNISSE DER FRAMEWORKUNTERSUCHUNG
APIs
Nachrichten
Blog
Kalender
People Aggreator
Clearspace
Ning
Community Server
Connections
3
3
4
4
4
2
0
Privacy
Tagging
3
4
3
5
5
51
3
21
3
4 2
21
3
Gruppen
Implementierung
21
3 2 2
4
4 2
2 2 2
4
4 2
4
3
5
31
5
10
20
Suche
Kollaboration
4
3
2
4
Inhalte
Profil
2
2
5
2
5
4
30
40
Auf einer Skala von 0-5, wobei 5 den bestmöglichen Wert darstellt (gültig für beide Abbildungen).
PROBLEME BEI DER DATENAGGREAGATION
Rechtliche Probleme beim Export von
Daten anderer Nutzer
Fehlen eines eindeutigen Identifikationsmerkmals
Daten, die nicht vom FOAF Schema abgedeckt werden
Unterschiedliche semantische Bedeutungen
EMPFEHLUNGEN FÜR ZUKÜNFTIGE DATENAGGREGATIONEN
Authentifizierung
OpenID Support
Datenimport
Existenz einer eindeutigen ID, die exportiert werden kann
Verknüpfung von Kontakten ermöglichen
REST verwenden
Datenexport
Rechtlicher Rahmen erfordert intensive
Prüfung
Repräsentation der Daten
Passendes Format für die Repräsentation
(FOAF, hCard...)
Definition der zu repräsentierenden Daten
Zusammenführung der Daten
Übereinstimmung der Felder im Quellund Zielsystem
Globale Mappings zur Verfügung stellen
TRENDS IM UMFELD SOZIALER NETZWERKE
Vormachtstellung von Google und Facebook
Öffnung von Sozialen Netzwerken gegenüber Entwicklern
Sättigung des API-Markts
Verknüpfung von Profilen zwischen den
Netzwerken