Algorithmische Empfehlungen: Funktionsweise, Bedeutung und Besonderheiten für öffentlich-rechtliche Rundfunkanstalten

Inwieweit können algorithmische Empfehlungssysteme bei öffentlich-rechtlichen Medienanbietern Teil der eigenen publizistischen Tätigkeit sein und an die Seite (oder auch: an die Stelle?) von journalistischer Auswahl und Zusammenstellung von Informationen treten? In einem White Paper werden wesentliche Merkmale und Prinzipien algorithmischer Empfehlungssysteme zusammenfasst und in ihren Konsequenzen für öffentlich-rechtliche Angebote diskutiert

Benchmark f¨ur ein personalisiertes Empfehlungssystem mit zeitlicher Segmentierung basierend auf Assoziationsregeln

In der heutigen Zeit ist es ¨ublich geworden, im Online-Marketing Empfehlungssysteme einzusetzen. Im Folgenden wird ein Empfehlungsalgorithmus vorgestellt, der auf Basis von Kaufinformationen mit Hilfe von Assoziationsregeln und unter Ber¨ucksichtigung des Zeitpunkts des Kaufs personalisierte Produktempfehlungen generiert. Des Weiteren wird ein Benchmark mit dem vorgestellten, einem auf Assoziationsregeln basierenden und einem ItemKNN-Algorithmus unter Verwendung realer Kaufdaten erstellt. Die beiden zuletzt genannten Algorithmen wurden der Open-Source Bibliothek LibRec entnommen

Social-Media-Daten: Chancen und Herausforderungen der Nutzung von Social-Media-Daten im Kontext wissenschaftlicher Forschung

Im Rahmen der vorliegende Arbeit konnten Chancen und Herausforderungen von Social Media Datenanalysen aufgezeigt werden. Um das Potenzial dieser nutzen zu können, ist eine interdisziplinäre Herangehensweise erforderlich. Während die vorliegenden Publikationen noch durch eine Einzelperson realisiert werden konnten, wird klar das die Einbeziehung der unterschiedlichen Disziplinen eine verstärkte Zusammenarbeit erfordert. Die Erweiterung der Agenten basierten Simulation um die „Mean Field Game Theory“ erfordert z.B. fortgeschrittene Kenntnisse der Physik, Sentiment Analysen erfordert die Zusammenarbeit von Linguisten und Informatikern, Clusteranalysen bedürfen der Zusammenarbeit von Datenanalytikern und Soziologen. Um das Potential der Analyseergebnisse zu heben sollten Wirtschaftswissenschaftler einbezogen bzw. sind diese Treiber und Wertschöpfer. Somit ist zukünftig eine verstärkte Zusammenarbeit zu erwarten, welches zu komplexen Formen der Zusammenarbeit führen wird. Dies wiederum bedingt Konzepte und Frameworks, um die Zusammenarbeit transparent und verständlich gestalten zu können

Zur didaktischen Konzeption von «Sozialen Lernplattformen» für das Lernen in Gemeinschaften

Mit der aktuellen Diskussion über Web 2.0 stellt sich die Frage nach der Zukunft von traditionellen Lernplattformen. Der Beitrag stellt verschiedene Entwicklungsoptionen vor und beschreibt die Perspektiven «sozialer Lernplattformen». Bei diesen stehen die Aktivitäten der Akteure und ihre Interaktion im Vordergrund und nicht Dokumente und Lernmaterialien. Sie sind durchlässig für Informationen aus dem und in das Internet, woraus sich unterschiedliche Optionen für die Privatheit von Informationen ergeben. Schliesslich unterstützen sie die Zusammenarbeit, die Entwicklung von Bekanntschaften und den Aufbau sozialer Gruppen. Dabei stellt sich die Frage, wie diese sozialen Strukturen auf einer Plattform zu konzipieren sind, um Gemeinschaftsbildung beim Lernen zu fördern

Verbesserung des Abweichungsmanagement im digitalen Shopfloor Management durch Natural Language Processing

