04271 Abstracts Collection -- Preferences: Specification, Inference, Applications

From 27.06.04 to 02.07.04, the Dagstuhl Seminar 04271 ``Preferences: Specification, Inference, Applications\u27\u27 was held in the International Conference and Research Center (IBFI), Schloss Dagstuhl. During the seminar, several participants presented their current research, and ongoing work and open problems were discussed. Abstracts of the presentations given during the seminar as well as abstracts of seminar results and ideas are put together in this paper. The first section describes the seminar topics and goals in general. Links to extended abstracts or full papers are provided, if available

Behavioral Task Modeling for Entity Recommendation

Our everyday tasks involve interactions with a wide range of information. The information that we manage is often associated with a task context. However, current computer systems do not organize information in this way, do not help the user find information in task context, but require explicit user actions such as searching and information seeking. We explore the use of task context to guide the delivery of information to the user proactively, that is, to have the right information easily available at the right time. In this thesis, we used two types of novel contextual information: 24/7 behavioral recordings and spoken conversations for task modeling. The task context is created by monitoring the user's information behavior from temporal, social, and topical aspects; that can be contextualized by several entities such as applications, documents, people, time, and various keywords determining the task. By tracking the association amongst the entities, we can infer the user's task context, predict future information access, and proactively retrieve relevant information for the task at hand. The approach is validated with a series of field studies, in which altogether 47 participants voluntarily installed a screen monitoring system on their laptops 24/7 to collect available digital activities, and their spoken conversations were recorded. Different aspects of the data were considered to train the models. In the evaluation, we treated information sourced from several applications, spoken conversations, and various aspects of the data as different kinds of influence on the prediction performance. The combined influences of multiple data sources and aspects were also considered in the models. Our findings revealed that task information could be found in a variety of applications and spoken conversations. In addition, we found that task context models that consider behavioral information captured from the computer screen and spoken conversations could yield a promising improvement in recommendation quality compared to the conventional modeling approach that considered only pre-determined interaction logs, such as query logs or Web browsing history. We also showed how a task context model could support the users' work performance, reducing their effort in searching by ranking and suggesting relevant information. Our results and findings have direct implications for information personalization and recommendation systems that leverage contextual information to predict and proactively present personalized information to the user to improve the interaction experience with the computer systems.Jokapäiväisiin tehtäviimme kuuluu vuorovaikutusta monenlaisten tietojen kanssa. Hallitsemamme tiedot liittyvät usein johonkin tehtäväkontekstiin. Nykyiset tietokonejärjestelmät eivät kuitenkaan järjestä tietoja tällä tavalla tai auta käyttäjää löytämään tietoja tehtäväkontekstista, vaan vaativat käyttäjältä eksplisiittisiä toimia, kuten tietojen hakua ja etsimistä. Tutkimme, kuinka tehtäväkontekstia voidaan käyttää ohjaamaan tietojen toimittamista käyttäjälle ennakoivasti, eli siten, että oikeat tiedot olisivat helposti saatavilla oikeaan aikaan. Tässä väitöskirjassa käytimme kahdenlaisia uusia kontekstuaalisia tietoja: 24/7-käyttäytymistallenteita ja tehtävän mallintamiseen liittyviä puhuttuja keskusteluja. Tehtäväkonteksti luodaan seuraamalla käyttäjän tietokäyttäytymistä ajallisista, sosiaalisista ja ajankohtaisista näkökulmista katsoen; sitä voidaan kuvata useilla entiteeteillä, kuten sovelluksilla, asiakirjoilla, henkilöillä, ajalla ja erilaisilla tehtävää määrittävillä avainsanoilla. Tarkastelemalla näiden entiteettien välisiä yhteyksiä voimme päätellä käyttäjän tehtäväkontekstin, ennustaa tulevaa tiedon käyttöä ja hakea ennakoivasti käsillä olevaan tehtävään liittyviä asiaankuuluvia tietoja. Tätä lähestymistapaa arvioitiin kenttätutkimuksilla, joissa yhteensä 47 osallistujaa asensi vapaaehtoisesti kannettaviin tietokoneisiinsa näytönvalvontajärjestelmän, jolla voitiin 24/7 kerätä heidän saatavilla oleva digitaalinen toimintansa, ja joissa tallennettiin myös heidän puhutut keskustelunsa. Mallien kouluttamisessa otettiin huomioon datan eri piirteet. Arvioinnissa käsittelimme useista sovelluksista, puhutuista keskusteluista ja datan eri piirteistä saatuja tietoja erilaisina vaikutuksina ennusteiden toimivuuteen. Malleissa otettiin huomioon myös useiden tietolähteiden ja näkökohtien yhteisvaikutukset. Havaintomme paljastivat, että tehtävätietoja löytyi useista sovelluksista ja puhutuista keskusteluista. Lisäksi havaitsimme, että tehtäväkontekstimallit, joissa otetaan huomioon tietokoneen näytöltä ja puhutuista keskusteluista saadut käyttäytymistiedot, voivat parantaa suositusten laatua verrattuna tavanomaiseen mallinnustapaan, jossa tarkastellaan vain ennalta määritettyjä vuorovaikutuslokeja, kuten kyselylokeja tai verkonselaushistoriaa. Osoitimme myös, miten tehtäväkontekstimalli pystyi tukemaan käyttäjien suoritusta ja vähentämään heidän hakuihin tarvitsemaansa työpanosta järjestämällä hakutuloksia ja ehdottamalla heille asiaankuuluvia tietoja. Tuloksillamme ja havainnoillamme on suoria vaikutuksia tietojen personointi- ja suositusjärjestelmiin, jotka hyödyntävät kontekstuaalista tietoa ennustaakseen ja esittääkseen ennakoivasti personoituja tietoja käyttäjälle ja näin parantaakseen vuorovaikutuskokemusta tietokonejärjestelmien kanssa

