A Taxonomy of Explainable Bayesian Networks

Artificial Intelligence (AI), and in particular, the explainability thereof, has gained phenomenal attention over the last few years. Whilst we usually do not question the decision-making process of these systems in situations where only the outcome is of interest, we do however pay close attention when these systems are applied in areas where the decisions directly influence the lives of humans. It is especially noisy and uncertain observations close to the decision boundary which results in predictions which cannot necessarily be explained that may foster mistrust among end-users. This drew attention to AI methods for which the outcomes can be explained. Bayesian networks are probabilistic graphical models that can be used as a tool to manage uncertainty. The probabilistic framework of a Bayesian network allows for explainability in the model, reasoning and evidence. The use of these methods is mostly ad hoc and not as well organised as explainability methods in the wider AI research field. As such, we introduce a taxonomy of explainability in Bayesian networks. We extend the existing categorisation of explainability in the model, reasoning or evidence to include explanation of decisions. The explanations obtained from the explainability methods are illustrated by means of a simple medical diagnostic scenario. The taxonomy introduced in this paper has the potential not only to encourage end-users to efficiently communicate outcomes obtained, but also support their understanding of how and, more importantly, why certain predictions were made

Design, implementation and evaluation of a participatory strategy development - a regional case study in the problem field of renewable electricity generation

Transforming the current rather centralized electricity generating system into a climate neutral system based on renewable energy is an important approach to reduce greenhouse gas emissions and thus mitigate climate change. Stakeholders have each of them their own perception of the best strategies to achieve such a transformation. All perspectives are equally legitimate and needed for developing a specific transformation strategy suited for the region in focus...

PARTIZIPATIVE MUSEUMSARBEIT IM FHXB FRIEDRICHSHAIN-KREUZBERG MUSEUM IN BERLIN

Im vorliegenden Aufsatz werden am Beispiel des FHXB Friedrichshain-Kreuzberg Museums in Berlin Chancen und Risiken partizipativer Museumsarbeit diskutiert. Welche Konsequenzen hat es, wenn Museumsdirektoren und -kuratoren ganz oder teilweise Entscheidungskompetenzen an die Zielgruppen abtreten, die sie erreichen möchten? Wird ihre Expertise entwertet, wenn über Inhalte und Gestaltung von Ausstellungen – zumindest teilweise – das Publikum entscheidet? Oder kann das Museum als (in der Regel) öffentlich finanzierte Einrichtung im Wege von Partizipation und Inklusion mehr Akzeptanz und Legitimation bekommen? Diese Fragen werden diskutiert unter Heranziehung eines Strategie-Modells, das die kalifornische Museumspraktikerin und -theoretikerin Nina Simon entwickelt hat. Sie identifiziert vier verschiedene Ausrichtungen partizipativer Museumsarbeit, die sich im Grad der Abgabe von Entscheidungskompetenz und Deutungshoheit unterscheiden, aber jeweils für sich Sinn machen. In der Ausstellungstätigkeit des Friedrichshain-Kreuzberg-Museums wurden in den vergangenen Jahren diese Modelle praktisch erprobt – allerdings im „try and error“-Verfahren. Wichtig ist, dass sich die Museumsverantwortlichen im Vorhinein darüber verständigen, welche Ziele sie mit Partizipation verbinden und wie sie den Beteiligungsprozess gestalten wollen

PARTIZIPATIVE MUSEUMSARBEIT IM FHXB FRIEDRICHSHAINKREUZBERG MUSEUM IN BERLIN

Im vorliegenden Aufsatz werden am Beispiel des FHXB Friedrichshain-Kreuzberg Museums in Berlin Chancen und Risiken partizipativer Museumsarbeit diskutiert. Welche Konsequenzen hat es, wenn Museumsdirektoren und -kuratoren ganz oder teilweise Entscheidungskompetenzen an die Zielgruppen abtreten, die sie erreichen möchten? Wird ihre Expertise entwertet, wenn über Inhalte und Gestaltung von Ausstellungen – zumindest teilweise – das Publikum entscheidet? Oder kann das Museum als (in der Regel) öffentlich finanzierte Einrichtung im Wege von Partizipation und Inklusion mehr Akzeptanz und Legitimation bekommen? Diese Fragen werden diskutiert unter Heranziehung eines Strategie-Modells, das die kalifornische Museumspraktikerin und -theoretikerin Nina Simon entwickelt hat. Sie identifiziert vier verschiedene Ausrichtungen partizipativer Museumsarbeit, die sich im Grad der Abgabe von Entscheidungskompetenz und Deutungshoheit unterscheiden, aber jeweils für sich Sinn machen. In der Ausstellungstätigkeit des Friedrichshain-Kreuzberg-Museums wurden in den vergangenen Jahren diese Modelle praktisch erprobt – allerdings im „try and error“-Verfahren. Wichtig ist, dass sich die Museumsverantwortlichen im Vorhinein darüber verständigen, welche Ziele sie mit Partizipation verbinden und wie sie den Beteiligungsprozess gestalten wollen

Die ersten Kreuzberger

Roeckner K. Die ersten Kreuzberger. In: Düspohl M, ed. Kleine Kreuzberggeschichte. Berlin: Berlin Story Verlag; 2009: 11-17