Publisher DOI: | 10.1515/iwp-2019-0005 | Title: | Entwicklung und Anwendung einer Software zur automatisierten Kontrolle des Lebensmittelmarktes im Internet mit informationswissenschaftlichen Methoden | Other Titles: | Development and application of software for automated control of the food market on the Internet using information science methods Développement et application d'un logiciel de contrôle automatisé du marché alimentaire sur Internet à l'aide de méthodes de science de l'information |
Language: | German | Authors: | Sünkler, Sebastian Krewinkel, Alexandra Gleissner, Mareike Osterode, Dorle Tolg, Boris Holle, Martin Lewandowski, Dirk |
Keywords: | Lebensmittelwissenschaft; Lebensmittelüberwachung; Kontrolle; Informationswissenschaft; Internet; Recherche; Softwareentwicklung; Interdisziplinär; Webrecherche; Retrieval; Maschinelles Lernen; Science alimentaire; Jurisprudence; Contrôle; Science de l’information; Développement de logiciels; Interdisciplinaire; Recherche sur le Web; Apprentissage machine pédagogique | Issue Date: | 31-Jan-2019 | Publisher: | De Gruyter Saur | Journal or Series Name: | Information - Wissenschaft & Praxis : IWP | Volume: | 70 | Issue: | 1 | Startpage: | 33 | Endpage: | 45 | Abstract: | In diesem Artikel präsentieren wir die Durchführung und die Ergebnisse eines interdisziplinären Forschungsprojekts zum Thema automatisierte Lebensmittelkontrolle im Web. Es wurden Kompetenzen aus den Disziplinen Lebensmittelwissenschaft, Rechtswissenschaft, Informationswissenschaft und Informatik dazu genutzt, ein detailliertes Konzept und einen Software-Prototypen zu entwickeln, um das Internet nach Produktangeboten zu durchsuchen, die gegen das Lebensmittelrecht verstoßen. Dabei wird deutlich, wie ein solcher Anwendungsfall von den Methoden der Information-Retrieval-Evaluierung profitiert, und wie sich mit relativ geringem Aufwand eine flexible Software programmieren lässt, die auch für eine Vielzahl anderer Fragestellungen einsetzbar ist. Die Ergebnisse des Projekts zeigen, wie komplexe Arbeitsprozesse einer Behörde mit Hilfe der Methoden von Retrieval-Tests und gängigen Verfahren aus dem maschinellen Lernen effektiv und effizient unterstützt werden können. |
URI: | http://hdl.handle.net/20.500.12738/4779 | ISSN: | 1619-4292 | Review status: | This version was peer reviewed (peer review) | Institute: | Department Information Fakultät Design, Medien und Information Department Umwelttechnik Department Ökotrophologie Fakultät Life Sciences |
Type: | Article |
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