Shopfloor Management (SFM) ist ein verbreiteter Ansatz zur Bearbeitung von Abweichungen in der Produktion. Aktuell geht die Entwicklung hin zu digitalen SFM-Systemen (dSFM), um den manuellen Aufwand in der Aktualisierung der Informationen zu reduzieren. Während aktuelle Softwarelösungen vor allem die bestehenden Prozesse digital nachbilden, liegt die Zukunft in der Verbesserung der Prozesse durch die Analyse und Verarbeitung der entstehenden Daten. Im Abweichungsmanagement handelt es sich dabei im Wesentlichen um Freitexte, in denen Abweichungen, Ursachen und Maßnahmen dokumentiert sind. In diesen Daten steckt so das bisher ungenutzte, aber wertvolle domänenspezifische Wissen der Beschäftigten. Daher bearbeitet diese Arbeit das folgende Ziel: Gestaltung von Assistenzsystemen für die Verbesserung des Abweichungsmanagement im dSFM und einer Methode zu deren situationsspezifischen Einführung in Unternehmen. Für die Gestaltung der Assistenzsysteme wird ein menschzentrierter Ansatz gewählt und es werden kontinuierlich Anforderungen und Feedback von insgesamt 104 Personen aufgenommen. So wird gezeigt, dass sich die Assistenzsysteme „Empfehlungssysteme zur Verstetigung des Wissens“, „Document Clustering zur Identifikation der Top-Themen“ und „Chat-Apps mit Extraktion von Informationen“ positiv auf die Erfolgsfaktoren des Abweichungsmanagement im dSFM auswirken. Dafür wird auch die Leistungsfähigkeit der Assistenzsysteme gemessen. Die verwendeten Ansätze aus dem Bereich des Natural Language Processing (NLP) sind dabei anfällig gegen einige der typischen Eigenschaften von Abweichungsbeschreibungen im dSFM: kurze Texte, zahlreiche Synonyme und Rechtschreibfehler. Daher werden die relevanten Eigenschaften von dSFM-Textdaten für die Leistungsfähigkeit der Assistenzsysteme anhand von drei Datensätzen aus der Industrie quantifiziert. Auf dieser Basis wird anschließend ein synthetischer Datensatz von dSFM-Textdaten erzeugt, mit dem Test zur weiteren Verbesserung der Assistenzsysteme durch eine produktionsspezifische Aufbereitung der Daten durchgeführt werden. Abschließend wird anhand der erzielten Erkenntnisse eine Methode zur Konfiguration eines Anwendungssystems für Unternehmen gestaltet. Mit dieser ist es möglich, die notwendigen Assistenzsysteme und die Schritte zu deren Einführung auf Basis einer einfachen Selbstbewertung des Unternehmens abzuleiten. Damit wird Unternehmen die Umsetzung der Assistenzsysteme erleichtert. Auf Basis einer Verbreitung der Assistenzsysteme in der Praxis können zukünftig weitere Fragen zur deren Wirkung im Unternehmen beantwortet werden. Des Weiteren ist es mit dem erstellten synthetischen Datensatz möglich, weitere vergleichende Studien über verschiedene NLP-Ansätze zur Verarbeitung von dSFM-Textdaten durchzuführen. Langfristig wird so eine weitere Datenquelle, die der Textdaten, für Anwendungen wie z.B. Digitale Zwillinge in der Produktion erschlossen

Interventionen in die Produktion algorithmischer Öffentlichkeiten: Recommender Systeme als Herausforderung für öffentlich-rechtliche Sendeanstalten

"Die fortschreitende Digitalisierung des gesellschaftlichen Lebens erzeugt neben vielen anderen Phänomenen auch neue Logiken der Informationsvermittlung. So wird seit einiger Zeit die Problematik der Filter Bubble durch Personalisierung von Informationszugängen intensiv diskutiert. Algorithmische Systeme als Vermittler personalisierter Informationen, hier verstanden als Infomediaries (Morris 2015), können zu einer Zersplitterung von Öffentlichkeiten führen - Individuen werden verstärkt mit selektiven Informationen und Diskursen konfrontiert, welche die eigenen Haltungen bestärken und abweichende Meinungen ausblenden. Diese Transformation stellt vor dem Hintergrund der informationellen Grundversorgung gerade für den öffentlich-rechtlichen Rundfunk eine Herausforderung dar. Der vorliegende Beitrag nimmt dies zum Anlass, um die Beziehung und Möglichkeiten der Realisierung des Programmauftrags in Zeiten non-linearer Medienangebote zu diskutieren. Der Artikel ist ein erstes Ergebnis der Zusammenarbeit zwischen den Autoren und der Softwareentwicklungsabteilung des Bayerischen Rundfunks im Rahmen der Entwicklung einer neuen Mediathek. In einer kollaborativen Ethnographie wurden Rahmenbedingungen und Gestaltungsmöglichkeiten algorithmisch vermittelter Programme, welche dem gesellschaftlichen Auftrag der öffentlich-rechtlichen Rundfunkanstalten genügen, erforscht. Entgegen der Annahme, Algorithmen seien unhinterfragbare und dadurch mächtige Akteure, zeigt sich, dass die Realisierung algorithmischer Systeme sowohl von sozio-technischen Aushandlungsprozessen als auch von infrastrukturellen und organisatorischen Bedingungen abhängt, und sich somit gerade in den Entwicklungsprozessen inhaltliche und politische Gestaltungsräume von Recommender Systemen eröffnen. " (Autorenreferat

