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Prof. Dr. Steffen Staab

B 108
+49 261 287-2761
staab@uni-koblenz.de

Kurzlebenslauf

Ich habe Informatik und Computerlinguistik an der Universität Erlangen-Nürnberg und an der University of Pennsylvania studiert. Ich habe in der früheren Computerlinguistik-Forschungsgruppe an der Universität Freiburg gearbeitet und meinen Dr. rer. nat. in Informatik an der Technischen Fakultät (damals: Fakultät für angewandte Wissenschaften) 1998 erworben. Danach war ich an der Universität Stuttgart, am Institut IAT, und bei Fraunhofer IAO tätig, bevor ich zur Universität Karlsruhe (jetzt: KIT) wechselte, wo ich als Projektleiter, wissenschaftlicher Assistent und Oberassistent arbeitete. 2004 wurde ich zum Professor für Datenbanken und Informationssystem an der Universität Koblenz-Landau ernannt, wo ich 2009 das Institute for Web Science and Technologies (WeST) gründete. Seit März 2015 halte ich außerdem einen Chair for Web and Computer Science an der University of Southampton.

Forschungsinteressen

Auf dem Rechner beschreiben Daten die Welt. Die Welt ist spannend, aber Daten sind ganz schön langweilig, wenn man nicht weiß, was sie bedeuten. Ich interessiere mich dafür, wie Daten spannend werden, indem man ihre Bedeutung versteht.

Wie aber kommt Bedeutung zustande? 

  • Man kann die Bedeutung von Daten und Informationen modellieren. Begriffliche Modelle und Ontologien sind die Grundlage für Wissensnetze, die dem Rechner erlauben bedeutungsvoll mit Daten umzugehen.
  • Text und Data Mining sowie Informationsextraktion finden bedeutungstragende Muster in Daten (z.B. mittels Ontology Learning oder Text Clustering) und auch Zusammenhänge zwischen Daten und ihrer Verwendung im Kontext (z.B. mit Smartphones). So werden Wissensnetze in Daten gefunden.
  • Menschen kommunizieren Informationen. Um zu verstehen, was Daten und Informationen bedeuten, muss man soziale Interaktionen verstehen. Im Kontext von sozialen Netzwerken werden Wissensnetze bedeutungsvoll für Menschen.
  • Bedeutung ist nichts absolut Gesetztes. Letzten Endes muss die Bedeutung von Daten und Informationen wieder an den Menschen kommuniziert werden, der diese Daten und Informationen nutzt. Interaktion zwischen Menschen und Rechnern muss der Bedeutung von Daten und Informationen gerecht werden.

Das größte Konstrukt, das die Menschheit erfunden hat, um Daten mit Bedeutung zu kommunizieren ist das World Wide Web. Web Science untersucht, wie Netzwerke von Personen und Wissen im Web entstehen, wie Menschen damit umgehen und welche Folgen das für uns alle hat. Das Web ist eine Bedeutungsmaschine, die ich durch meine Forschung verstehen möchte.

Wo ich sonst zu finden bin

Wenn ich nicht gerade im Büro oder auf Dienstreise bin, bin ich am Liebsten zum Laufen im Stadtwald, im Changa oder beim AHS. Watch out! 

Publications

2017
Sengupta, K., Sun, J., Menges, R., Kumar, C., & Staab, S. (2017). Analyzing the Impact of Cognitive Load in Evaluating Gaze-based Typing. In 30th IEEE International Symposium on Computer-based Medical Systems (Vol. Special Track on Multimodal Interfaces for Natural Human Computer Interaction: Theory and Applications). IEEE.
Sengupta, K., Menges, R., Kumar, C., & Staab, S. (2017). GazeTheKey: Interactive Keys to Integrate Word Predictions for Gaze-based Text Entry. In G. A. Papadopoulos, Kuflik, T., Chen, F., Duarte, C., & Fu, W. -T. (Eds.), IUI Companion (pp. 121-124). ACM. [Link]
Janke, D., Staab, S., & Thimm, M. (2017). On Data Placement Strategies in Distributed RDF Stores. In Proceedings of The International Workshop on Semantic Big Data (p. 1:1--1:6). Chicago, Illinois: ACM. doi:10.1145/3066911.3066915
2016
Menges, R., Kumar, C., Sengupta, K., & Staab, S. (2016). eyeGUI: A Novel Framework for Eye-Controlled User Interfaces. In .
Homscheid, D., Schaarschmidt, M., & Staab, S. (2016). Firm-Sponsored Developers in Open Source Software Projects: A Social Capital Perspective. In Proceedings of the 24th European Conference on Information Systems (ECIS).
Staab, S., Stalla-Bourdillon, S., & Carmichael, L. (2016). Observing and Recommending from a Social Web with Biases. Corr, abs/1604.07180. [Link]
d'Amato, C., Staab, S., Tettamanzi, A., Minh, T., & Gandon, F. (2016). Ontology Enrichment by Discovering Multi-Relational Association Rules from Ontological Knowledge Bases. In Proc. of the ACM Int. Symposium on Applied Computing (SAC 2016). ACM. [Link]
Nejdl, W., Hall, W., Parigi, P., & Staab, S. (Eds.). (2016). Proceedings of the 8th ACM Conference on Web Science, WebSci 2016, Hannover, Germany, May 22-25, 2016. ACM. doi:10.1145/2908131
Scheglmann, S., Leinberger, M., Gottron, T., Staab, S., & Lämmel, R. (2016). SEPAL: Schema Enhanced Programming for Linked Data. Ki, 30(2), 189--192. doi:10.1007/s13218-015-0418-4
2015
Vogel, I. C., Milde, J., Stengel, K., Staab, S., Kling, C. C., & Kunegis, J. (2015). Glaubwürdigkeit und Vertrauen von Online-News. Datenschutz Und Datensicherheit, 40(5), 1--5.
Perl, J., Wagner, C., Kunegis, J., & Staab, S. (2015). Twitter as a Political Network -- Predicting the Following and Unfollowing Behavior of German Politicians. In Proc. Web Science Conf.
Kling, C. C., Kunegis, J., Hartmann, H., Strohmaier, M., & Staab, S. (2015). Voting Behaviour and Power in Online Democracy: A Study of LiquidFeedback in Germany's Pirate Party. In Proc. Int. Conf. on Weblogs and Social Media. [Link]