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Linguistisches Identity Matching

Paradigmenwechsel in der Suche und im Abgleich von Personendaten

Autor	Bertrand Lisbach
Verlag	Vieweg+Teubner (GWV)
Erscheinungsjahr	2010
Seitenanzahl	180 Seiten
ISBN	9783834897916
Format	PDF
Kopierschutz	DRM
Geräte	PC/MAC/eReader/Tablet
Preis	6,28 EUR

Identity Matching ist die Grundlage für die Suche mit und nach Personendaten. Und die betreibt heutzutage die ganze Welt: Banken suchen Geldwäscher in ihren Kundendateien, Polizeibehörden überprüfen Verdächtige mit ihren Registern und Privatpersonen stöbern alte Bekannte im Web auf. Mittels Identity Matching besorgen sich Studenten Fachartikel, Journalisten Nachrichten, Vermieter Bonitätsauskünfte und Verkäufer ihre nächsten Marketing-Opfer. Das Problem bisher ist: Sobald wir den Namen nicht genau so schreiben, wie er in der Quelle repräsentiert ist, finden wir ihn nicht. Jetzt hebt die Linguistik das Identity Matching auf ein neues Niveau. Mit dem Wissen über Sprachen, Schriften und globale Namenskonventionen ist eine zugleich präzise und zuverlässige Personensuche möglich. Dieses Buch beschreibt, was linguistisches Identity Matching ist, und gibt Ihnen praktische Tipps, wie auch Sie davon profitieren können.

Dr. Bertrand Lisbach ist CEO der Linguistic Search Solutions AG. Er studierte Psychologie, Sprachen und Informationswissenschaften und gilt als Vordenker und Experte auf dem Gebiet des linguistischen Identity Matching. Zu seiner international ausgerichteten Kundschaft zählen Softwareproduzenten, Behörden und Banken, die er berät und in der Produktevaluation und Lösungsumsetzung unterstützt.

