Verbundprojekt 4

Vernetzte und offene Daten fördern Transparenz, Partizipation, Kollaboration und Innovation. Sie sind der Schlüssel für neue nachhaltige Geschäftsmodelle. Die dwerft wird hierfür einen wichtigen Beitrag für die Zukunft von Film & TV in der Region leisten.“ (Jörg Waitelonis, Yovisto)

Audiovisuelle (AV) Inhalte suchen, finden, individualisiert und nutzerfreundlich anbieten und neue Finanzierungsquellen erschließen – das sind die wesentlichen Herausforderungen, denen sich Anbieter von medialen Inhalten stellen müssen. Die in VP4 zu erforschenden Technologien sollen es ermöglichen, AV-Inhalte in digitalen Kanälen sichtbar zu machen und neue Modelle zur Distribution und Monetarisierung zu konzipieren. Im Vordergrund stehen dabei die Auffindbarkeit und die Erreichbarkeit von digitalen AV-Inhalten. Insbesondere deren Verwertung über internetbasierte Kanäle soll deutlich verbessert werden.

Parallel zu den technologischen Entwicklungen und wirtschaftlichen Verwertungsansätzen werden in diesem Verbundvorhaben die zukünftigen Entwicklungen am Medienmarkt wissenschaftlich analysiert und fließen in die Technologieentwicklung ein. Ableitungen werden darüber getroffen, welche Geschäftsmodelle künftig sinnvoll sind, welche Trends sich beim Nutzerverhalten abzeichnen und auf welche Akzeptanz neue Verwertungsangebote stoßen. Die Forschungsthemen in VP 4 sind:

1. Linked Production Data Cloud – Sie bildet die Kerntechnologie aller im Rahmen der »dwerft« beteiligten Verbundprojekte. Metadaten, die im Rahmen der »dwerft« in allen Stadien des Wertschöpfungsprozesses der AV-Medien anfallen, werden nach Linked Data Prinzipien als semantische Informationsressourcen allgemein zur Verfügung gestellt und dadurch nachhaltig zur weiteren Wertschöpfung genutzt.

2. AV-Analyse und semantische Analyse – Dahinter verbirgt sich die Konzeption, Weiterentwicklung und Adaption von Verfahren zur audiovisuellen und semantischen Analyse von AV-Inhalten. Zur AV-Analyse zählen die strukturelle Analyse (Zerlegung eines Videos in semantische Einheiten anhand automatisch detektierter Schnittgrenzen), das Auffinden und Erkennen von Schrift im Bild (Video-OCR) sowie die Klassifikation und Erkennung von Szenen und Bildinhalten (Visual Concept Detection). Die darauf aufbauende semantische Analyse umfasst die Zuordnung bedeutungstragender Entitäten aus einer vorgegebenen Wissensbasis zu den Ergebnissen der AV-Analyse (Named Entity Mapping).

3. Semantische und Explorative Suche – Die in der semantischen Analyse aufbereiteten AV-Inhalte werden über eine inhaltsbasierte semantische Suche verfügbar gemacht. Dazu zählt die Konzeption und Implementation einer entitätenbasierten Suche (im Gegensatz zur traditionellen schlüsselwortbasierten Suche), die inhaltsbezogene Filterung von Suchergebnissen (Suchfacetten) und die inhaltsbezogene Weiterleitung zu verwandten, naheliegenden bzw. weiterführenden Suchergebnissen (explorative Suche).

4. Intelligente Empfehlungssysteme – Zusätzlich werden Methoden und Verfahren erforscht, die eine inhaltsbezogene und zugleich kontextabhängige Empfehlung von alternativen Suchergebnissen (explorative Suche) oder naheliegender alternativer Ressourcen (wie z.B. Werbemittel, Produkte, alternative Medien) unter Berücksichtigung der Interessen des Benutzers (Nutzer-Kontext) ermöglicht.

5. Innovative grafische Benutzerschnittstellen – Die Konzeption und Erforschung neuer Paradigmen zur Gestaltung innovativer Benutzerschnittstellen für Online-Medien, um die Navigation in AV-Daten und die semantischen Suche, sowie intelligenten Empfehlungssysteme zu unterstützen.

6. Innovative Distribution und Verwertung – Die Entwicklung des Marktes und der damit verbundenen Möglichkeiten für den Benutzer machen auch die wissenschaftliche Analyse und Erarbeitung neuer Distributions- und Verwertungsszenarien für traditionelle und moderne Online-Medien notwendig.

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