'Don't play if you can't win': does economic inequality undermine political equality?

In this paper, we investigate whether income inequality negatively affects voter turnout. Despite some progress, the answer to this question is still debated due to methodological disagreements and differences in the selection of countries and time periods. We contribute to this debate by triangulating data and methods. More specifically, we use three kinds of data to resolve the question: first, we use cross-sectional aggregate data of 21 OECD countries in the time period from 1980 to 2014 to study the relationship between inequality and electoral participation. Second, we zoom in on the German case and examine local data from 402 administrative districts between 1998 and 2017. Focusing on within-country variation eliminates differences that are linked to features of the political system. Finally, we combine survey data with macro-data to investigate the impact of inequality on individual voting. This final step also allows us to test whether the effect of income inequality on voter turnout differs across income groups. Taken together, we offer the most comprehensive analysis of the impact of social inequality on political inequality to date. We corroborate accounts that argue that economic inequality exacerbates participatory inequality

LET\u27S COLLABORATE, BUT I WILL BE THE FIRST AUTHOR! EXPLORING THE IMPORTANCE OF THE FIRST AUTHORSHIP FOR IS RESEARCHERS

Collaboration among researchers is typically seen as the quintessence of academic excellence, leading to improvements in the research quality, capitalization on the diversity of perspectives and gains in productivity. Despite these benefits, many research teams find themselves torn by competition, antagonism and resentment. Desire to be the first author and resultant underperformance of non-first co-authors is often at the root of these conflicts. At the same time little is known about what motivates researchers in general and IS researchers in particular to engage as first authors. To fill this gap, this study uses survey methodology to explore the attitudes of IS researchers and their resulting behavior when it comes to authors order. Qualitative and quantitative evidence collected from 398 IS researchers is used to support our analysis. We find that researchers\u27 desire to be the first authors is mainly driven by such determinants as career aspirations, visibility, leadership and sense of ownership, and less so by the desire to satisfy their self-esteem and self-actualization needs. In addition, the value placed on being the first author appears to be the function of researchers? career level, with Ph.D. students attaching significantly higher value to it than senior scholars

Fighting Fire with Fire? Inequality, Populism and Voter Turnout

In this article, we ask whether the presence of populist parties influences the negative effect of income inequality on voter turnout. A number of studies have shown that voter turnout is lower in unequal countries. In particular, citizens with fewer resources abstain at higher rates. Since populist parties seek to mobilize these groups, their success could lead to higher and less unequal turnout rates. To assess empirically whether this holds true, we analyzed a dataset encompassing data on 296 national parliamentary elections in 31 European countries between 1970 and 2016. The results show that there is neither a direct nor an indirect effect of populism on voter turnout. In elections with more successful populist parties, voter turnout was not significantly higher than in other elections. Higher vote shares of populist parties also do not mitigate the negative impact of income inequality on voter turnout. Finally, there does not seem to be a difference between elections with high left-wing or right-wing populist parties’ success. Neither variant of populism alters the relationship between inequality and turnout.In diesem Beitrag wird die Frage gestellt, ob populistische Parteien den negativen Zusammenhang zwischen Einkommensungleichheit und der Höhe der Wahlbeteiligung beeinflussen. Eine Reihe von Studien hat gezeigt, dass die Wahlbeteiligung in ungleichen Ländern niedriger ausfällt. Vor allem Bürgerinnen und Bürger mit weniger Ressourcen bleiben dort häufiger am Wahltag zu Hause. Da populistische Parteien darauf abzielen, jene Gruppen zu mobilisieren, die eine höhere Wahrscheinlichkeit haben, nicht zu wählen, könnte ihr Erfolg zu einer höheren und weniger ungleichen Wahlbeteiligung führen. Um diesen möglichen Zusammenhang empirisch zu überprüfen, wurde ein Datensatz von Informationen über 296 Parlamentswahlen in 31 europäischen Ländern für den Zeitraum von 1970 bis 2016 analysiert. Die Ergebnisse zeigen jedoch, dass weder ein direkter noch ein indirekter Zusammenhang zwischen Populismus und Wahlbeteiligung besteht. Schneiden populistische Parteien besonders gut ab, fällt die Wahlbeteiligung nicht höher aus. Hohe Stimmenanteile dieser Parteien mildern auch nicht den negativen Zusammenhang zwischen Ungleichheit und Wahlbeteiligung ab. Schließlich konnten auch keine unterschiedlichen Effekte zwischen links- und rechtspopulistischen Parteien gefunden werden. Keine der beiden Varianten verändert die grundlegenden Zusammenhang zwischen Einkommensungleichheit und der Höhe der Wahlbeteiligung.Westfälische Wilhelms-Universität Münster (1056)Peer Reviewe

