Cody: An AI-Based System to Semi-Automate Coding for Qualitative Research

Qualitative research can produce a rich understanding of a phenomenon but requires an essential and strenuous data annotation process known as coding. Coding can be repetitive and time-consuming, particularly for large datasets. Existing AI-based approaches for partially automating coding, like supervised machine learning (ML) or explicit knowledge represented in code rules, require high technical literacy and lack transparency. Further, little is known about the interaction of researchers with AI-based coding assistance. We introduce Cody, an AI-based system that semi-automates coding through code rules and supervised ML. Cody supports researchers with interactively (re)defining code rules and uses ML to extend coding to unseen data. In two studies with qualitative researchers, we found that (1) code rules provide structure and transparency, (2) explanations are commonly desired but rarely used, (3) suggestions benefit coding quality rather than coding speed, increasing the intercoder reliability, calculated with Krippendorff’s Alpha, from 0.085 (MAXQDA) to 0.33 (Cody)

Supporting users in understanding intelligent everyday systems

Intelligent systems have permeated many areas of daily life like communication, search, decision-making, and navigation, and thus present an important meeting point of people and artificial intelligence in practice. These intelligent everyday systems are in focus of this thesis. Intelligent everyday systems exhibit the characteristics of so-called complex systems as defined in cognitive science: They serve ill-defined user goals, change dynamically over time, and comprise a large number of interrelated variables whose dependencies are not transparent to users. Due to this complexity, intelligent everyday systems can violate established usability guidelines of user interface design like transparency, controllability and easy error correction. This may introduce uncertainty to interaction that users have to overcome in order to reach a goal. I introduce a perspective from cognitive science, where users do so through knowledge. The work presented in this thesis aims at assisting users in gaining this knowledge, or supporting users in understanding intelligent everyday systems, for example, through explanation, control, correction or feedback. To this end, the work included in this thesis makes three main contributions: First, I present a method for eliciting user need for support and informing adequate solutions through practical user problems with intelligent everyday systems in daily interaction. In a first phase, the presented method uses passive data collection to extract user problems with intelligent everyday systems through a combination of automated and manual analyses. In the second phase, these problems are then enriched and validated through active data collection to derive solutions for support. In addition, I report on the application of this method to uncover user problems with four popular commercial intelligent everyday systems (Facebook, Netflix, Google Maps and Google Assistant). Second, I introduce a conceptual framework for categorising and differentiating prevailing notionsin the field of how users should be supported in understanding intelligent systems related to what users seek to know, how they acquire knowledge, and what kind of knowledge they acquire. The presented framework can be used to make these notions explicit and thus introduces an overarching structure that abstracts from the field’s fractured terminological landscape. It aims at helping other researchers become aware of existing approaches and locate and reflect on their own work. Third, I present a number of case studies and arguments as an exploration of how users can be supported in the face of real-world challenges and trade-offs. My research reflects two possible perspectives to approach this question, a normative and a pragmatic one. As part of a critical reflection on the normative perspective, the work shows that explanations without information can similarly foster user trust in a system compared to real explanations, and discusses how user support can be exploited to deceive users. From the pragmatic perspective emerges a stage-based participatory design process that incorporates different stakeholder needs and a study assessing how support can be interwoven with users’ primary tasks. In summary, this thesis adopts a perspective on interaction with intelligent everyday systems, where understanding is a fundamental process towards reaching a user-set goal. On this basis, I introduce a research agenda for future work that incorporates the presented contributions and also includes challenges beyond the scope of this work, such as considering user empowerment. I hope that this agenda, along with the presented method, framework and design exploration, will help future work to shape interaction with intelligent everyday systems in a way that allows people to use them better, and to better ends and outcomes.Intelligente Systeme haben Einzug in viele Bereiche des täglichen Lebens wie Kommunikation, Informationssuche, Entscheidungsfindung, und Navigation erhalten und stellen damit einen wichtigen Berührungspunkt von Menschen und künstlicher Intelligenz in der Praxis dar. Solche intelligenten Alltagssysteme stehen im Fokus dieser