Entwicklung eines Frameworks unter Verwendung von Kontextinformationen und kollektiver Intelligenz

Die Bedeutung von Daten, Informationen und Wissen als Faktor für wirtschaftliches und gesellschaftliches Handeln ist enorm und wächst noch weiter an. Ihr Austausch kennzeichnet und bestimmt die Globalisierung und den digitalen Wandel weit mehr als der Austausch von Waren. Grundlage dieser Entwicklung sind in erster Linie die enormen Fortschritte der Informations- und Kommunikationstechnik, die inzwischen insbesondere die Verfügbarkeit von Daten und Informationen nahezu zu jedem Zeitpunkt und an jedem Ort ermöglichen. Allerdings führt die riesige, rasant weiterwachsende verfügbare Menge an Daten und Informationen zu einer Überflutung in dem Sinne, dass es immer schwieriger wird, die jeweils relevanten Daten und Informationen zu finden bzw. zu identifizieren. Insbesondere beim Einsatz von Softwaresystemen ergibt sich aber für die Nutzer der Systeme häufig situations‑/kontextabhängig ein drängender Informationsbedarf, u.a. deshalb, weil die Systeme in immer kürzeren Zyklen verändert bzw. weiterentwickelt werden. Die entsprechende Suche nach Informationen zur Deckung des Informationsbedarfs ist jedoch häufig zeitaufwendig und wird vielfach „suboptimal“ durchgeführt. Michael Beul geht in seiner Arbeit der Frage nach, wie die Suche und Bereitstellung von relevanten Informationen erleichtert bzw. automatisiert durchgeführt werden kann, um eine effektivere Nutzung von Anwendungssystemen zu ermöglichen. Er erarbeitet ein Framework, welches insbesondere mit Hilfe von Konzepten der kollektiven Intelligenz eine kontextabhängige Echtzeit-Informationsbeschaffung für Nutzer softwareintensiver Systeme in den verschiedenen Anwendungsdomänen ermöglicht

Kontext-abhängige Personalisierung multimedialer Inhalte auf mobilen Endgeräten

Die Bedeutung multimedialer Dienste hat in den letzten Jahren beträchtlich zugenommen. Ihre Nutzung ist heutzutage nicht mehr nur auf stationäre Geräte beschränkt: durch bessere mobile Endgeräte und leistungsfähigere Netze können diese Dienste immer mehr auch unterwegs eingesetzt werden. Gerade im mobilen Umfeld kämpfen sie aber mit zwei grundlegenden Problemen: zum einen ist es für den Nutzer schwierig, aus der riesigen Menge der Inhalte diejenigen zu finden, die für ihn wirklich relevant sind. Dieses Problem tritt auch bei stationärer Nutzung auf, die schlechteren Eingabemöglichkeiten und die geringere Bandbreite mobiler Endgeräte schränken aber gerade hier die Nutzung massiv ein. Zum anderen zeichnen sich mobile Geräte durch eine starke Heterogenität aus. Um multimediale Inhalte komfortabel nutzen zu können, muss deren optimale Darstellung für die unterschiedlichen Charakteristika dieser heterogenen Endgeräte gefunden werden. Eine Lösung für diese beiden Probleme ist die Personalisierung multimedialer Inhalte. Im mobilen Bereich findet die Nutzung multimedialer Inhalte in einem wesentlich dynamischeren Kontext statt. Der Nutzer kann sich räumlich bewegen, die Umgebungslautstärke und die Lichtverhältnisse ändern sich häufig, und er ist der Witterung ausgesetzt. Wie diese Informationen genutzt werden, um die Personalisierung multimedialer Inhalte zu unterstützen, soll im Rahmen dieser Arbeit näher untersucht werden. Dafür wurde die Multimedia Adaptation and Selection Language (MASL) zur Beschreibung von Inhalten und Nutzern entwickelt. Die Informationen, die mit dieser Sprache erfasst werden, werden durch Nutzereingabe (explizit) oder automatisch (implizit) gewonnen. Exemplarisch wird dies in der vorliegenden Arbeit mit der expliziten und impliziten Gewinnung von Schlüsselwörtern zu Inhalten und Nutzerbewertungen gezeigt. Die Beschreibungen in MASL werden verwendet, um multimediale Inhalte Kontext-abhängig auszuwählen und die gewählten Inhalte in der Darstellung an den aktuellen Nutzungskontext anzupassen. Für die Auswahl werden Empfehlungssysteme eingesetzt, die Inhalte gemäß den aktuellen Kontextinformationen des Nutzers selektieren. Die entwickelten Ansätze werden in ein einheitliches Framework integriert, das flexibel konfigurierbar ist. Für die Anpassung der Darstellung wird eine Middleware entwickelt, die verteilt arbeitet: der Server-seitige Teil führt eine Voranpassung der Inhalte durch, der Client beendet den Anpassungsprozess

