Masterthesis: Artefaktbasierte Analyse von wissenschaftlichen Publikationen

Alleine zum Thema Covid19 gab es im Jahr 2020 über 70000 wissenschaftliche Publikationen. Angefangen bei Konferenzen, Journalen über Workshops gibt es eine Vielzahl an Möglichkeiten wissenschaftlich zu publizieren. Publikationen werden nur selten von einzelnen Autoren und stattdessen von Autorenteams verfasst. Diese bestehen aus Wissenschaftlern aus verschiedenen Nationen, Universitäten oder auch Domänen. Insgesamt ergeben sich komplexe Strukturen, die sich nicht mehr von einzelnen Personen überschauen lassen und deswegen einen spannenden Anwendungsfall für computergestützte Analysen darstellen.

Das Ziel der Arbeit ist es eine artefaktbasierete (d.h. nur anhand der Veröffentlichungen) Analyse für wissenschaftliche Publikationen vollwertig zu erstellen und diese anhand von echten Daten zu evaluieren. Dazu gehören die Erstellung eines Artefaktmodells, welches die Struktur, der zu erhebenden Daten vorgibt, das Erstellen eines Extraktionstools, das die Daten von Webseiten für wissenschaftliche Publikationen sammelt und schließlich noch die Entwicklung von spannenden Analysen.

Teilaufgaben

  • Einarbeitung in die Struktierung von wissenschaftlichen Publikationen
  • Erstellen eines Artefaktsmodells (Datenmodells) für wissenschaftliche Publikationen
  • Entwicklung eines Webcrawlers
  • Entwicklung interessanter Analysen über Publikationsdaten
  • Anbindung der Modelle und Tools an bestehende Datenmanagementsysteme und Visualisierungstools

Erwünschstes Vorwissen

  • Vorlesungen: Software Language Engineering (SLE), Webmining
  • Interesse an tieferen Einblicken in die wisschenschaftliche Landschaft und Modellierung
  • Erfahrung in OO Programmierung und speziell in Java
  • Motivation, Selbstständigkeit und Einsatzbereitschaft
  • Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse

Ansprechpartner

Interesse an dem Thema? Informieren Sie sich mit unseren Publikationen über unsere aktuelle Forschung zum Thema Artefaktbasierten Analysen (ArtifactBased Analysis).

Für mehr Informationen wenden Sie sich mit ihren Bewerbungsunterlagen bitte an Constantin Buschhaus oder Dr. Judith Michael.

Aufgabenstellung:

Prof. Dr. Bernhard Rumpe
Lehrstuhl Software Engineering
Ahornstr. 55
52074 Aachen