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by Daniel Seidl (Author)
Social Reporting basiert auf der Idee, dass Mitglieder eines ortsbezogenen sozialen Netzwerks in der realen Welt für Mitglieder des Netzwerks relevante Ereignisse beobachten und Berichte über diese Beobachtungen anderen Nutzern zur Verfügung. Ein grundlegendes Problem des Social Reporting ist die Auswertung der Berichte und hierbei vor allem die Bewertung der Zuverlässigkeit eines Berichts. Es stellt sich die zentrale Frage: Wie sehr kann einem Bericht auf Basis anderer verwandter Berichte vertraut werden und wie lässt sich dieses "Vertrauen" ohne menschliches Eingreifen bestimmen? Viele Anwendungsszenarien des Social Reporting bilden einen kleinen und klar umrissenen Teil der Wirklichkeit ab. Die Nutzer bilden eine recht homogene Gruppe, die sich auf Basis des entsprechenden Anwendungsfalles nur für bestimmte Informationen interessieren. Ebenso ist auch die Auswertung der verschiedenen Berichte und deren Zuverlässigkeit an einen engen Rahmen gebunden, der eine automatische Verarbeitung mit recht einfachen Mitteln erlaubt. Allerdings ist zu beachten, dass die Bewertungskriterien für die Bestätigung von Berichten durch andere Berichte sehr unterschiedlich ausfallen können und absolut vom betreffenden Anwendungsfall abhängig sind. Die Folge des Bewertungsprozesses ist ein Bestätigungsgraph - auch confirmation graph genannt. Dieser bildet das durchaus komplexe Geflecht von bestätigenden und widersprechenden Berichten ab und erlaubt eine Aussage über die Zuverlässigkeit einzelner Berichte. Da in der bisherigen Nutzung des Social Reporting aufbauend auf einen beliebigen Anwendungsfall stets nur komplexe spezifische Regel- und Auswertungssysteme zum Einsatz kamen, wird in der vorliegenden Arbeit ein generischer Ansatz vorgestellt. Mit diesem ist es möglich auch komplexe und völlig unterschiedliche Anwendungsfälle mit einem Regelsystem abzubilden und einen davon ausgehenden Bestätigungsgraphen zu generieren. Um die Komplexität des vorliegenden Ansatzes gering zu halten, be