Arbeit. Intelligente Alltagssysteme weisen die Charakteristika von sogenannten komplexen Systemen aus der Kognitionsforschung auf: Sie dienen unscharfen Nutzerzielen, verändern sich dynamisch über die Zeit, und beinhalten eine große Anzahl an miteinander verknüpften Variablen, deren Wechselbeziehungen für Nutzer nicht erkennbar sind. Auf Grund dieser Komplexität können intelligente Alltagssysteme bewährte Richtlinien zur Gestaltung von nutzerfreundlichen Benutzeroberflächen verletzen, beispielsweise Transparenz, Kontrollierbarkeit, und einfache Fehlerbehebung. Dies kann bei der Interaktion zu Unsicherheit führen, die Nutzer auf dem Weg zu einem Ziel überwinden müssen. Ich führe eine Perspektive aus der Kognitionsforschung ein, nach welcher Nutzer dies durch Wissen tun. Die hier präsentierten Arbeiten haben zum Ziel, Nutzern beim Erlangen dieses Wissens zu helfen, oder Nutzerverständnis von intelligenten Alltagssystemen zu unterstützen, beispielsweise durch Erklärung, Kontrolle, Korrektur oder Rückmeldung an das System. Hierzu leisten die vorgestellten Arbeiten hauptsächlich drei Beiträge: Ich präsentiere zunächst eine Methode, um das Nutzerbedürnis nach Unterstützung zu ermitteln und entsprechende Lösungen zu informieren. Die Methode identifiziert dazu praktische Nutzerprobleme mit intelligenten Alltagssystemen im täglichen Gebrauch. In einer ersten Phase werden diese Probleme auf Grund von passiver Datenerhebung unter Verwendung automatisierter und manueller Analysemethoden extrahiert. In der zweiten Phase werden die ermittelten Problemedurch aktive Datenerhebung angereichert und validiert, um Lösungen zur Unterstützung abzuleiten. Daneben berichte ich von der Anwendung dieser Methode, um Nutzerprobleme in vier verbreiteten kommerziellen intelligenten Alltagssystemen (Facebook, Netflix, Google Maps und Google Assistant) aufzudecken. Danach führe ich ein konzeptuelles Framework ein, mit dem im Feld vorherrschende Annahmen, wie Nutzerverständnis von intelligenten Alltagssystemen unterstützt werden sollte, klassifiziert und differenziert werden können. Diese Annahmen beziehen sich darauf, welches Wissen Nutzer erlangen wollen, wie sie dieses Wissen erlangen, und um welche Art von Wissen es sich handelt. Durch das Framework können die jeweiligen Annahmen explizit gemacht werden. Es schafft so eine übergreifende Struktur, die von der Fülle und Diversität der im Feld verwendeten Begrifflichkeiten abstrahiert. Das Framework kann anderen Forschern dabei helfen, sich über bestehende Ansätze bewusst zu werden, und ihre eigene Arbeit zu verorten und zu reflektieren. Zum Dritten bringe ich eine Reihe von Fallbeispielen und Argumenten an, die explorieren, wie Nutzer angesichts von Einschränkungen und Abwägungen in der Praxis unterstützt werden können. Meine Forschung spiegelt dabei zwei mögliche Sichtweisen auf diese Frage wider, eine normative und eine pragmatische. Im Zuge einer kritischen Betrachtung der normativen Sichtweise zeigt diese Arbeit, dass Erklärungen ohne Informationsgehalt in ähnlicher Weise Vertrauen in ein System hervorrufen können wie richtige Erklärungen. In diesem Zusammenhang wird weiterhin diskutiert, wie Unterstützung gezielt zur Täuschung von Nutzern missbraucht werden kann. Aus der pragmatischen Sichtweise geht in dieser Arbeit ein stufenförmiger partizipatorischer Designprozess hervor, der die verschiedenen Interessen in der Praxis Beteiligter berücksichtigt. Zudem wird in einer Studie untersucht, wie Unterstützung von Verständnis mit der Primäraufgabe von Nutzern verknüpft werden kann. Zusammenfassend nimmt diese Arbeit eine Perspektive auf Interaktion mit intelligenten Alltagssystemen ein, die Verstehen als grundlegenden Prozess auf dem Weg zu einem Nutzerziel begreift. Basierend darauf stelle ich eine Forschungsagenda vor, die die präsentierten Publikationen einschließt und zudem Herausforderungen über den Rahmen dieser Arbeit hinaus beinhaltet, wie beispielsweise die Einbeziehung von“Nutzer-Empowerment”. Ich hoffe, dass diese Agenda, die vorgestellte Methode, das Framework und die Erkenntnisse aus der Exploration möglicher Designansätze zukünftiger Forschung hilft, Interaktion mit intelligenten Systemen im Alltag zu gestalten – so, dass Nutzer sie besser und zu besseren Zwecken verwenden können

Behind the scenes of emerging technologies Opportunities, challenges, and solution approaches along a socio-technical continuum

Digitalization is a socio-technical phenomenon that shapes our lives as individuals, economies, and societies. The perceived complexity of technologies continues to increase, and technology convergence makes a clear separation between technologies impossible. A good example of this is the Internet of Things (IoT) with its embedded Artificial Intelligence (AI). Furthermore, a separation of the social and the technical component has become near enough impossible, for which there is increasing awareness in the Information Systems (IS) community. Overall, emerging technologies such as AI or IoT are becoming less understandable and transparent, which is evident for instance when AI is described in terms of a black box. This opacity undermines humans trust in emerging technologies, which, however, is crucial for both its usage and spread, especially as emerging technologies start to perform tasks that bear high risks for humans, such as autonomous driving. Critical perspectives on emerging