Neural networks as an information overload solution

Thesis title: Neuronové sítě jako řešení informačního přehlcení
Author: Rybenský, Tomáš
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Sigmund, Tomáš
Opponents: Čermák, Radim
Thesis language: Česky
Abstract:
Tato práce řeší problém informačního přehlcení a porovnává technické a psychologické řešení informačního přehlcení na konkrétním problému, kterým je informační přehlcení, způsobené nevyžádanou poštou. Důraz je kladen na technické řešení, které je realizováno použitím neuronové sítě s důrazem na kontext uživatele. Jako psychologické řešení je představeno omezování přístupu k informacím (escaping). Pro realizaci tohoto cíle byla implementována aplikace, kterou používalo deset respondentů. Data z této aplikace jsou použita na vyhodnocení úspěšnosti neuronové sítě. Následné rozhovory s respondenty jsou základem pro porovnání technického a psychologického řešení informačního přehlcení. Podařilo se dosáhnout úspěšnosti neuronové sítě 87% při filtrování spamu a 67% při označování důležitých zpráv. Na základě rozhovorů je nejlépe hodnocena kombinace obou zmíněných metod. Hlavním přínosem práce je představené hodnocení úspěšnosti neuronové sítě v kontextu uživatele a porovnání dvou metod řešení informačního přehlcení na konkrétním problému.
Keywords: elektronická pošta; neuronové sítě; informační přehlcení
Thesis title: Neural networks as an information overload solution
Author: Rybenský, Tomáš
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Sigmund, Tomáš
Opponents: Čermák, Radim
Thesis language: Česky
Abstract:
This thesis deals with the problem of information overload and compares the technical and psychological solution of information overload on a particular problem – information overload caused by spam. Emphasis is placed on a technical solution that is implemented using a neural network with an emphasis on user context. As a psychological solution, limiting access to information (escaping) is introduced. To achive this goal, an application that was used by ten respondents was implemented. Data from this application are used to evaluate the neural network success. Subsequent interviews with respondents are the basis for comparing the technical and psychological solutions to the information overload. Neural network success rate was 87% for spam filtering and 67% for important message tagging. Based on the interviews, a combination of the two methods is best evaluated. The main contribution of the thesis is the evaluation of neural network success in the context of the user and comparison of two methods of solving the information overload on a particular problem.
Keywords: information overload; neural networks; e-mail

Information about study

Study programme: Aplikovaná informatika/Informační management
Type of study programme: Magisterský studijní program
Assigned degree: Ing.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Systems Analysis

Information on submission and defense

Date of assignment: 30. 10. 2018
Date of submission: 25. 4. 2019
Date of defense: 5. 6. 2019
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/67588/podrobnosti

Files for download

    Last update: