Limited Liability and the Risk-Incentive Relationship

Several empirical findings have challenged the traditional view on the trade-off between risk and incentives. By combining risk aversion and limited liability in a standard principal-agent model the empirical puzzle on the positive relationship between risk and incentives can be explained. Increasing risk leads to a less informative performance signal. Under limited liability, the principal may optimally react by increasing the weight on the signal and, hence, choosing higher-powered incentives

Limited Liability and the Risk-Incentive Relationship

Several empirical findings have challenged the traditional view on the trade-off between risk and incentives. By combining risk aversion and limited liability in a standard principal-agent model the empirical puzzle on the positive relationship between risk and incentives can be explained. Increasing risk leads to a less informative performance signal. Under limited liability, the principal may optimally react by increasing the weight on the signal and, hence, choosing higher-powered incentives.moral hazard; limited liability; risk-incentive relationship

Distributed, Low-Cost, Non-Expert Fine Dust Sensing with Smartphones

Diese Dissertation behandelt die Frage, wie mit kostengünstiger Sensorik Feinstäube in hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung gemessen werden können. Dazu wird ein neues Sensorsystem auf Basis kostengünstiger off-the-shelf-Sensoren und Smartphones vorgestellt, entsprechende robuste Algorithmen zur Signalverarbeitung entwickelt und Erkenntnisse zur Interaktions-Gestaltung für die Messung durch Laien präsentiert. Atmosphärische Aerosolpartikel stellen im globalen Maßstab ein gravierendes Problem für die menschliche Gesundheit dar, welches sich in Atemwegs- und Herz-Kreislauf-Erkrankungen äußert und eine Verkürzung der Lebenserwartung verursacht. Bisher wird Luftqualität ausschließlich anhand von Daten relativ weniger fester Messstellen beurteilt und mittels Modellen auf eine hohe räumliche Auflösung gebracht, so dass deren Repräsentativität für die flächendeckende Exposition der Bevölkerung ungeklärt bleibt. Es ist unmöglich, derartige räumliche Abbildungen mit den derzeitigen statischen Messnetzen zu bestimmen. Bei der gesundheitsbezogenen Bewertung von Schadstoffen geht der Trend daher stark zu räumlich differenzierenden Messungen. Ein vielversprechender Ansatz um eine hohe räumliche und zeitliche Abdeckung zu erreichen ist dabei Participatory Sensing, also die verteilte Messung durch Endanwender unter Zuhilfenahme ihrer persönlichen Endgeräte. Insbesondere für Luftqualitätsmessungen ergeben sich dabei eine Reihe von Herausforderungen - von neuer Sensorik, die kostengünstig und tragbar ist, über robuste Algorithmen zur Signalauswertung und Kalibrierung bis hin zu Anwendungen, die Laien bei der korrekten Ausführung von Messungen unterstützen und ihre Privatsphäre schützen. Diese Arbeit konzentriert sich auf das Anwendungsszenario Partizipatorischer Umweltmessungen, bei denen Smartphone-basierte Sensorik zum Messen der Umwelt eingesetzt wird und üblicherweise Laien die Messungen in relativ unkontrollierter Art und Weise ausführen. Die Hauptbeiträge hierzu sind: 1. Systeme zum Erfassen von Feinstaub mit Smartphones (Low-cost Sensorik und neue Hardware): Ausgehend von früher Forschung zur Feinstaubmessung mit kostengünstiger off-the-shelf-Sensorik wurde ein Sensorkonzept entwickelt, bei dem die Feinstaub-Messung mit Hilfe eines passiven Aufsatzes auf einer Smartphone-Kamera durchgeführt wird. Zur Beurteilung der Sensorperformance wurden teilweise Labor-Messungen mit künstlich erzeugtem Staub und teilweise Feldevaluationen in Ko-Lokation mit offiziellen Messstationen des Landes durchgeführt. 