technologies are often discussed in terms of ethics, including such aspects as the responsibility for decisions made by algorithms, the limited data privacy, and the moral values that are encoded in technology. In sum, the varied opportunities that come with digitalization are accompanied by significant challenges. Research on the negative ramifications of AI is crucial if we are to foster a human-centered technological development that is not simply driven by opportunities but by utility for humanity. As the IS community is positioned at the intersection of the technological and the social context, it plays a central role in finding answers to the question as to how the advantages outweigh the challenges that come with emerging technologies. Challenges are examined under the label of dark side of IS, a research area which receives considerably less attention in existing literature than the positive aspects (Gimpel & Schmied, 2019). With its focus on challenges, this dissertation aims to counterbalance this. Since the remit of IS research is the entire information system, rather than merely the technology, humanistic and instrumental goals ought to be considered in equal measure. This dissertation follows calls for research for a healthy distribution along the so-called socio-technical continuum (Sarker et al., 2019), that broadens its focus to include the social as well as the technical, rather than looking at one or the other. With that in mind, this dissertation aims to advance knowledge on IS with regard to opportunities, and in particular with a focus on challenges of two emerging technologies, IoT and AI, along the socio-technical continuum. This dissertation provides novel insights for individuals to better understand opportunities, but in particular possible negative side effects. It guides organizations on how to address these challenges and suggests not only the necessity of further research along the socio-technical continuum but also several ideas on where to take this future research. Chapter 2 contributes to research on opportunities and challenges of IoT. Section 2.1 identifies and structures opportunities that IoT devices provide for retail commerce customers. By conducting a structured literature review, affordances are identified, and by examining a sample of 337 IoT devices, completeness and parsimony are validated. Section 2.2 takes a close look at the ethical challenges posed by IoT, also known as IoT ethics. Based on a structured literature review, it first identifies and structures IoT ethics, then provides detailed guidance for further research in this important and yet under-appreciated field of study. Together, these two research articles underline that IoT has the potential to radically transform our lives, but they also illustrate the urgent need for further research on possible ethical issues that are associated with IoTs specific features. Chapter 3 contributes to research on AI along the socio-technical continuum. Section 3.1 examines algorithms underlying AI. Through a structured literature review and semi-structured interviews analyzed with a qualitative content analysis, this section identifies, structures and communicates concerns about algorithmic decision-making and is supposed to improve offers and services. Section 3.2 takes a deep dive into the concept of moral agency in AI to discuss whether responsibility in human-computer interaction can be grasped better with the concept of agency. In section 3.3, data from an online experiment with a self-developed AI system is used to examine the role of a users domain-specific expertise in trusting and following suggestions from AI decision support systems. Finally, section 3.4 draws on design science research to present a framework for ethical software development that considers ethical issues from the beginning of the design and development process. By looking at the multiple facets of this topic, these four research articles ought to guide practitioners in deciding which challenges to consider during product development. With a view to subsequent steps, they also offer first ideas on how these challenges could be addressed. Furthermore, the articles offer a basis for further, solution-oriented research on AIs challenges and encourage users to form their own, informed, opinions.Die Digitalisierung ist ein sozio-technisches Phänomen, das unser persönliches Leben, aber auch die Wirtschaft und die gesamte Gesellschaft prägt. Die wahrgenommene Komplexität von Technologie nimmt stetig zu. Die Technologiekonvergenz macht eine klare Trennung zwischen Technologien praktisch unmöglich, wofür das Internet der Dinge (IoT) mit seiner eingebetteten Künstlichen Intelligenz (KI) ein gutes Beispiel ist. Darüber hinaus wird eine Trennung der sozialen und der technischen Komponente nahezu unmöglich, wofür es ein steigendes Bewusstsein in der Information Systems (IS) Community gibt. Insgesamt werden aufstrebende Technologien wie KI oder IoT weniger verständlich und transparent, was sich beispielsweise darin zeigt, dass KI der Begriff der Black Box zugeschrieben wird. Die Undurchsichtigkeit untergräbt das Vertrauen der Menschen in aufstrebende Technologien, das jedoch für die Nutzung und Verbreitung dieser entscheidend ist, insbesondere wenn Technologien Aufgaben übernehmen oder unterstützen, die hohe Risiken für den Menschen bergen, wie z. B. autonomes Fahren. Kritische Perspektiven auf neue Technologien werden oft unter dem Begriff der Ethik diskutiert, darunter Aspekte wie die Verantwortung für Entscheidungen, die von Algorithmen getroffen werden, moralische Werte, die in die Technologie eingebettet sind, und Datenschutz. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die vielfältigen Chancen der Digitalisierung mit Herausforderungen einhergehen. Die Forschung zu Risiken und Nebenwirkungen ist entscheidend, um eine menschenzentrierte technologische Entwicklung zu fördern, die nicht nur von den Möglichkeiten, sondern insbesondere vom Nutzenstiften für die Menschheit getrieben ist. An der Schnittstelle zwischen Technologie und sozialem Kontext angesiedelt, spielt die IS-Community eine wichtige Rolle bei der Suche nach Antworten auf die Frage, wie die Vorteile die Risiken neuer Technologien überwiegen können. Herausforderungen werden im Forschungsbereich dark side of IS untersucht, welcher in der bestehenden Literatur deutlich weniger Aufmerksamkeit erhält als die positiven Aspekte (Gimpel & Schmied, 2019). Dem möchte diese Dissertation ein Stück weit entgegenwirken, indem ein Fokus auf die Herausforderungen gelegt wird. Da in der IS-Forschung das gesamte Informationssystem und nicht nur die Technologie im Mittelpunkt der Betrachtung steht, sollen humanistische und instrumentelle Ziele gleichermaßen berücksichtigt werden. Darüber hinaus folgt diese Dissertation dem Aufruf nach einer angemessenen Verteilung der Forschung entlang des sogenannten sozio-technischen Kontinuums (Sarker et al., 2019) und löst sich somit von Forschung, die am sozialen oder technischen Endpunkt des Kontinuums angesiedelt ist. Zusammenfassend zielt diese Dissertation darauf ab, das Wissen über IS im Hinblick auf die Chancen und insbesondere die Herausforderungen entlang des sozio-technischen Kontinuums der aufkommenden Technologien IoT und KI voranzutreiben. Damit liefert die Dissertation neue Einblicke für Individuen, um die Möglichkeiten, aber insbesondere die potenziellen negativen Nebenwirkungen der Digitalisierung besser zu verstehen, bietet Orientierung für Organisationen, um diese Herausforderungen zu adressieren, und veranschaulicht die Notwendigkeit und Ideen für weitere Forschung entlang des sozio-technischen Kontinuums. Kapitel 2 leistet einen Beitrag zur Forschung über Chancen und Herausforderungen des IoT. Kapitel 2.1 identifiziert und strukturiert Chancen von IoT-Geräten für Kunden im Einzelhandel. Mit einer strukturierten Literaturrecherche werden Affordanzen von IoT-Geräten für Kunden identifiziert und mit einer Stichprobe von 337 IoT-Geräten wird eine Validierung hinsichtlich Vollständigkeit und Sparsamkeit durchgeführt. Kapitel 2.2 beschäftigt sich mit ethischen Herausforderungen des IoT, genannt IoT-Ethik. Basierend auf einer strukturierten Literaturrecherche identifiziert und strukturiert es die IoT-Ethik und gibt detaillierte Hinweise für die weitere Erforschung dieses wichtigen, aber noch zu wenig erforschten Feldes. Mit diesen beiden Forschungsartikeln unterstreicht diese Dissertation das Potenzial des IoT, unser Leben radikal zu verändern, verdeutlicht aber auch den Bedarf an weiterer Forschung zu potenziellen ethischen Fragen, die mit den spezifischen Eigenschaften des IoT verbunden sind. Kapitel 3 trägt zur Forschung über KI entlang des sozio-technischen Kontinuums bei. Kapitel 3.1 untersucht die Algorithmen, die KI zugrunde liegen. Eine strukturierte Literaturrecherche und semi-strukturierte Interviews, die mit einer qualitativen Inhaltsanalyse analysiert werden, zielen darauf ab, Bedenken gegenüber algorithmischer Entscheidungsfindung zu identifizieren, zu strukturieren und zu kommunizieren, um darauf basierend Angebote und Dienstleistungen zu verbessern. Kapitel 3.2 bietet eine ethische Vertiefung in das Konzept der moralischen Handlungsfähigkeit und untersucht, ob Verantwortung in der Mensch-Computer-Interaktion mit dem Konzept der Agency besser erfasst werden kann. In Kapitel 3.3 wird anhand von Daten aus einem Online-Experiment mit einem selbst entwickelten KI-System untersucht, welche Rolle das domänenspezifische Fachwissen der Nutzer für das Vertrauen in und das Befolgen von Vorschlägen von KI-Entscheidungsunterstützungssystemen spielt. Schließlich wird in Kapitel 3.4 auf der Grundlage designwissenschaftlicher Forschung ein Rahmenwerk für ethische Softwareentwicklung vorgestellt, das ethische Aspekte bereits zu Beginn des Design- und Entwicklungsprozesses berücksichtigt. Diese vier Forschungsartikel können Praktikern als Orientierung dienen, welche Herausforderungen bei der Produktentwicklung zu berücksichtigen sind und bieten erste Ideen, wie sie diese angehen können. Darüber hinaus bieten die Forschungsergebnisse eine Grundlage für weitere, lösungsorientierte Forschung zu den Herausforderungen von KI und ermutigen Nutzer, sich eine eigene, fundierte Meinung zu bilden

Supporting users in understanding intelligent everyday systems