Processing dynamic computer network data for visual analysis

In recent times datasets have become larger and more and more difficult to understand for users. Therefore Visual Analytics research investigates on combining automation methods with user related analysis. A special type of this field is security visualization. Since information like connection data or health status of each computer in the network are very abstract the help of automation methods becomes even more important to make interesting outliers and anomalies obvious to the user. This bachelor thesis compares two different approaches for anomaly detection in security visualization. The study is based on the VAST 2013 Mini Challenge 3 and its submission of a University of Stuttgart and Peking University cooperation. This thesis concentrates on comparing the two automation methods seasonal trend decomposition (STL) for numerical data fields, such as bytes and packages, and the sample entropy (or Shannon Entropy) method for categorical data fields, such as IP and port. Both approaches should enable the user to find events in the given network dataset and thus to understand the risks and attacks in the network of the VAST challenges example company Big Marketing. As a result the methods are similar in the quantity of anomalies found, but differ in the type of anomaly. Since the STL focuses on different variables, some variables show more scan events and others more DOS events. Combining all results from the different variables the STL offers a higher number of true anomalies. On the other hand, the sample entropy is more intuitive to use and gives hints on the type of event without using other visualizations. In a small user study the entropy method was clearly preferred and performed in a better way in the result of given tasks. As a conclusion this thesis suggests the entropy methods in any similar context to the given benchmark and system, but also suggests that the STL methods could be more efficient with different parameters of network security

Kulturgeschichtliche Untersuchungen zum Journal des Jean Aubrion und dessen Fortsetzung durch Pierre Aubrion (1465-1512)

1000 Worte Forschung: Laufendes Dissertationsprojekt an der Universität Trie

explAIner: A Visual Analytics Framework for Interactive and Explainable Machine Learning

We propose a framework for interactive and explainable machine learning that enables users to (1) understand machine learning models; (2) diagnose model limitations using different explainable AI methods; as well as (3) refine and optimize the models. Our framework combines an iterative XAI pipeline with eight global monitoring and steering mechanisms, including quality monitoring, provenance tracking, model comparison, and trust building. To operationalize the framework, we present explAIner, a visual analytics system for interactive and explainable machine learning that instantiates all phases of the suggested pipeline within the commonly used TensorBoard environment. We performed a user-study with nine participants across different expertise levels to examine their perception of our workflow and to collect suggestions to fill the gap between our system and framework. The evaluation confirms that our tightly integrated system leads to an informed machine learning process while disclosing opportunities for further extensions.Comment: 9 pages paper, 2 pages references, 5 pages supplementary material (ancillary files

PUBLICATION STRATEGY FOR JUNIOR RESEARCHERS: QUANTITY VS. QUALITY, THE FIRST AUTHORSHIP AND THE OPTIMAL NUMBER OF AUTHORS

A good publication record is one of the most important prerequisites of a successful academic career in IS. Despite the weight hiring and promotion committees place on it, the definition of a \u27good publication record\u27 especially for junior researchers remains unclear. Indeed, is it better to have one A-publication or three B-publications? Does being the third author on an A-publication have a bigger weight than being the first author on a B-publication? Should one strive to publish with as few co-authors as possible to demonstrate that one is capable of independent work\u27 Facing these ambiguities, young researchers are increasingly asking themselves about the choices they make with regard to their publication strategy. Equally, academic mentors have a strong interest in correctly setting incentives of their young protégés. If unaddressed, uncertainty regarding these issues is bound to interfere with the quality of the IS research and scholars\u27 job and life satisfaction. This panel proposal aims to offer a forum for discussion and clarification on these problematic issues. Specifically, the following topics will be raised: quantity vs. quality, value of the first authorship and optimal number of authors

Publication Trade-Offs for Junior Scholars in IS: Conjoint Analysis of Preferences for Quality, First Authorship, Collaboration, and Time

A publication record provides evidence of research productivity and is critical for junior scholars starting their careers in academia. Publication attributes, such as level of the publication outlet, order and number of authors, are typically used to evaluate its quality. However, time spent on a publication is a limited commodity, and researchers face significant trade-offs when deciding which publications they should concentrate on. To better understand the choices made, conjoint analysis with 241 junior IS scholars was conducted. We find that when “quality vs. number of authors” and “quality vs. time” trade-offs are considered, quality is prioritized. However, the emphasis on quality is less pronounced when “rank as an author” is at stake. Especially Ph.D. students tend to choose first authorship when dealing with “quality vs. rank as an author” trade-off. Our findings provide intriguing insights into how publication attributes weigh against each other when research collaboration decisions are made

Evaluation verfügbarer Visual Analytics Toolkits anhand von Benchmark-Datensätzen