2. Algorithmen zur Signalverarbeitung und Auswertung: Im Zuge neuer Sensordesigns werden Kombinationen bekannter OpenCV-Bildverarbeitungsalgorithmen (Background-Subtraction, Contour Detection etc.) zur Bildanalyse eingesetzt. Der resultierende Algorithmus erlaubt im Gegensatz zur Auswertung von Lichtstreuungs-Summensignalen die direkte Zählung von Partikeln anhand individueller Lichtspuren. Ein zweiter neuartiger Algorithmus nutzt aus, dass es bei solchen Prozessen ein signalabhängiges Rauschen gibt, dessen Verhältnis zum Mittelwert des Signals bekannt ist. Dadurch wird es möglich, Signale die von systematischen unbekannten Fehlern betroffen sind auf Basis ihres Rauschens zu analysieren und das "echte" Signal zu rekonstruieren. 3. Algorithmen zur verteilten Kalibrierung bei gleichzeitigem Schutz der Privatsphäre: Eine Herausforderung partizipatorischer Umweltmessungen ist die wiederkehrende Notwendigkeit der Sensorkalibrierung. Dies beruht zum einen auf der Instabilität insbesondere kostengünstiger Luftqualitätssensorik und zum anderen auf der Problematik, dass Endbenutzern die Mittel für eine Kalibrierung üblicherweise fehlen. Bestehende Ansätze zur sogenannten Cross-Kalibrierung von Sensoren, die sich in Ko-Lokation mit einer Referenzstation oder anderen Sensoren befinden, wurden auf Daten günstiger Feinstaubsensorik angewendet sowie um Mechanismen erweitert, die eine Kalibrierung von Sensoren untereinander ohne Preisgabe privater Informationen (Identität, Ort) ermöglicht. 4. Mensch-Maschine-Interaktions-Gestaltungsrichtlinien für Participatory Sensing: Auf Basis mehrerer kleiner explorativer Nutzerstudien wurde empirisch eine Taxonomie der Fehler erstellt, die Laien beim Messen von Umweltinformationen mit Smartphones machen. Davon ausgehend wurden mögliche Gegenmaßnahmen gesammelt und klassifiziert. In einer großen summativen Studie mit einer hohen Teilnehmerzahl wurde der Effekt verschiedener dieser Maßnahmen durch den Vergleich vier unterschiedlicher Varianten einer App zur partizipatorischen Messung von Umgebungslautstärke evaluiert. Die dabei gefundenen Erkenntnisse bilden die Basis für Richtlinien zur Gestaltung effizienter Nutzerschnittstellen für Participatory Sensing auf Mobilgeräten. 5. Design Patterns für Participatory Sensing Games auf Mobilgeräten (Gamification): Ein weiterer erforschter Ansatz beschäftigt sich mit der Gamifizierung des Messprozesses um Nutzerfehler durch den Einsatz geeigneter Spielmechanismen zu minimieren. Dabei wird der Messprozess z.B. in ein Smartphone-Spiel (sog. Minigame) eingebettet, das im Hintergrund bei geeignetem Kontext die Messung durchführt. Zur Entwicklung dieses "Sensified Gaming" getauften Konzepts wurden Kernaufgaben im Participatory Sensing identifiziert und mit aus der Literatur zu sammelnden Spielmechanismen (Game Design Patterns) gegenübergestellt