Intelligent systems have permeated many areas of daily life like communication, search, decision-making, and navigation, and thus present an important meeting point of people and artificial intelligence in practice. These intelligent everyday systems are in focus of this thesis. Intelligent everyday systems exhibit the characteristics of so-called complex systems as defined in cognitive science: They serve ill-defined user goals, change dynamically over time, and comprise a large number of interrelated variables whose dependencies are not transparent to users. Due to this complexity, intelligent everyday systems can violate established usability guidelines of user interface design like transparency, controllability and easy error correction. This may introduce uncertainty to interaction that users have to overcome in order to reach a goal. I introduce a perspective from cognitive science, where users do so through knowledge. The work presented in this thesis aims at assisting users in gaining this knowledge, or supporting users in understanding intelligent everyday systems, for example, through explanation, control, correction or feedback. To this end, the work included in this thesis makes three main contributions: First, I present a method for eliciting user need for support and informing adequate solutions through practical user problems with intelligent everyday systems in daily interaction. In a first phase, the presented method uses passive data collection to extract user problems with intelligent everyday systems through a combination of automated and manual analyses. In the second phase, these problems are then enriched and validated through active data collection to derive solutions for support. In addition, I report on the application of this method to uncover user problems with four popular commercial intelligent everyday systems (Facebook, Netflix, Google Maps and Google Assistant). Second, I introduce a conceptual framework for categorising and differentiating prevailing notionsin the field of how users should be supported in understanding intelligent systems related to what users seek to know, how they acquire knowledge, and what kind of knowledge they acquire. The presented framework can be used to make these notions explicit and thus introduces an overarching structure that abstracts from the field’s fractured terminological landscape. It aims at helping other researchers become aware of existing approaches and locate and reflect on their own work. Third, I present a number of case studies and arguments as an exploration of how users can be supported in the face of real-world challenges and trade-offs. My research reflects two possible perspectives to approach this question, a normative and a pragmatic one. As part of a critical reflection on the normative perspective, the work shows that explanations without information can similarly foster user trust in a system compared to real explanations, and discusses how user support can be exploited to deceive users. From the pragmatic perspective emerges a stage-based participatory design process that incorporates different stakeholder needs and a study assessing how support can be interwoven with users’ primary tasks. In summary, this thesis adopts a perspective on interaction with intelligent everyday systems, where understanding is a fundamental process towards reaching a user-set goal. On this basis, I introduce a research agenda for future work that incorporates the presented contributions and also includes challenges beyond the scope of this work, such as considering user empowerment. I hope that this agenda, along with the presented method, framework and design exploration, will help future work to shape interaction with intelligent everyday systems in a way that allows people to use them better, and to better ends and outcomes.Intelligente Systeme haben Einzug in viele Bereiche des täglichen Lebens wie Kommunikation, Informationssuche, Entscheidungsfindung, und Navigation erhalten und stellen damit einen wichtigen Berührungspunkt von Menschen und künstlicher Intelligenz in der Praxis dar. Solche intelligenten Alltagssysteme stehen im Fokus dieser Arbeit. Intelligente Alltagssysteme weisen die Charakteristika von sogenannten komplexen Systemen aus der Kognitionsforschung auf: Sie dienen unscharfen Nutzerzielen, verändern sich dynamisch über die Zeit, und beinhalten eine große Anzahl an miteinander verknüpften Variablen, deren Wechselbeziehungen für Nutzer nicht erkennbar sind. Auf Grund dieser Komplexität können intelligente Alltagssysteme bewährte Richtlinien zur Gestaltung von nutzerfreundlichen Benutzeroberflächen verletzen, beispielsweise Transparenz, Kontrollierbarkeit, und einfache Fehlerbehebung. Dies kann bei der Interaktion zu Unsicherheit führen, die Nutzer auf dem Weg zu einem Ziel überwinden müssen. Ich führe eine Perspektive aus der Kognitionsforschung ein, nach welcher Nutzer dies durch Wissen tun. Die hier präsentierten Arbeiten haben zum Ziel, Nutzern beim Erlangen dieses Wissens zu helfen, oder Nutzerverständnis von intelligenten Alltagssystemen zu unterstützen, beispielsweise durch Erklärung, Kontrolle, Korrektur oder Rückmeldung an das System. Hierzu leisten die vorgestellten Arbeiten hauptsächlich drei Beiträge: Ich präsentiere zunächst eine Methode, um das Nutzerbedürnis nach Unterstützung zu ermitteln und entsprechende Lösungen zu informieren. Die Methode identifiziert dazu praktische Nutzerprobleme mit intelligenten Alltagssystemen im täglichen Gebrauch. In einer ersten Phase werden diese Probleme auf Grund von passiver Datenerhebung unter Verwendung automatisierter und manueller Analysemethoden extrahiert. In der zweiten Phase werden die ermittelten Problemedurch aktive Datenerhebung angereichert und validiert, um Lösungen zur Unterstützung