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Posthuman Creative Styling can a creative writer’s style of writing be described as procedural?
This thesis is about creative styling — the styling a creative writer might use to make their writing
unique. It addresses the question as to whether such styling can be described as procedural. Creative
styling is part of the technique a creative writer uses when writing. It is how they make the text more
‘lively’ by use of tips and tricks they have either learned or discovered. In essence these are rules, ones
the writer accrues over time by their practice. The thesis argues that the use and invention of these
rules can be set as procedures. and so describe creative styling as procedural.
The thesis follows from questioning why it is that machines or algorithms have, so far, been
incapable of producing creative writing which has value. Machine-written novels do not abound on
the bookshelves and writing styled by computers is, on the whole, dull in comparison to human-crafted
literature. It came about by thinking how it would be possible to reach a point where writing by people
and procedural writing are considered to have equal value. For this reason the thesis is set in a
posthuman context, where the differences between machines and people are erased.
The thesis uses practice to inform an original conceptual space model, based on quality dimensions
and dynamic-inter operation of spaces. This model gives an example of the procedures which a
posthuman creative writer uses when engaged in creative styling. It suggests an original formulation
for the conceptual blending of conceptual spaces, based on the casting of qualities from one space to
another. In support of and informing its arguments are ninety-nine examples of creative writing
practice which show the procedures by which style has been applied, created and assessed. It provides
a route forward for further joint research into both computational and human-coded creative writing
Rethink Digital Health Innovation: Understanding Socio-Technical Interoperability as Guiding Concept
Diese Dissertation sucht nach einem theoretischem Grundgerüst, um komplexe, digitale Gesundheitsinnovationen so zu entwickeln, dass sie bessere Erfolgsaussichten haben, auch in der alltäglichen Versorgungspraxis anzukommen. Denn obwohl es weder am Bedarf von noch an Ideen für digitale Gesundheitsinnovationen mangelt, bleibt die Flut an erfolgreich in der Praxis etablierten Lösungen leider aus. Dieser unzureichende Diffusionserfolg einer entwickelten Lösung - gern auch als Pilotitis pathologisiert - offenbart sich insbesondere dann, wenn die geplante Innovation mit größeren Ambitionen und Komplexität verbunden ist. Dem geübten Kritiker werden sofort ketzerische Gegenfragen in den Sinn kommen. Beispielsweise was denn unter komplexen, digitalen Gesundheitsinnovationen verstanden werden soll und ob es überhaupt möglich ist, eine universale Lösungsformel zu finden, die eine erfolgreiche Diffusion digitaler Gesundheitsinnovationen garantieren kann. Beide Fragen sind nicht nur berechtigt, sondern münden letztlich auch in zwei Forschungsstränge, welchen ich mich in dieser Dissertation explizit widme.
In einem ersten Block erarbeite ich eine Abgrenzung jener digitalen Gesundheitsinnovationen, welche derzeit in Literatur und Praxis besondere Aufmerksamkeit aufgrund ihres hohen Potentials zur Versorgungsverbesserung und ihrer resultierenden Komplexität gewidmet ist. Genauer gesagt untersuche ich dominante Zielstellungen und welche Herausforderung mit ihnen einhergehen. Innerhalb der Arbeiten in diesem Forschungsstrang kristallisieren sich vier Zielstellungen heraus: 1. die Unterstützung kontinuierlicher, gemeinschaftlicher Versorgungsprozesse über diverse Leistungserbringer (auch als inter-organisationale Versorgungspfade bekannt); 2. die aktive Einbeziehung der Patient:innen in ihre Versorgungsprozesse (auch als Patient Empowerment oder Patient Engagement bekannt); 3. die Stärkung der sektoren-übergreifenden Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Versorgungpraxis bis hin zu lernenden Gesundheitssystemen und 4. die Etablierung daten-zentrierter Wertschöpfung für das Gesundheitswesen aufgrund steigender bzgl. Verfügbarkeit valider Daten, neuen Verarbeitungsmethoden (Stichwort Künstliche Intelligenz) sowie den zahlreichen Nutzungsmöglichkeiten. Im Fokus dieser Dissertation stehen daher weniger die autarken, klar abgrenzbaren Innovationen (bspw. eine Symptomtagebuch-App zur Beschwerdedokumentation). Vielmehr adressiert diese Doktorarbeit jene Innovationsvorhaben, welche eine oder mehrere der o.g. Zielstellung verfolgen, ein weiteres technologisches Puzzleteil in komplexe Informationssystemlandschaften hinzufügen und somit im Zusammenspiel mit diversen weiteren IT-Systemen zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung und/ oder ihrer Organisation beitragen.