Spatial Interpolation of Air Quality Data with Multidimensional Gaussian Processes

The central question of this paper is whether interpolation techniques applied to a distributed sensor network can indeed provide more information than using the constant background of an urban reference station to measure air pollution. We compare different interpolation techniques based on temporal-spatial machine learning in terms of their applicability for correctly predicting personal exposure. Using a dataset of stationary low-cost sensors, we estimate exposure on a route through the city and compare it to mobile measurements. The results show that while different machine learning-based interpolation methods yield quite different results, validation of machine learning-based approaches is still challenging

Responsible, Automated Data Gathering for Timely Citizen Dashboard Provision During a Global Pandemic (COVID-19

Creating a public understanding of the dynamics of a pandemic, such as COVID-19, is vital for introducing restrictive regulations. Gathering diverse data responsibly and sharing it with experts and citizens in a timely manner is challenging. This article reviews methodologies of COVID-19 dashboard design and discusses both technical and non-technical challenges associated. Advice and lessons learned from building a citizen-focused, automated county-precision dashboard for Germany are shared. Within four months, the web-based tool had 5 million unique visitors and 70 million sessions. Three developers set up the basic version in less than one week. Early on, data was screen scraped. An iterative process improved timeliness by adding more fine-grained data sources. A collaborative online table editor enabled near real-time corrections. Alerting was setup for errors, and statistics apply for sanity checking. Static site generation and a content delivery network help to serve large user loads in a timely manner. The flexible design allowed to iteratively integrate more complex statistics based on expert knowledge built on top of the collected data and secondary data sources such as ICU beds and citizen movement

Installation of a Feed-and-Turn Dryer: An Option to improve Heat Utilization and Economy of an existing Biogas Plant

Feed-and-turn dryers may be installed in order to use excess heat from biogas CHPs especially in agricultural enterprises with otherwise low heat utilization. These dryers can be used for drying a manifold of agricultural produce. In this case draff, maize silage and saw dust were investigated. The focus was on drying effectiveness, economic benefits and probable changes in chemical composition of the materials investigated. Results demonstrate that the installation of the feed-and-turn dryer is a substantial improvement of the biogas plant. In the case investigated it significantly improves the energy efficiency by increasing heat utilization from 6,669 GJ·a-1 in 2007 to more than 27,542 GJ·a-1 in 2009. It provides, in addition, the agricultural enterprise with valuable equipment for producing high quality and high valuable feed and other products.  Finally, on-farm drying generates an additional income compared to purchasing equivalent products or to external drying

Results of batch anaerobic digestion test – effect of enzyme addition

The hydrolysis of lignocellulose is assumed to be the rate-limiting step in the anaerobic fermentation process. A fungal hydrolytic enzyme mixture was used to assess the enzymatic impact on different feedstocks for biogas production. The optimal conditions for enzymatic hydrolysis of rye grain silage, maize silage, grass silage, feed residues and solid cattle manure were determined in lab-scale experiments. Finally, the effects of enhanced hydrolysis on anaerobic digestion were investigated in batch digestion tests. Enzyme treatment of substrate showed Michaelis-Menten-like behavior and reached maximum values after 3 hours for reduced sugars as a product of hydrolysis. Methane production potential was determined for specific feedstock mixtures without enzyme, with inactivated enzyme and with active enzyme (with and without buffer). The results obtained show a clear increase in methane production after enzyme application for solid cattle manure (165 LN CH4∙kgODM-1  to 340 LN CH4∙kgODM-1 ), grass silage (307 LN CH4∙kgODM-1 to 388 LN CH4∙kgODM-1; enzyme plus buffer), feed residue (303 LN CH4∙kgODM-1 to 467 LN CH4∙kgODM-1), maize silage (370 LN CH4∙kgODM-1 to 480 LN CH4∙kgODM- 1)and a lower increase for rye grain silage (355 LN CH4∙kgODM-1 to 413 LN CH4∙kgODM-1). The ratios of heating values from methane yields to heating values from the dry materials ranged between 0.3 and 0.7 for the untreated feedstock and increased to levels between 0.6 and 0.9 after the different forms of enzyme application

Towards Respiration Rate Monitoring Using an In-Ear Headphone Inertial Measurement Unit

State-of-the-art respiration tracking devices require specialized equipment, making them impractical for every day at-home respiration sensing. In this paper, we present the first system for sensing respiratory rates using in-ear headphone inertial measurement units (IMU). The approach is based on technology already available in commodity devices: the eSense headphones. Our processing pipeline combines several existing approaches to clean noisy data and calculate respiratory rates on 20-second windows. In a study with twelve participants, we compare accelerometer and gyroscope based sensing and employ pressure-based measurement with nasal cannulas as ground truth. Our results indicate a mean absolute error of 2.62 CPM (acc) and 2.55 CPM (gyro). This overall accuracy is comparable to previous approaches using accelerometer-based sensing, but we observe a higher relative error for the gyroscope. In contrast to related work using other sensor positions, we can not report significant differences between the two modalities or the three postures standing, sitting, and lying on the back (supine). However, in general, performance varies drastically between participants