abzuleiten. Daneben berichte ich von der Anwendung dieser Methode, um Nutzerprobleme in vier verbreiteten kommerziellen intelligenten Alltagssystemen (Facebook, Netflix, Google Maps und Google Assistant) aufzudecken. Danach führe ich ein konzeptuelles Framework ein, mit dem im Feld vorherrschende Annahmen, wie Nutzerverständnis von intelligenten Alltagssystemen unterstützt werden sollte, klassifiziert und differenziert werden können. Diese Annahmen beziehen sich darauf, welches Wissen Nutzer erlangen wollen, wie sie dieses Wissen erlangen, und um welche Art von Wissen es sich handelt. Durch das Framework können die jeweiligen Annahmen explizit gemacht werden. Es schafft so eine übergreifende Struktur, die von der Fülle und Diversität der im Feld verwendeten Begrifflichkeiten abstrahiert. Das Framework kann anderen Forschern dabei helfen, sich über bestehende Ansätze bewusst zu werden, und ihre eigene Arbeit zu verorten und zu reflektieren. Zum Dritten bringe ich eine Reihe von Fallbeispielen und Argumenten an, die explorieren, wie Nutzer angesichts von Einschränkungen und Abwägungen in der Praxis unterstützt werden können. Meine Forschung spiegelt dabei zwei mögliche Sichtweisen auf diese Frage wider, eine normative und eine pragmatische. Im Zuge einer kritischen Betrachtung der normativen Sichtweise zeigt diese Arbeit, dass Erklärungen ohne Informationsgehalt in ähnlicher Weise Vertrauen in ein System hervorrufen können wie richtige Erklärungen. In diesem Zusammenhang wird weiterhin diskutiert, wie Unterstützung gezielt zur Täuschung von Nutzern missbraucht werden kann. Aus der pragmatischen Sichtweise geht in dieser Arbeit ein stufenförmiger partizipatorischer Designprozess hervor, der die verschiedenen Interessen in der Praxis Beteiligter berücksichtigt. Zudem wird in einer Studie untersucht, wie Unterstützung von Verständnis mit der Primäraufgabe von Nutzern verknüpft werden kann. Zusammenfassend nimmt diese Arbeit eine Perspektive auf Interaktion mit intelligenten Alltagssystemen ein, die Verstehen als grundlegenden Prozess auf dem Weg zu einem Nutzerziel begreift. Basierend darauf stelle ich eine Forschungsagenda vor, die die präsentierten Publikationen einschließt und zudem Herausforderungen über den Rahmen dieser Arbeit hinaus beinhaltet, wie beispielsweise die Einbeziehung von“Nutzer-Empowerment”. Ich hoffe, dass diese Agenda, die vorgestellte Methode, das Framework und die Erkenntnisse aus der Exploration möglicher Designansätze zukünftiger Forschung hilft, Interaktion mit intelligenten Systemen im Alltag zu gestalten – so, dass Nutzer sie besser und zu besseren Zwecken verwenden können

Promotion of active aging through a recommmmendation system based on multimedia content

Due to the increase in life expectancy, promotion of active aging has become a raising concern for human society. Machine Learning applications allow for dynamic and personalized solutions to support the chronic and complex healthcare challenges for elderly people. In particular, recommendation systems in the healthcare domain have shown positive results in the promotion of well being with non-intrusive methods. Considering how aging populations are some of the biggest consumers of television, there is an opportunity for recommendation systems specialized on that type of media to be used in the promotion of active aging. But existing systems in this context lack the ability to detect elderly users, which limits their usage to predetermined groups. This dissertation investigates the creation of an explainable recommendation system for television contents that can be used in the promotion of active aging. It also presents a method to detect older users from a dataset pertaining to television usage. The recommendation system was developed using both content-based and collaborative techniques, implemented with K-Nearest Neighbors (KNN) and Singular Value Decomposition (SVD) algorithms as well as cosine similarity. Explanations were proposed utilizing post-hoc and model-agnostic methods based on item and user similarity and evaluated with Mean Explainability Precision (MEP). The identification of elderly users was conducted with a clustering approach featuring Principal Component Analysis (PCA) and t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE). Each of the explanation style that were used reflected a MEP value above 0.5 for both algorithms. The clustering from t-SNE allowed the identification of which division of the dataset was most likely to feature elderly users when compared to available statistics. These results reflect potential in application of the proposed system to an active aging context.Devido ao aumento da esperança média de vida, a promoção de envelhecimento ativo tem-se tornado uma preocupação crescente na sociedade humana. Algoritmos de aprendizagem automática permitem o desenvolvimento de soluções dinâmicas e personalizadas para o apoio dos desafios de saúde apresentados por pessoas idosas. Em destaque, sistemas de recomendação aplicados ao domínio da Saúde têm mostrado resultados positivos na promoção de bem-estar utilizando métodos não-intrusivos. Considerando como as populações envelhecidas são dos maiores consumidores de televisão, existe uma oportunidade para sistemas de recomendação especializados nesse tipo de media serem utilizados na promoção de envelhecimento ativo. No entanto, os sistemas existentes aplicáveis a