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In dieser Arbeit wird ein Modell der Mensch-Computer-Interaktion vorgestellt, das die besonderen Eigenschaften des Semantic Web nutzt, um sowohl die interaktive Erstellung von Informationen im Semantic Web als auch den interaktiven Zugriff darauf zu verbessern. Um dabei die Probleme der Interpretation von Informationen bei der Mensch-Computer-Interaktion in den Griff zu bekommen, verwendet das Modell die aus der Mensch-zu-Mensch-Kommunikation bekannte Strategie der interaktiven Angleichung. Bei dieser Strategie tauschen sich Mensch und Computer iterativ und in kurzen Intervallen darüber aus, in welcher Weise sie den jeweils anderen verstanden haben, um auf diese Weise Fehlinterpretationen schnell erkennen und somit frühzeitig korrigieren zu können. Als Nachweis für die Tauglichkeit dieses Ansatzes werden verschiedenen interaktive Umsetzungen des neuen Modells vorgestellt und mit Hilfe von Nutzerstudien evaluiert. Die Ergebnisse der Nutzerstudien zeigen sowohl die Vorteile der jeweiligen Umsetzungen als auch das große Potential des generellen Ansatzes der interaktiven Angleichung für das Semantic Web.

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studierte Computervisualistik an der Universität Koblenz-Landau und schrieb seine Diplomarbeit am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz in Saarbrücken. Er promovierte an den Universitäten Duisburg-Essen und Stuttgart im Bereich der Mensch-Computer-Interaktion im Semantic Web und arbeitet heute bei TRUMPF in der Softwareentwicklung.

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