Diese Arbeit dokumentiert die Analyse und Bewertung der drei Tools Spotfire, Tableau und QlikView. Diese sollten dabei im allgemeinen in Bezug auf ihre Eigenschaften als Datenanalysetools und im speziellen als Werkzeuge zur Analyse der VAST-Challenges 2008 und 2009 bewertet werden. Der Umfang der Datenarten teilt sich dabei in Geo-Daten, Social Networks und Text Analyse auf. Die Analyse der drei Tools anhand des entwickelten Bewertungskataloges konnte dabei Tableau im Sinne der Analyseparameter als geeignetstes Datenanalysetool bestimmen. Mit nur geringem Abstand in der gewichteten Bewertung, ist Spotfire ein ebenfalls gute geeignetes Tool zur Analyse der gegebenen Datensätze. QlikView schnitt im Gegensatz dazu in allen Kategorien unterdurchschnittlich ab. In der Benutzerfreundlichkeit liegen Tableau und Spotfire durch Usablity-Features wie Warnmeldungen und Redo/Undo, eine einfache Erlernbarkeit und ein intuitives Bedienkonzept im sehr guten Bereich. QlikView ist besonders als Einsteiger nur mit Hilfe des Tutorials effizient nutzbar. Zudem ist zum Einlesen und analysieren von Daten immer wieder eine Skriptsprache notwendig. Zwar sind allgemeine Usability Features auch hier umgesetzt, doch leider nicht durchgängig in den verschiedenen Anwendungsfällen. Im Bereich der Kollaborationsmöglichkeiten haben alle Tools nur mittelmäßig abgeschnitten. Rollenverteilungen, Änderungshistorie und das einfügen von Kommentaren waren nur selten, oder über Umwege zugänglich. Die Laufzeitumgebung der Tools wurde grundsätzlich auf den Desktop beschränkt. QlikView und Tableau verfügen zusätzlich um funktionsfähige Webviewer. Spotfire schnitt aufgrund einer notwendigen Internetverbindung zum Starten der Desktopversion und dem fehlenden Webviewer schlechter ab. Im Bereich der Automatisierung der Importe oder der Analyse über Makros lagen alle drei Tools im schlechten Bereich. Die Belastbarkeit war in allen Analysen sehr gut. Ladezeiten wurden nicht bemerkt und auch die Analysen waren in Bezug auf Anzahl der Visualisierungen, Platz bedarf und ähnliche Kriterien nicht beschränkt. Größere Datensätze als die zu untersuchenden Challenges wurde nicht getestet. Im Bereich der Textanalyse haben alle drei Tool keinerlei Features geboten. QlikView konnte über eine Erweiterung Tag-Clouds erstellen, doch abgesehen davon wurden unstrukturierte Datensätze nicht unterstützt. Trotz der vielversprechenden Kooperation von Attivio mit QlikView und Spotfire, war eine Einbindung von Attivio als Erweiterung in die beiden Tools nicht möglich. In der Analyse von Geodaten bieten alle drei Tools die Möglichkeit über Scatterplots bekannte Kartendatensätze einzubinden. Allein Tableau verfügt über eine integrierte Kartensammlung, welche die Geoanalyse um einiges vereinfacht. Dadurch wird eine verstärkte Interaktion mit der Visualisierung möglich und Parameter wie die Höhenlage zugänglich. Auf QlikView ist das Kartenmaterial über die Erweiterung CloudMadeMaps integrierbar. In der Analyse von Netzwerken bietet nur Spotfire eine Möglichkeit zur Visualisierung von Graphen. In QlikView und Tableau können solche Datensätze nur über Tabellen und Filter analysiert werden. Auch die Umsetzung in Spotfire bietet nur eine Eingeschränkte Graph- Visualisierung von Netzwerkdaten. Es besteht nirgends die Möglichkeit zur Erstellung von Treemaps oder anderen parametrisierten Graph-Visualisierungen. Im Bereich der allgemeinen statistischen Visualisierungen bieten alle Tools die meisten Visualisierungstypen. Im Bereich der Multivariaten Daten sind alle Tools weniger gut ausgestattet, aber auch hier sind Basis-Visualisierungen möglich. Die Importmöglichkeiten sind bei Tableau durch den möglichen Anschluss an Datenbanksysteme zusätzlich zu den gängigen Datensatzfiles am ausgeprägtesten. In Spotfire werden alle gängigen File-Typen unterstützt, während QlikView auf Excel-Dokumente beschränkt ist. Die Interaktionsmöglichkeiten innerhalb des Tools sind sowohl bei Spotfire, als auch bei Tableau sehr gut ausgearbeitet. QlikView bietet hingegen nur sehr eingeschränkte Interaktionen und löst die meisten Eingaben über Menüfelder. Der Export ist in allen Tools gleichermaßen eingeschränkt. Bilder, PDFs und die allgemeine Speicherung des Dokumentes werden von allen unterstützt. Tableau bietet zusätzlich den Export als interaktives HTML-Dokument. Insgesamt ist keines der Tools zu einer vollständigen Analyse der drei Challenges in der Lage. Oftmals muss auf externe Tools zurückgegriffen werden. Dennoch ist ein erster Überblick über die Datensätze mit den drei Tools schnell erreichbar und auch erste Ergebnisse können so schnell vorweg gegriffen werden