User Interaction Templates for the Design of Lifelogging Systems

No abstract available

A holistic multi-purpose life logging framework

Die Paradigm des Life-Loggings verspricht durch den Vorschlag eines elektronisches Gedächtnisses dem menschlichem Gedächtnis eine komplementäre Assistenz. Life-Logs sind Werkzeuge oder Systeme, die automatisch Ereignisse des Lebens des Benutzers aufnehmen. Im technischem Sinne sind es Systeme, die den Alltag durchdringen und kontinuierlich konzeptuelle Informationen aus der Umgebung des Benutzers erfassen. Teile eines so gesammelten Datensatzes könnten aufbewahrt und für die nächsten Generationen zugänglich gemacht werden. Einige Teile sind es wert zusätzlich auch noch mit der Gesellschaft geteilt zu werden, z.B. in sozialen Netzwerken. Vom Teilen solcher Informationen profitiert sowohl der Benutzer als auch die Gesellschaft, beispielsweise durch die Verbesserung der sozialen Interaktion des Users, das ermöglichen neuer Gruppenverhaltensstudien usw. Anderseits, im Sinne der individuellen Privatsphäre, sind Life-log Informationen sehr sensibel und entsprechender Datenschutz sollte schon beim Design solcher Systeme in Betracht gezogen werden. Momentan sind Life-Logs hauptsächlich für den spezifischen Gebrauch als Gedächtnisstützen vorgesehen. Sie sind konfiguriert um nur mit einem vordefinierten Sensorset zu arbeiten. Das bedeutet sie sind nicht flexibel genug um neue Sensoren zu akzeptieren. Sensoren sind Kernkomponenten von Life-Logs und mit steigender Sensoranzahl wächst auch die Menge der Daten die für die Erfassung verfügbar sind. Zusätzlich bietet die Anordnung von mehreren Sensordaten bessere qualitative und quantitative Informationen über den Status und die Umgebung (Kontext) des Benutzers. Offenheit für Sensoren wirkt sich also sowohl für den User als auch für die Gemeinschaft positiv aus, indem es Potential für multidisziplinnäre Studien bietet. Zum Beispiel können Benutzer Sensoren konfigurieren um ihren Gesundheitszustand in einem gewissen Zeitraum zu überwachen und das System danach ändern um es wieder als Gedächtnisstütze zu verwenden. In dieser Dissertation stelle ich ein Life-Log Framework vor, das offen für die Erweiterung und Konfiguration von Sensoren ist. Die Offenheit und Erweiterbarkeit des Frameworks wird durch eine Sensorklassiffzierung und ein flexibles Model für die Speicherung der Life-Log Informationen unterstützt. Das Framework ermöglicht es den Benützern ihre Life-logs mit anderen zu teilen und unterstützt die notwendigen Merkmale vom Life Logging. Diese beinhalten Informationssuche (durch Annotation), langfristige digitale Erhaltung, digitales Vergessen, Sicherheit und Datenschutz.The paradigm of life-logging promises a complimentary assistance to the human memory by proposing an electronic memory. Life-logs are tools or systems, which automatically record users' life events in digital format. In a technical sense, they are pervasive tools or systems which continuously sense and capture contextual information from the user's environment. A dataset will be created from the collected information and some records of this dataset are worth preserving in the long-term and enable others, in future generations, to access them. Additionally, some parts are worth sharing with society e.g. through social networks. Sharing this information with society benefits both users and society in many ways, such as augmenting users' social interaction, group behavior studies, etc. However, in terms of individual privacy, life-log information is very sensitive and during the design of such a system privacy and security should be taken into account. Currently life-logs are designed for specific purposes such as memory augmentation, but they are not flexible enough to accept new sensors. This means that they have been configured to work only with a predefined set of sensors. Sensors are the core component of life-logs and increasing the number of sensors causes more data to be available for acquisition. Moreover a composition of multiple sensor data provides better qualitative and quantitative information about users' status and their environment (context). On the other hand, sensor openness benefits both users and communities by providing appropriate capabilities for multidisciplinary studies. For instance, users can configure sensors to monitor their health status for a specific period, after which they can change the system to use it for memory augmentation. In this dissertation I propose a life-log framework which is open to extension and configuration of its sensors. Openness and extendibility, which makes the framework holistic and multi-purpose, is supported by a sensor classification and a flexible model for storing life-log information. The framework enables users to share their life-log information and supports required features for life logging. These features include digital forgetting, facilitating information retrieval (through annotation), long-term digital preservation, security and privacy