In der Auseinandersetzung mit diesen Zielstellungen und verbundenen Herausforderungen der Systementwicklung rückte das Problem fragmentierter IT-Systemlandschaften des Gesundheitswesens in den Mittelpunkt. Darunter wird der unerfreuliche Zustand verstanden, dass unterschiedliche Informations- und Anwendungssysteme nicht wie gewünscht miteinander interagieren können. So kommt es zu Unterbrechungen von Informationsflüssen und Versorgungsprozessen, welche anderweitig durch fehleranfällige Zusatzaufwände (bspw. Doppeldokumentation) aufgefangen werden müssen. Um diesen Einschränkungen der Effektivität und Effizienz zu begegnen, müssen eben jene IT-System-Silos abgebaut werden. Alle o.g. Zielstellungen ordnen sich dieser defragmentierenden Wirkung unter, in dem sie 1. verschiedene Leistungserbringer, 2. Versorgungsteams und Patient:innen, 3. Wissenschaft und Versorgung oder 4. diverse Datenquellen und moderne Auswertungstechnologien zusammenführen wollen. Doch nun kommt es zu einem komplexen Ringschluss. Einerseits suchen die in dieser Arbeit thematisierten digitalen Gesundheitsinnovationen Wege zur Defragmentierung der Informationssystemlandschaften.
Andererseits ist ihre eingeschränkte Erfolgsquote u.a. in eben jener bestehenden Fragmentierung begründet, die sie aufzulösen suchen.
Mit diesem Erkenntnisgewinn eröffnet sich der zweite Forschungsstrang dieser Arbeit, der sich mit der Eigenschaft der 'Interoperabilität' intensiv auseinandersetzt. Er untersucht, wie diese Eigenschaft eine zentrale Rolle für Innovationsvorhaben in der Digital Health Domäne einnehmen soll. Denn Interoperabilität beschreibt, vereinfacht ausgedrückt, die Fähigkeit von zwei oder mehreren Systemen miteinander gemeinsame Aufgaben zu erfüllen. Sie repräsentiert somit das Kernanliegen der identifizierten Zielstellungen und ist Dreh- und Angelpunkt, wenn eine entwickelte Lösung in eine konkrete Zielumgebung integriert werden soll. Von einem technisch-dominierten Blickwinkel aus betrachtet, geht es hierbei um die Gewährleistung von validen, performanten und sicheren Kommunikationsszenarien, sodass die o.g. Informationsflussbrüche zwischen technischen Teilsystemen abgebaut werden. Ein rein technisches Interoperabilitätsverständnis genügt jedoch nicht, um die Vielfalt an Diffusionsbarrieren von digitalen Gesundheitsinnovationen zu umfassen. Denn beispielsweise das Fehlen adäquater Vergütungsoptionen innerhalb der gesetzlichen Rahmenbedingungen oder eine mangelhafte Passfähigkeit für den bestimmten Versorgungsprozess sind keine rein technischen Probleme. Vielmehr kommt hier eine Grundhaltung der Wirtschaftsinformatik zum Tragen, die Informationssysteme - auch die des Gesundheitswesens - als sozio-technische Systeme begreift und dabei Technologie stets im Zusammenhang mit Menschen, die sie nutzen, von ihr beeinflusst werden oder sie organisieren, betrachtet. Soll eine digitale Gesundheitsinnovation, die einen Mehrwert gemäß der o.g. Zielstellungen verspricht, in eine existierende Informationssystemlandschaft der Gesundheitsversorgung integriert werden, so muss sie aus technischen sowie nicht-technischen Gesichtspunkten 'interoperabel' sein.
Zwar ist die Notwendigkeit von Interoperabilität in der Wissenschaft, Politik und Praxis bekannt und auch positive Bewegungen der Domäne hin zu mehr Interoperabilität sind zu verspüren. Jedoch dominiert dabei einerseits ein technisches Verständnis und andererseits bleibt das Potential dieser Eigenschaft als Leitmotiv für das Innovationsmanagement bislang weitestgehend ungenutzt. An genau dieser Stelle knüpft nun der Hauptbeitrag dieser Doktorarbeit an, in dem sie eine sozio-technische Konzeptualisierung und Kontextualisierung von Interoperabilität für künftige digitale Gesundheitsinnovationen vorschlägt. Literatur- und expertenbasiert wird ein Rahmenwerk erarbeitet - das Digital Health Innovation Interoperability Framework - das insbesondere Innovatoren und Innovationsfördernde dabei unterstützen soll, die Diffusionswahrscheinlichkeit in die Praxis zu erhöhen. Nun sind mit diesem Framework viele Erkenntnisse und Botschaften verbunden, die ich für diesen Prolog wie folgt zusammenfassen möchte:
1. Um die Entwicklung digitaler Gesundheitsinnovationen bestmöglich auf eine erfolgreiche
Integration in eine bestimmte Zielumgebung auszurichten, sind die Realisierung
eines neuartigen Wertversprechens sowie die Gewährleistung sozio-technischer Interoperabilität
die zwei zusammenhängenden Hauptaufgaben eines Innovationsprozesses.