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Blick ins Buch

Inhaltsverzeichnis

Geleitwort	5
Inhaltsverzeichnis	7
Einleitung: Paradigmenwechsel im Identity Matching	12
Ein Elementarprozess in Wirtschaft und Gesellschaft	12
Die linguistische Herausforderung	13
Für wen wurde dieses Buch geschrieben?	15
Teil I: Grundlagen des linguistischen Identity Matching	17
1 Grundkonzepte	19
1.1 Identity Matching und Name Matching	19
1.2 Datenprofile und Suchabfragen	20
1.3 True und False Positives, True und False Negatives	22
1.4 Trefferquote und Genauigkeit (Recall und Precision)	23
1.5 Linguistisches Identity Matching	23
2 Anwendungsfelder	26
2.1 Know Your Customer (KYC) und Enhanced Due Diligence (EDD	26
2.2 Bekämpfung von Geldwäsche (AML) und Terrorismusfinanzierung(CFT)	27
2.3 Customer Data Integration (CDI) und Daten-Deduplizierung	29
2.4 Customer Relationship Management (CRM)	31
2.5 Kriminalitätsbekämpfung und Strafverfolgung	32
2.6 Informationsdienstleistungen	33
2.7 Fazit	34
3 Grundlegendes zu Personennamen	35
3.1 Drei Merkmale von Personennamen: Unterscheidungskraft, Konstanz, Bekanntheitsgrad	35
3.2 Personennamensysteme in ihrer historischer Entwicklung	36
3.2.1 Rufnamen und Beinamen	37
3.2.2 Patronyme und Metronyme	38
3.2.3 Vornamen und Familiennamen	39
3.3 Personennamensysteme der Welt	40
3.3.1 Westliche Personennamen	40
3.3.2 Russische Personennamen	42
3.3.3 Arabische Personennamen	43
3.3.4 Chinesische Personennamen	45
3.4 Implikationen für das Name Matching	46
4 Transkription	48
4.1 Transkription, Transliteration und Translation	48
4.2 Romanisierung	51
4.3 Romanisierung kyrillischer Namen	53
4.3.1 Geschichte und Verbreitung des kyrillischen Alphabets	53
4.3.2 Variationsquellen	55
4.4 Romanisierung arabischer Namen	57
4.4.1 Geschichte und Verbreitung des arabischen Alphabets	57
4.4.2 Variationsquellen	58
4.5 Romanisierung chinesischer Namen	62
4.5.1 Geschichte und Verbreitung der chinesischen Schrift	62
4.5.2 Variationsquellen	63
4.6 Fazit: Transkription als die Achillesferse des Name Matching	65
5 Abgeleitete Namensformen	68
5.1 Verniedlichungsformen	68
5.2 Namen in Übersetzung	70
5.3 Abgeleitete und übersetzte Formen in Namen juristischer Personen	72
6 Phonetisches Matchen	74
6.1 Homophonie	74
6.2 Das Matchen von Homophonen	75
7 Tippfehler	78
7.1 Begriffliche Abgrenzung: Variationen, Schreibfehler, Tippfehler	78
7.2 Motorisch bedingte Tippfehler und die Rolle der Computertastatur	79
7.3 Optical Character Recognition (OCR)	80
7.4 Fazit: Tippfehler im Name Matching	81
Teil II: Name-Matching-Verfahren	82
8 Name-Matching-Verfahren der 1. Generation	83
8.1 Einleitung	83
8.2 G1 String Comparison: Levensthein Distance und n-gram	84
8.2.1 Ähnlichkeit und Editieroperationen	84
8.2.2 Brauchbarkeit der Levenshtein Distance im Name Matching	86
8.2.3 Vergleich von Substrings mit n-gram-Verfahren	87
8.2.4 Brauchbarkeit von n-gram-Verfahren im Name Matching	88
8.3 G1 Phonetic Encoding mit Soundex	89
8.3.1 Phonetische Similarity Keys	89
8.3.2 Brauchbarkeit von Soundex im Name Matching	91
8.4 G1-Suche mit Varianten: Thesauri	92
8.4.1 Ein Katalog von Namensvariationen	92
8.4.2 Brauchbarkeit von Thesauri im Name Matching	93
8.5 Brauchbarkeit der G1-Verfahren im Überblick	94
8.6 Warum G1-Verfahren heute noch verbreitet sind	97
8.6.1 Name Matching als Mitgift	97
8.6.2 Strukturprobleme auf Anbieterseite	98
8.6.3 Fehlende Expertise auf der Käuferseite	99
8.6.4 Fehlen eines normativen Standards	100
9 Name-Matching-Verfahren der 2. Generation	102
9.1 Einleitung	102
9.2 G2 String Comparison: Erweiterungen von Levenshtein und n-gram	102
9.2.1 Erweiterungen	102
9.2.2 Brauchbarkeit von G2 String Comparison im Name Matching	103
9.3 G2 Phonetic Encoding: Erweiterungen von Soundex	104
9.3.1 Erweiterungen	104
9.3.2 Brauchbarkeit von G2-Phonetic Encoding im Name Matching	105
9.4 G2-Suche mit Varianten: Generative Algorithmen	106
9.4.1 Konzept	106
9.4.2 Anwendungsbeispiele	107
9.4.3 Brauchbarkeit generativer Algorithmen im Name Matching	110
9.5 Brauchbarkeit der G2-Verfahren im Überblick	111
9.6 Fazit: Drei Jahrzehnte Name Matching	113
10 Name-Matching-Verfahren der 3. Generation	115
10.1 Einleitung	115
10.2 Grundanforderungen an G3-Verfahren	115
10.2.1 Allgemeine Grundanforderungen	116
10.2.2 Spezielle Grundanforderungen	117
10.3 Multilinguale Similarity Keys für das Matchen von Transkriptionsvarianten und Homophonen	120
10.3.1 Komplexität durch Sprachenvielfalt	120
10.3.2 Komplexität durch Suchgenauigkeitsstufen	121
10.3.3 Komplexität durch Berücksichtigung des Zeichenkontextes	122
10.4 Thesauri für Vornamensformen und Spezialfälle	123
10.5 Generative Algorithmen für Tippfehler	124
10.6 Integration der Verfahren	126
10.7 Fazit	130
11 Benchmarkstudie: Die Verfahren im Vergleich	133
11.1 Datengrundlage und Testnamen	133
11.2 Verfahren und Versuchsbedingungen	134
11.3 Vorgehen und Ergebnisse	136
11.3.1 G1-Verfahren	136
11.3.2 G2-Verfahren	137
11.3.3 G3-Verfahren	139
11.3.4 Limitationen	140
11.3.5 Schlussfolgerungen	141
Teil III: Bereit für den Paradigmenwechsel	143
12 G3 Name Matching und Identity Matching	144
12.1 Raumbezogene Identitätsattribute	144
12.1.1 Länderdaten: Nationalität, Geburtsland, Gründungsland	145
12.1.2 Oikonyme: Namen von Städten, Stadtteilen und Ortschaften	147
12.1.3 Adressen	148
12.2 Zeitbezogene Identitätsattribute	149
12.3 Klassifikatorische Identitätsattribute	151
12.4 Identifikationscodes	153
12.5 Integration der Einzelvergleiche	154
12.5.1 Das Filtermodell	154
12.5.2 Das Gewichtungsmodell	155
12.5.3 Kombinierte Modelle	156
12.6 Fazit	157
13 Tipps zur Tool-Evaluation	159
13.1 Einleitung	159
13.2 Erhebung der Anforderungen	161
13.3 Long List, Short List und Request for Information	162
13.4 Testgegenstand und Testdesign	164
13.5 Auswahl der Testdaten und der Test-Queries	165
13.6 Vorabstimmung mit dem Anbieter	168
13.7 Auswertung	170
13.7.1 Trefferquote und Präzision	170
13.7.2 Trefferbewertung	171
13.7.3 Konfiguration	171
13.8 Schlussbetrachtung	172
14 The Linguistic Search Standard	174
14.1 Die Notwendigkeit eines Suchstandards	174
14.2 Die Prinzipien	176
14.2.1 Prinzipien 1-6 (Match Level Precise)	177
14.2.2 Zusatzprinzipien 7-10 (Match Level Close)	178
14.2.3 Zusatzprinzipien 11-13 (Match Level Broad)	179
14.3 Der Linguistic Search Standard im Original-Wortlaut	179
Literatur	186
Sachwortverzeichnis	187

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