Geografische Empfehlungssysteme

Mobile Geräte werden immer häufiger mit Sensoren zur Bestimmung der eigenen Position ausgestattet, zum Beispiel mit GPS. Mit Hilfe der Ortsinformationen dieser Sensoren können beispielsweise moderne Bildmanagementanwendungen digitale Fotos automatisch nach geografischen Regionen gruppieren oder passende Schlagworte generieren. Dies führt unter anderem zu einer besseren Suchbarkeit dieser digitalen Daten. Grundsätzlich geben Ortsinformationen in digitalen Fotos nicht nur Hinweise auf das Foto selbst, sondern machen auch sichtbar, welche geografischen Entscheidungen der Fotograf bei deren Erstellung getroffen hat. Diese Arbeit nutzt diese Entscheidungen für die Berechnung von weiteren Empfehlungen für den Nutzer, beispielsweise einer Bildmanagementanwendung. Ein konkreter Anwendungsfall lautet folgendermaßen: Einem Nutzer sollen für eine frei wählbare geographische Region (z.B. einer Stadt), mehrere Bilder empfohlen werden, die zum einen typisch für diese Region sind, zum anderen aber auch für ihn persönlich interessant sein könnten. Um diese geografischen Mehr-Objekt-Empfehlungen zu berechnen, wurde ein neuartiger Algorithmus entwickelt, der zunächst die Ortsinformationen aller Nutzer zu einem geografischen Modell bündelt. Auf Grundlage dieser prototypischen Konzeptualisierung von einzelnen Regionen, können dann typische Bilder empfohlen werden. Weiterhin werden diese geografischen Modelle in einem zweiten Schritt für die zusätzliche Gewichtung der einzelnen geografischen Entscheidungen der Nutzer verwendet, um über den Ansatz eines kollaborativen Filters zu einer persönlichen Empfehlung zu gelangen. Dazu wurden mehrere Verfahren entwickelt und miteinander verglichen. Diese Arbeit ist im Rahmen des europäischen Projektes Tripod entstanden, für das der entwickelte geografische Empfehlungsalgorithmus als Softwaremodul prototypisch implementiert wurde. Damit wurden die Empfehlungen mit Hilfe von georeferenzierten Bildern evaluiert, die auf den Online-Galerien Panoramio.com und Flickr.de veröffentlicht wurden. Durch die Auswertung der geografischen Informationen und der daraus berechneten Ortsmodelle, ließen sich deutlich präzisere Empfehlungen vorschlagen, als mit anderen bekannten Empfehlungsverfahren

Activity Tree Harvesting - Entdeckung, Analyse und Verwertung der Nutzungskontexte SCORM-konformer Lernobjekte

Der Erstellungsaufwand multimedialer Lernangebote kann durch die Wiederverwendung bestehender Materialien deutlich reduziert werden. Wie aber kann das Auffinden solcher wiederverwendbaren Lernressourcen unterstützt werden? Der Autor stellt ein Retrieval-Verfahren vor, das SCORM-basierte Informationen zu Lernobjekten und Kursstrukturen entdeckt, analysiert und verwertet. Auf Grundlage dieser Daten werden für Lehrende als auch Lernende hilfreiche Such- und Empfehlungsdienste angeboten