este contexto não possuem a capacidade de detetar utilizadores idosos, o que limita a sua utilização a grupos predeterminados. Esta dissertação investiga a criação de um sistema de recomendação de conteúdos televisivos explicável que possa ser usado na promoção do envelhecimento ativo. Apresenta também um método para detetar utilizadores idosos de entre um conjunto de dados sobre visualizações de programas televisivos. O sistema de recomendação foi desenvolvido utilizando técnicas de filtragem colaborativa e baseadas no contéudo, implementadas com algoritmos de KNN e SVD, juntamente com semelhança de cosseno. Explicações foram propostas usando métodos post-hoc e de natureza agnóstica em relação aos algoritmos escolhidos, baseadas em semelhanças entre utilizadores e itens e avaliadas com MEP. A identificação de utilizadores idosos foi realizada com métodos de agrupamento de dados utilizando PCA e t-SNE. Cada estilo de explicação foi usado obteve um MEP superior a 0.5 para ambos os algoritmos. O agrupamento que recorreu a t-SNE permitiu distinguir em qual o grupo de utilizadores é mais provável existirem idosos através de comparações às estatísticas disponíveis. Estes resultados refletem o potencial na aplicação do sistema proposto ao contexto do envelhecimento ativo

Designing for empowerment

Technology bears the potential to empower people - to help them tackle challenges they would otherwise give up on or not even try, to make experiences possible they did not have access to before. One type of such technologies - the application area of this thesis - is health and wellbeing technology (HWT), such as digital health records, physical activity trackers, or digital fitness coach applications. HWTs often claim to empower people to live healthier and happier lives. However, there is reason to challenge and critically reflect on these claims and underlying assumptions as more and more researchers are finding that technologies aiming or claiming to be empowering often turn out to be disempowering. This critical reflection is the starting point of this thesis: Can HWTs really empower people in their everyday lives? If so, how should we go about designing them to foster empowerment and avoid disempowerment? To this aim, this thesis makes three main contributions: First, it presents a framework of empowering technologies that aims to introduce conceptual and terminological clarity of empowerment in the field of Human-Computer Interaction (HCI). As a literature review conducted for this thesis reveals, the understandings of empowerment in HCI diverge substantially, rendering the term a subsumption of diverse research endeavors. The presented framework is informed by the results of the literature review as well as prior work on empowerment in social sciences, psychology, and philosophy. It aims to help other researchers to analyze conceptual differences between their own work and others’ and to position their research projects. In the same way, this thesis uses the proposed framework to analyze and reflect on the conducted case studies. Second, this thesis explores how HWT can empower people in a number of studies. Technologies that are investigated in these studies are divided into three interaction paradigms (derived from Beaudouin-Lafon’s interaction paradigms): Technologies that follow the computer-as-tool paradigm include patient-controlled electronic health records, and physical activity trackers; technologies in the computer-as-partner paradigm include personalized digital fitness coaches; and technologies in the computer-as-intelligent-tool paradigm includes transparently designed digital coaching technology. For each of these paradigms, I discuss benefits and shortcomings, as well as recommendations for future work. Third, I explore methods for designing and evaluating empowering technology. Therefore, I analyze and discuss methods that have been used in the different case studies to inform the design of empowering technologies such as interviews, observations, personality tests, experience sampling, or the Theory of Planned Behavior. Further, I present the design and evaluation of two tools that aimed to help researchers and designers evaluate empowering technologies by eliciting rich, contextualized feedback from users and fostering an empathic relationship between users and designers. I hope that my framework, design explorations, and evaluation tools will serve research on empowering technologies in HCI to develop a more grounded understanding, a clear research agenda, and inspire the development of a new class of empowering HWTs.Technologie für Empowerment — im Deutschen am besten mit Befähigung oder Ermächtigung übersetzt: diese Vision ist sowohl in medizinischen und technischen Fachkreisen als auch in der wissenschaftlichen Literatur im Feld Mensch-Maschine Interaktion (MMI) weit verbreitet. Technologie kann — laut dieser Vision — Menschen helfen Herausforderungen zu meistern, die sie sonst nicht schaffen oder nicht mal versuchen würden, oder Ihnen komplett neue Erfahrungen ermöglichen. Eine Art von “empowernden”, also befähigenden Technologien sind Technologien für Gesundheit und Wohlbefinden (health and wellbeing technologies, HWT), wie beispielsweise digitale Krankenakten, Schrittzähler, oder digitale Fitnesstrainer. Sowohl Werbung als auch Forschung über HWTs preist diese häufig als Schlüssel zu einem