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S. Kwok:
"Discovering Context-Dependent Trajectory Patterns from Social Media";
Betreuer/in(nen): G. Gartner, H. Huang; Department für Geodäsie und Geoinformation, FG Kartographie, 2013; Abschlussprüfung: 14.10.2013.

Dank des Fortschritts der Web-Entwicklung ist die Internetbenutzung heutzutage nicht mehr auf statisches Web-Browsing beschränkt. Der zunehmende Einsatz von sozialen Medien eröffnet nunmehr die Möglichkeit, den frei zugänglichen Benutzer-erzeugten Inhalt zur
Erforschung des Benutzerverhaltens näher zu analysieren. In den letzen Jahren haben sich viele Forscher tatsächlich auf Daten, die von Benutzer beigetragen werden, konzentriert.
Jedoch haben nur sehr wenige von ihnen die Trajektorien in anderen Kontexten als den räumlich-zeitlichen untersucht. Die Studie, die in dieser Diplomarbeit präsentiert wird, erkundet die Möglichkeit der Bestimmung von trajektoriellen Mustern in den Kontexten von
Flickr-Benutzergruppen (nach Weltregionen) und Saisonen (Sommer versus Winter). Die Untersuchung von trajektoriellen Mustern in diesem Zusammenhang ist neuartig. Um dieses Ziel zu erreichen, wurden die drei größten Gruppen von Flickr-Benutzern ausgewählt, die die Stadt Wien im Zeitraum von ungefähr 5 Jahren (2007-2011) besucht haben. Anschließend wurden die zehn meist besuchten Sehenswürdigkeiten für jede Gruppe in jeder Saison bestimmt. Schließlich wurden die trajektoriellen Muster von jeder Gruppe, die diese meistfrequentierten Sehenswürdigkeiten besucht haben, in jeder Saison analysiert. Durch die Verwendung der beiden Kontexte Benutzergruppen und Saisonen konnten interessante Unterschiede hearausgefunden werden, obwohl im Allgemeinen die trajektoriellen Muster jeder Gruppe ähnlich waren.

Thanks to the advances in Web development, internet usage is not limited to the static web browsing any more these days. With the bloom of social media, it is time to make good use of the freely accessible user-generated content to unmask new information. In recent years, many researchers have actually focused on user-contributed data in their studies. Very few of them have; however, investigated the trajectory patterns in contexts other than the spatiotemporal information. The work presented in this thesis explores the possibility of mining the trajectory patterns in the context of the Flickr user groups (according to "location", i.e., main residence) and seasons (summer versus winter). Studying the trajectory patterns in these contexts is novel. To attain this overall goal, the three largest Flickr user groups, who have
visited the city of Vienna, Austria in a period of about 5 years (2007-2011), were selected.
Then, the 10 most visited landmarks were sorted out for each group in each season. In the end, the trajectory patterns of each group visiting these top landmarks in each season were analysed. Although the landmarks and trajectory patterns of each group were overall similar, some interesting differences could be uncovered by considering the two contexts of user groups and seasons together.