2. Die Gewährleistung von Interoperabilität ist eine aktiv zu verantwortende Managementaufgabe
und wird durch projektspezifische Bedingungen sowie von externen und internen Dynamiken beeinflusst.
3. Sozio-technische Interoperabilität im Kontext digitaler Gesundheitsinnovationen kann
über sieben, interdependente Ebenen definiert werden: Politische und regulatorische Bedingungen;
Vertragsbedingungen; Versorgungs- und Geschäftsprozesse; Nutzung; Information; Anwendungen; IT-Infrastruktur.
4. Um Interoperabilität auf jeder dieser Ebenen zu gewährleisten, sind Strategien differenziert
zu definieren, welche auf einem Kontinuum zwischen Kompatibilitätsanforderungen
aufseiten der Innovation und der Motivation von Anpassungen aufseiten der Zielumgebung
verortet werden können.
5. Das Streben nach mehr Interoperabilität fördert sowohl den nachhaltigen Erfolg der einzelnen digitalen
Gesundheitsinnovation als auch die Defragmentierung existierender Informationssystemlandschaften und
trägt somit zur Verbesserung des Gesundheitswesens bei.
Zugegeben: die letzte dieser fünf Botschaften trägt eher die Färbung einer Überzeugung, als dass sie ein Ergebnis wissenschaftlicher Beweisführung ist. Dennoch empfinde ich diese, wenn auch persönliche Erkenntnis als Maxim der Domäne, der ich mich zugehörig fühle - der IT-Systementwicklung des Gesundheitswesens
On the Aggregation of Rules for Knowledge Graph Completion
Rule learning approaches for knowledge graph completion are efficient,
interpretable and competitive to purely neural models. The rule aggregation
problem is concerned with finding one plausibility score for a candidate fact
which was simultaneously predicted by multiple rules. Although the problem is
ubiquitous, as data-driven rule learning can result in noisy and large
rulesets, it is underrepresented in the literature and its theoretical
foundations have not been studied before in this context. In this work, we
demonstrate that existing aggregation approaches can be expressed as marginal
inference operations over the predicting rules. In particular, we show that the
common Max-aggregation strategy, which scores candidates based on the rule with
the highest confidence, has a probabilistic interpretation. Finally, we propose
an efficient and overlooked baseline which combines the previous strategies and
is competitive to computationally more expensive approaches.Comment: KLR Workshop@ICML202
SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?
Language models have outpaced our ability to evaluate them effectively, but
for their future development it is essential to study the frontier of their
capabilities. We consider real-world software engineering to be a rich,
sustainable, and challenging testbed for evaluating the next generation of
language models. We therefore introduce SWE-bench, an evaluation framework
including software engineering problems drawn from real GitHub issues
and corresponding pull requests across popular Python repositories. Given
a codebase along with a description of an issue to be resolved, a language
model is tasked with editing the codebase to address the issue. Resolving
issues in SWE-bench frequently requires understanding and coordinating changes
across multiple functions, classes, and even files simultaneously, calling for
models to interact with execution environments, process extremely long contexts
and perform complex reasoning that goes far beyond traditional code generation.
Our evaluations show that both state-of-the-art proprietary models and our
fine-tuned model SWE-Llama can resolve only the simplest issues. Claude 2 and
GPT-4 solve a mere % and % of instances respectively, even when
provided with an oracle retriever. Advances on SWE-bench represent steps
towards LMs that are more practical, intelligent, and autonomous.Comment: Data, code, and leaderboard are available at https://www.swebench.co
Machine Learning Algorithm for the Scansion of Old Saxon Poetry
Several scholars designed tools to perform the automatic scansion of poetry in many languages, but none of these tools
deal with Old Saxon or Old English. This project aims to be a first attempt to create a tool for these languages. We
implemented a Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) model to perform the automatic scansion of Old Saxon
and Old English poems. Since this model uses supervised learning, we manually annotated the Heliand manuscript, and
we used the resulting corpus as labeled dataset to train the model. The evaluation of the performance of the algorithm
reached a 97% for the accuracy and a 99% of weighted average for precision, recall and F1 Score. In addition, we tested
the model with some verses from the Old Saxon Genesis and some from The Battle of Brunanburh, and we observed that
the model predicted almost all Old Saxon metrical patterns correctly misclassified the majority of the Old English input
verses
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