gesünderen und glücklicheren Leben an. Es gibt aber durchaus Gründe diesen Behauptungen kritisch gegenüberzustehen. So haben bereits einige Forschungsprojekte über vermeintlich “empowernde” Technologien ergeben, dass diese eher entmächtigen — also Ihre Nutzer mehr einschränken als Ihnen mehr Möglichkeiten zu verschaffen. Eine kritische Reflexion der Annahme, dass HWTs ihre Nutzer empowern stellt den Ausgangspunkt dieser Dissertation dar: Können HWTs ihre Nutzer wirklich empowern? Falls dem so ist, wie sollten sie am besten gestaltet werden? Der Beitrag meiner Dissertation zur Beantwortung dieser Fragen wird in drei Teilen präsentiert: Im ersten Teil stelle ich ein konzeptuelles Framework vor, mit dem Ziel terminologische Klarheit im Bereich Empowerment in MMI zu fördern. Eine Literaturanalyse im Rahmen dieser Dissertation hat ergeben, dass die Verwendungen des Begriffs “Empowerment” in der MMI Literatur sehr stark voneinander abweichen. Beispielsweise wird der Begriff in Literatur über Technologien für Barrierefreiheit anders verstanden als in Literatur über Technologien für bürgerliches Engagement. Folglich schert das Schlagwort “Technologien für Empowermen”, das in Präsentationen und Denkschriften weit verbreitet ist, komplett unterschiedliche Ansätze über einen Kamm. Das Framework, das in dieser Dissertation vorgestellt wird, zeigt die Unterschiede und Gemeinsamkeiten bei der Verwendung des Empowermentbegriffs auf. Es entstand als Resultat der Literaturanalyse und integriert gleichzeitig Erkenntnisse von Empowermenttheorien die in Sozialwissenschaften, Psychologie und Philosophie diskutiert wurden. In dieser Dissertation wird das vorgestellte Framework verwendet, um die präsentierten Studien über HWTs einzuordnen und zu diskutieren. Im zweiten Teil präsentiere ich verschiedene empirische und technische Studien mit dem Ziel zu verstehen wie HWTs Menschen empowern können. Die Technologien, die dabei untersucht werden teile ich in drei Interaktionsparadigmen ein (die von den Interaktionsparadigmen von Beaudouin-Lafon abgeleitet sind): Technologien im Paradigma Computerals- Werkzeug sind beispielsweise digitale Krankenakten und Schrittzähler; Technologien im Paradigma Computer-als-Partner sind beispielsweise digitale personalisierte Fitnesstrainer und Technologien im Paradigma Computer-als-intelligentes-Werkzeug sind beispielsweise transparent gestaltete digitale personalisierte Gesundheitsberater oder Fitnesstrainer. Vorund Nachteile von Technologien in diesen drei Paradigmen werden diskutiert und Empfehlungen für zukünftige Forschung in diesen Bereichen abgeleitet. Im dritten Teil, untersuche ich, welche Methoden für die Gestaltung und Evaluierung von empowernden Technologien geeignet sind. Einerseits diskutiere ich die Vor- und Nachteile der Methoden, die in den einzelnen Untersuchungen von HWTs (im zweiten Teil) verwendet wurden, wie zum Beispiel Interviews, Observationen, die Experience Sampling Methode oder Fragebögen basierend auf der Theorie des geplanten Verhaltens. Andererseits berichte ich über die Gestaltung und Entwicklung von zwei Applikationen mit dem Ziel Forschern und Designern die Evaluation von empowernden Technologien zu erleichtern. Konkret hat die erste Applikation das Ziel es Testnutzern zu ermöglichen immer und überall für sie wichtige Aspekte des Nutzererlebnisses an das Entwicklungsteam weiterzugeben. Bei der Entwicklung der zweiten Applikation stand dagegen die Förderung von Empathie zwischen Nutzern und Designern im Vordergrund. Ich hoffe, dass das vorgestellte Framework, die Studien über HWTs und Evaluationswerkezeuge die Forschung über empowernde Technologien voranbringen, zu einer klaren Forschungsagenda beitragen, und die Entwicklung von neuartigen HWTs anregen werden

xxAI - Beyond Explainable AI

This is an open access book. Statistical machine learning (ML) has triggered a renaissance of artificial intelligence (AI). While the most successful ML models, including Deep Neural Networks (DNN), have developed better predictivity, they have become increasingly complex, at the expense of human interpretability (correlation vs. causality). The field of explainable AI (xAI) has emerged with the goal of creating tools and models that are both predictive and interpretable and understandable for humans. Explainable AI is receiving huge interest in the machine learning and AI research communities, across academia, industry, and government, and there is now an excellent opportunity to push towards successful explainable AI applications. This volume will help the research community to accelerate this process, to promote a more systematic use of explainable AI to improve models in diverse applications, and ultimately to better understand how current explainable AI methods need to be improved and what kind of theory of explainable AI is needed. After overviews of current methods and challenges, the editors include chapters that describe new developments in explainable AI. The contributions are from leading researchers in the field, drawn from both academia and industry, and many of the chapters take a clear interdisciplinary approach to problem-solving. The concepts discussed include explainability, causability, and AI interfaces with humans, and the applications include image processing, natural language, law, fairness, and climate science.https://digitalcommons.unomaha.edu/isqafacbooks/1000/thumbnail.jp