User-centricity and Public Values in eGovernment: Friend or Foe?

In their delivery of services, public administrations seek to develop a ‘citizen-centric’ approach. Concomitantly, user-centricity is emerging as a widely accepted construct for Web 3.0 applications supporting the digital interaction between service providers and recipients. The digitalization of public services can positively impact important public values, such as efficiency and transparency. However, the digital divide highlights that information and communication technologies can simultaneously neglect public needs. This begs the question of whether user-centricity reflects or conflicts with public values. To answer this question, we present a systematic review of existing literature on user-centricity and public values. The contribution of this paper is an extended taxonomy of public values for user-centricity, as well as recommendations for public policy to address conflicts between public values and user-centricity

An Analysis of Service Ontologies

Services are increasingly shaping the world’s economic activity. Service provision and consumption have been profiting from advances in ICT, but the decentralization and heterogeneity of the involved service entities still pose engineering challenges. One of these challenges is to achieve semantic interoperability among these autonomous entities. Semantic web technology aims at addressing this challenge on a large scale, and has matured over the last years. This is evident from the various efforts reported in the literature in which service knowledge is represented in terms of ontologies developed either in individual research projects or in standardization bodies. This paper aims at analyzing the most relevant service ontologies available today for their suitability to cope with the service semantic interoperability challenge. We take the vision of the Internet of Services (IoS) as our motivation to identify the requirements for service ontologies. We adopt a formal approach to ontology design and evaluation in our analysis. We start by defining informal competency questions derived from a motivating scenario, and we identify relevant concepts and properties in service ontologies that match the formal ontological representation of these questions. We analyze the service ontologies with our concepts and questions, so that each ontology is positioned and evaluated according to its utility. The gaps we identify as the result of our analysis provide an indication of open challenges and future work

Navigating the digitalization of individuals as employees, customers, and themselves

Digitalization has long since entered and transformed our professional lives, our interaction with companies, and our private lives. With the progress in digitalization in general and of individuals in particular, both opportunities and challenges arise. Digitalization represents a double-edged sword, with its vast potential on the one end and a number of risks and detrimental effects for individuals, such as technostress, on the other. Individuals need to navigate the opportunities provided by digitalization, as well as its risks, in all areas of their lives. Addressing digitalization in a way that is in the best interest of individuals requires a thorough understanding of developments, challenges, and possible interventions and solutions. Matt et al. (2019) propose a framework for studying the digitalization of individuals, which represents a holistic approach to structure, classify, and position research along different roles of individuals from a comprehensive set of research angles. By applying this framework as a guiding structure, this dissertation aims to advance knowledge for an improved, safer, and more deliberate navigation of digitalization for individuals in their roles as employees, customers, and themselves from the research angles design, behavior, and consequences. While building on and integrating qualitative research methods such as literature analysis and expert interviews, this dissertation mainly relies on the collection of empirical data and their quantitative analysis. This comprises several small- and large-scale surveys and field experiments, as well as analytical methods such as structural equation modeling, regression analysis, and cluster analysis. Chapter 2 of this dissertation discusses the digitalization of individuals in their role as employees. Chapter 2.1 covers workplace design in terms of equipment with digital workplace technologies (DWTs) and the user behavior of employees. It determines which DWTs exist and are used by individual employees in a comprehensive and structured fashion. Contributing to a deeper understanding of workplace digitalization, chapter 2.1 also demonstrates and elaborates how this overview of DWTs represents a basis for individualized digital work design as well as adequate interventions. Chapter 2.2 deals with the consequences of DWT user behavior. It focuses on the relationship between workplace digitalization, the negative consequence technostress, and possible countermeasures termed technostress inhibitors. By enabling a more detailed understanding of the underlying mechanisms as well as evaluating the effects of countermeasures, chapter 2.2 discusses the overall finding that workplace digitalization increases technostress. The dynamics of its different components and technostress inhibitors, however, require individual consideration at a more detailed level, as the interrelationships are not consistently intuitive. In chapter 3, the focus changes to individuals in their role as customers. As a response to increasing data collection by companies as well as increasing data privacy concerns of customers, chapter 3.1 focuses on the identification of a comprehensive list of data privacy measures that address these concerns. Furthermore, it is identified that the implementation of some of these measures would lead to increased customer satisfaction, demonstrating that there is an upside to data privacy for companies and that mutually beneficial outcomes for both involved parties are conceivable. Chapter 3.2 analyzes whether and how digital nudging can be applied to influence customers online shopping behavior towards the selection of more environmentally sustainable products in online supermarkets and how this influence differs with respect to individual customer characteristics. It determines the digital nudging element default rules to be generally effective and simplification to be effective among environmentally conscious customers. On a macro level, the findings contribute to a safer environment in which individuals live their lives, while at the individual level, they foster decision-making quality and health. Chapter 4 highlights the digitalization of individuals themselves. Chapter 4.1 deals with the design of a habit-tracking app that offers users autonomy in their goal-directed behavior. It is found that the provision of autonomy enhances well-being. Its exercise improves performance, which in turn positively affects well-being. Chapter 4.1 thus contributes insights into how digital technologies can foster the flourishing of users. As a summary, this dissertation aims to provide research and practice with contributions to a deeper understanding of how individuals as employees, customers, and themselves can successfully navigate digitalization.Die Digitalisierung und durch sie verursachte Veränderungen haben längst in unserem Berufsleben, unserer Interaktion mit Unternehmen und unserem Privatleben Einzug erhalten. Mit der fortschreitenden Digitalisierung im Allgemeinen und der fortschreitenden Digitalisierung von Individuen im Speziellen ergeben sich sowohl Chancen als auch Herausforderungen. Die Digitalisierung stellt ein zweischneidiges Schwert dar. Den enormen Potenzialen stehen eine Reihe von Risiken und negativen Auswirkungen für Individuen wie z.B. Technostress gegenüber. Individuen müssen sich in allen Lebensbereichen in einem Spannungsfeld der Digitalisierung zurechtfinden, welches am einen Ende vielfältige Chancen für Weiterentwicklung und Selbstverwirklichung bereithält, aber am anderen Ende auch zahlreiche Fallstricke und Risiken birgt. Mit der Digitalisierung auf eine Art und Weise umzugehen, die im besten Interesse von Individuen liegt, erfordert ein gründliches Verständnis der Entwicklungen und Herausforderungen sowie möglicher Interventionen und Lösungen. Matt et al. (2019) schlagen ein Framework für die Untersuchung der Digitalisierung von Individuen vor, das einen ganzheitlichen Ansatz zur Strukturierung, Klassifizierung und Positionierung von Forschung entlang verschiedener Rollen von Individuen und unterschiedlicher Forschungsperspektiven darstellt. Unter Anwendung dieses Frameworks als Leitstruktur zielt diese Dissertation darauf ab, aus den Forschungsperspektiven Design, Verhalten und Konsequenzen Wissen zu schaffen und zu erweitern, wie Individuen in ihren Rollen als Arbeitnehmer:innen, Kund:innen und im privaten Kontext die Digitalisierung besser, sicherer und bewusster meistern können. Aufbauend auf und unter Einbeziehung von qualitativen Forschungsmethoden wie Literaturanalyse und Experteninterviews stützt sich diese Dissertation vor allem auf die Erhebung empirischer Daten und deren quantitative Auswertung. Dies umfasst mehrere kleiner und größer angelegte Umfragen und Feldexperimente sowie analytische Methoden wie Strukturgleichungsmodelle, Regressions- und Clusteranalysen. Kapitel 2 der Dissertation befasst sich mit der Digitalisierung von Individuen in ihrer Rolle als Arbeitnehmer:innen. Kapitel 2.1 beschäftigt sich mit der Gestaltung von Arbeitsplätzen hinsichtlich der Ausstattung mit digitalen Technologien und des Verhaltens von Arbeitnehmer:innen bei deren Nutzung. Zum anderen arbeitet Kapitel 2.1 heraus, inwiefern dieser Überblick der digitalen Technologien eine Grundlage für die individualisierte Gestaltung digitaler Arbeit sowie für adäquate Interventionen darstellt. Kapitel 2.2 beschäftigt sich mit den Konsequenzen des Nutzungsverhaltens dieser digitalen Technologien. Im Mittelpunkt steht dabei der Zusammenhang zwischen der Digitalisierung von Arbeitsplätzen, der negativen Konsequenz Technostress und möglichen Gegenmaßnahmen, den sogenannten Technostress-Inhibitoren. Kapitel 2.2 ermöglicht ein detaillierteres Verständnis der zugrunde liegenden Mechanismen und bewertet die Wirksamkeit von Gegenmaßnahmen. In Kapitel 3 liegt der Fokus auf Individuen in ihrer Rolle als Kund:innen. Als Reaktion auf zunehmende Datenerfassung seitens Unternehmen und wachsende Datenschutzbedenken seitens Kund:innen konzentriert sich Kapitel 3.1 auf die Identifizierung einer umfassenden Liste von Datenschutzmaßnahmen, die diese Bedenken adressieren. Darüber hinaus wird festgestellt, dass die Umsetzung einiger dieser Maßnahmen zu einer höheren Kundenzufriedenheit führen würde. In Kapitel 3.2 wird analysiert, ob und wie digitales Nudging eingesetzt werden kann, um das Online-Einkaufsverhalten von Kund:innen in Richtung der Auswahl umweltfreundlicherer nachhaltiger Produkte in Online-Supermärkten zu beeinflussen und wie sich dieser Einfluss in Bezug auf einzelne Kundenmerkmale unterscheidet. Kapitel 4 beleuchtet die Digitalisierung von Individuen im privaten Kontext. Kapitel 4.1 befasst sich mit der Entwicklung einer App zum Festhalten und zur Verfolgung von Gewohnheiten, die ihren Nutzer:innen Autonomie in Bezug auf ihr zielgerichtetes Verhalten bietet. Es wird festgestellt, dass die Bereitstellung von Autonomie das Wohlbefinden der Nutzer:innen steigert. Die Ausübung von Autonomie verbessert die Leistung bei der Zielerreichung. Zusammenfassend stellt diese Dissertation für Forschung und Praxis Beiträge bereit, die zu einem tieferen Verständnis eines erfolgreichen Umgangs von Individuen als Arbeitnehmer:innen, Kund:innen und Individuen im privaten Kontext mit der Digitalisierung führen sollen

Machine learning for smart building applications: Review and taxonomy

© 2019 Association for Computing Machinery. The use of machine learning (ML) in smart building applications is reviewed in this article. We split existing solutions into two main classes: occupant-centric versus energy/devices-centric. The first class groups solutions that use ML for aspects related to the occupants, including (1) occupancy estimation and identification, (2) activity recognition, and (3) estimating preferences and behavior. The second class groups solutions that use ML to estimate aspects related either to energy or devices. They are divided into three categories: (1) energy profiling and demand estimation, (2) appliances profiling and fault detection, and (3) inference on sensors. Solutions in each category are presented, discussed, and compared; open perspectives and research trends are discussed as well. Compared to related state-of-the-art survey papers, the contribution herein is to provide a comprehensive and holistic review from the ML perspectives rather than architectural and technical aspects of existing building management systems. This is by considering all types of ML tools, buildings, and several categories of applications, and by structuring the taxonomy accordingly. The article ends with a summary discussion of the presented works, with focus on lessons learned, challenges, open and future directions of research in this field