Der Ärger beim Suchen mit Multimedia
Tag für Tag werden unglaubliche Mengen an Multimedia-Inhalten generiert. Beispielsweise werden allein auf YouTube pro Minute rund 60 Stunden Videomaterial hochgeladen. Das gegenwärtige Paradigma der Überfülle an Informationsflüssen bedeutet jedoch etliche beträchtliche Herausforderungen, insbesondere wenn es um die Suche nach und das Auffinden relevanter Informationen geht. Besonders schwierig ist dieses Unterfangen bei multimedialen Inhalten, da sie meist unter Zuhilfenahme von Text und nicht Bildern oder Tönen durchsucht werden. Mit Unterstützung der EU sollte nun das MIESON-Projekt ("Multimedia information extraction from social networks") das Ziel verfolgen, die Wirksamkeit von Instrumenten zu stärken, die zum Zugriff, zu Entdeckung oder Erstellung von Multimedia-Inhalten in realen Anwendungen dienen. Das Projekt visierte bahnbrechende modernste Technologien an, um eine neue nutzerzentrierte Herangehensweise an den Abruf von Informationen zu schaffen. Die Projektmitglieder entwickelten Verfahren zum Lernen, um aus der Kombination von Inhalts- und Kontextinformationen statistische Modelle zu entwickeln. Resultat waren drei neue Verfahren, wozu ein Ansatz zählt, der auf wirksame Weise unstrukturierte Kontextinformationen aus nutzergenerierten Inhalten einsetzt. Bislang wurden zwei wissenschaftliche Artikel und ein Konferenzbeitrag zu dem Projekt veröffentlicht. MIESON besuchte mehrere Gespräche und verschiedene wissenschaftliche Forschungsveranstaltungen. Werden die Projekterkenntnisse erst einmal in die Anwendungen integriert, so wird sich die Suche der multimedialen Inhalte etwas intuitiver gestalten.
