Das MOST Projekt beabsichtigt, die Softwaretechnik durch den Einsatz von Ontologie- und Schlussfolgerungs-Technologien zu verbessern. Hierfür werden im Rahmen des Projektes Technologien zur Integration von Ontologien in eine modellgetriebene Softwareentwicklung entstehen. Diese Integration berücksichtigt alle beteiligten Artefakte (z.B. Ontologie- und Modellierungssprachen, Modelle und Werkzeuge) sowie die Entwicklungsprozesse (die Lenkung der Prozesse und des Schlussfolgerns sowie die Nachvollziehbarkeit der Modelltransformationen). Die modellgetriebene Softwareentwicklung ermöglicht außerdem das Erstellen, Verwalten und Warten von“Ontology-aware” Software. Das Projekt evaluiert die enstehenden Methoden anhand dreier Fallstudien in den Bereichen Produktlinien für das Netzwerkmanagement und Unterstützung von SAP Anwendungsentwicklung.
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As a simple online platform for conversation, Twitter is an ideal an ecological system through which we can understand the relationship between users and their environments on the Web. Especially compared to other social networks, Twitter simplifies most of the extraneous features and boils down its environment to people and content. The unusual simplicity of Twitter, though, continues to warp perception of how the relationship between user and platform operates. Many of the popularized studies examining influence on Twitter fail to identify the nuances of social interaction in the system. While attempts have been made (eg., http://twinfluence.com/about.php), the analyses tend to focus on the connections between users rather than the relationship of users, content, and platform. This report therefore aims to supplement previous investigations of the Twitter environment with more comprehensive data sets to enhance new approaches to understanding the concept of “influence” on social networks.