Towards Mobility Data Science (Vision Paper)

Mobility data captures the locations of moving objects such as humans, animals, and cars. With the availability of GPS-equipped mobile devices and other inexpensive location-tracking technologies, mobility data is collected ubiquitously. In recent years, the use of mobility data has demonstrated significant impact in various domains including traffic management, urban planning, and health sciences. In this paper, we present the emerging domain of mobility data science. Towards a unified approach to mobility data science, we envision a pipeline having the following components: mobility data collection, cleaning, analysis, management, and privacy. For each of these components, we explain how mobility data science differs from general data science, we survey the current state of the art and describe open challenges for the research community in the coming years.Comment: Updated arXiv metadata to include two authors that were missing from the metadata. PDF has not been change

Modeling sample variables with an Experimental Factor Ontology

Motivation: Describing biological sample variables with ontologies is complex due to the cross-domain nature of experiments. Ontologies provide annotation solutions; however, for cross-domain investigations, multiple ontologies are needed to represent the data. These are subject to rapid change, are often not interoperable and present complexities that are a barrier to biological resource users

Contextual Social Networking

The thesis centers around the multi-faceted research question of how contexts may be detected and derived that can be used for new context aware Social Networking services and for improving the usefulness of existing Social Networking services, giving rise to the notion of Contextual Social Networking. In a first foundational part, we characterize the closely related fields of Contextual-, Mobile-, and Decentralized Social Networking using different methods and focusing on different detailed aspects. A second part focuses on the question of how short-term and long-term social contexts as especially interesting forms of context for Social Networking may be derived. We focus on NLP based methods for the characterization of social relations as a typical form of long-term social contexts and on Mobile Social Signal Processing methods for deriving short-term social contexts on the basis of geometry of interaction and audio. We furthermore investigate, how personal social agents may combine such social context elements on various levels of abstraction. The third part discusses new and improved context aware Social Networking service concepts. We investigate special forms of awareness services, new forms of social information retrieval, social recommender systems, context aware privacy concepts and services and platforms supporting Open Innovation and creative processes. This version of the thesis does not contain the included publications because of copyrights of the journals etc. Contact in terms of the version with all included publications: Georg Groh, [email protected] zentrale Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist die vielschichtige Frage, wie Kontexte detektiert und abgeleitet werden können, die dazu dienen können, neuartige kontextbewusste Social Networking Dienste zu schaffen und bestehende Dienste in ihrem Nutzwert zu verbessern. Die (noch nicht abgeschlossene) erfolgreiche Umsetzung dieses Programmes führt auf ein Konzept, das man als Contextual Social Networking bezeichnen kann. In einem grundlegenden ersten Teil werden die eng zusammenhängenden Gebiete Contextual Social Networking, Mobile Social Networking und Decentralized Social Networking mit verschiedenen Methoden und unter Fokussierung auf verschiedene Detail-Aspekte näher beleuchtet und in Zusammenhang gesetzt. Ein zweiter Teil behandelt die Frage, wie soziale Kurzzeit- und Langzeit-Kontexte als für das Social Networking besonders interessante Formen von Kontext gemessen und abgeleitet werden können. Ein Fokus liegt hierbei auf NLP Methoden zur Charakterisierung sozialer Beziehungen als einer typischen Form von sozialem Langzeit-Kontext. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Methoden aus dem Mobile Social Signal Processing zur Ableitung sinnvoller sozialer Kurzzeit-Kontexte auf der Basis von Interaktionsgeometrien und Audio-Daten. Es wird ferner untersucht, wie persönliche soziale Agenten Kontext-Elemente verschiedener Abstraktionsgrade miteinander kombinieren können. Der dritte Teil behandelt neuartige und verbesserte Konzepte für kontextbewusste Social Networking Dienste. Es werden spezielle Formen von Awareness Diensten, neue Formen von sozialem Information Retrieval, Konzepte für kontextbewusstes Privacy Management und Dienste und Plattformen zur Unterstützung von Open Innovation und Kreativität untersucht und vorgestellt. Diese Version der Habilitationsschrift enthält die inkludierten Publikationen zurVermeidung von Copyright-Verletzungen auf Seiten der Journals u.a. nicht. Kontakt in Bezug auf die Version mit allen inkludierten Publikationen: Georg Groh, [email protected]