Veranstaltungen
Veranstaltungen
Wir suchen nach einer promovierenden Person für die Forschungsgruppe "Web Science" mit den folgenden Aufgaben:
1. Forschung in wenigstens einem der folgenden Bereiche: natürliches Sprachverständnis (NLU)/natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Wissensgraphen (KG), maschinelles Lernen (ML).
2. Beisteuern zu nationalen und internationalen Forschungsprojekten, oftmals mit Industriepartnern.
3. Teilnahme an der Lehre (z.B. Organisierung von Seminaren, Tutorien für Vorlesungsveranstaltungen auf englisch, wie auch auf deutsch soweit zutreffend).
4. Präsentieren von Forschungsresultaten, Prototypen im Kontext von Publikationen und Vorträgen auf nationalem und internationalem Level.
Diese Position ist komplett finanziert (100% TVL-E13).
Neuigkeit2162021-11-230Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 23 November 2021
Am 24.11.2021 hält Dr. Michael Färber beim Webinar "Smart Innovation", veranstaltet vom Fraunhofer IAO in Stuttgart, einen Vortrag zum Thema "Nutzung wissenschaftlicher Publikationen und wissenschaftlicher Wissensgraphen für das Innovationsmanagement".
Phdthesis31172021-11-230Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 23 November 2021
Phdthesis31132021-10-140Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 14 Oktober 2021
Presseinfo2110052021-10-050Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 5 Oktober 2021
Phdthesis31162021-09-230Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 23 September 2021
Neuigkeit2152021-09-130Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 13 September 2021
Laut der Anfang September veröffentlichten Bitkom Umfrage sprechen sich zwei Drittel der Befragten für eine Online-Stimmabgabe bei Bundestagswahlen aus. Warum die digitale Durchführung einer Wahl wesentlich schwieriger abzusichern ist als z.B. der digitale Einkauf, erklären die Forschungsgruppe SECUSO, die KIT Institute KASTEL und ITAS gemeinsam mit anderen Forscher*Innen in einem gerade veröffentlichten Papier. Außerdem bietet das Papier eine Einordnung einiger in Deutschland durchgeführter Online-Wahlen sowie eine Erläuterung vorhandener Anforderungskatalogen.
Zum Papier
Neuigkeit2142021-09-060Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 6 September 2021
Im AIFB-Themenheft 2021 finden Sie die Einladung zum 36. AIK-Symposium "50 Jahre Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren" und weitere aktuelle Highlights aus dem Institut AIFB. Das Jubiläumssymposium findet am 22.10.2021 statt und wird vom Verein AIK e.V. angeboten. Mehr Informationen zur Durchführung der hybriden Veranstaltung sowie zur Anmeldung finden Sie auf der AIK-Veranstaltungsseite.
Neuigkeit2132021-08-270Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 27 August 2021
Die Registrierung für EuroUSEC 2021 ist online! Die Teilnahme ist kostenfrei, eine Registrierung ist aber dennoch notwendig. EuroUSEC 2021 wird am 11. und 12. Oktober 2021 online stattfinden. Es warten spannende Forschungsbeiträge rund um die Themen Usable Security and Privacy auf die Teilnehmenden. Eine rekordverdächtige Anzahl von 62 Beiträgen wurde in diesem Jahr akzeptiert. Von der SECUSO Forschungsgruppe werden Dr. Peter Mayer, Program Co-Chair, und Anne Hennig, Publicity Co-Chair, die Veranstaltung unterstützen.
Phdthesis31102021-07-130Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 13 Juli 2021
Phdthesis31092021-03-030Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 3 März 2021
Neuigkeit2112021-02-220Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 22 Februar 2021
Vom 25.03.2021-01.04.2021 bieten wir Studierenden des KITs die Möglichkeit Blockchain-basierte Lösungen für aktuelle Herausforderungen in der Praxis zu konzipieren und zu implementieren. Erhalten Sie spannende Einblicke in die Potentiale der Blockchain, indem Sie gemeinsam mit der EnBW Energie Baden-Württemberg AG, dem Amt für IT & Digitalisierung der Stadt Karlsruhe und der Stadtwerke Karlsruhe GmbH den Einsatz der Blockchain in verschiedenen Feldern diskutieren. Treten Sie im Rahmen des Hackathons mit Blockchain-Experten aus der Praxis in Kontakt und entwickeln Sie gemeinsam Blockchain-Anwendungen für eine dezentrale Zukunft.
Studieren Sie am KIT und haben Interesse am Hackathon teilzunehmen? Nutzen Sie die Gelegenheit und melden Sie sich noch bis zum 07.03.2021 im Studienportal (Bachelor / Master) und im ILIAS an. Den Hackathon können Sie als Praktikum Informatik in Ihr Studium einbringen.
Studierende der Wirtschaftsinformatik (M.Sc.) können sich den Hackathon zudem als Modul Informatik zur Erlangung des KASTEL Zertifikats anrechnen lassen.
Haben Sie Fragen? Melden Sie sich gerne bei Niclas Kannengießer.
Neuigkeit2102021-02-160Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 16 Februar 2021
Der Konferenzbeitrag "Social Comparison in mHealth: The Role of Similar Others and Feelings of Envy" von Monica Fallon, Manuel Schmidt-Kraepelin, Scott Thiebes, Simon Warsinsky und Ali Sunyaev wurde mit Best Theory Paper Award im Track IS in Healthcare auf der 41. International Conference on Information Systems (ICIS 2020) ausgezeichnet.
Abstract: To foster ambitious goal setting, mHealth app developers increasingly implement social comparison features such as leaderboards. However, extant research does not sufficiently look at affective consequences of such features and their impact on goal- setting behavior. We focus on two aspects of social comparison to better address this issue: (1) the similarity of comparison targets and (2) the affective consequence of envy. We distinguish between two similarity dimensions (performance and related attributes) and two distinct emotions of envy (benign and malicious). In an experimental study, we find that comparing to targets similar on related attributes (age and gender) determines the relevance of the comparison and positively impacts benign and malicious envy. We further show that comparing to targets similar in performance (step count) decreases malicious envy and increases benign envy, based on appraisals of perceived control. Moreover, benign and malicious envy differentially impact goal-setting behavior.
Abstract: To foster ambitious goal setting, mHealth app developers increasingly implement social comparison features such as leaderboards. However, extant research does not sufficiently look at affective consequences of such features and their impact on goal- setting behavior. We focus on two aspects of social comparison to better address this issue: (1) the similarity of comparison targets and (2) the affective consequence of envy. We distinguish between two similarity dimensions (performance and related attributes) and two distinct emotions of envy (benign and malicious). In an experimental study, we find that comparing to targets similar on related attributes (age and gender) determines the relevance of the comparison and positively impacts benign and malicious envy. We further show that comparing to targets similar in performance (step count) decreases malicious envy and increases benign envy, based on appraisals of perceived control. Moreover, benign and malicious envy differentially impact goal-setting behavior.
Phdthesis31082021-02-110Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 11 Februar 2021
Phdthesis31112021-01-270Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 27 Januar 2021
Neuigkeit2092021-01-240Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 24 Januar 2021
Künstliche Intelligenz könnte künftig bei Friedensverhandlungen helfen
Um den Ausbruch von bewaffneten Konflikten zu verhindern oder zu beenden setzt die Völkergemeinschaft meist auf Diplomatie. Eine Domäne, in der Taktgefühl und Verhandlungsgeschick gefragt sind. Keine Eigenschaften, die man Maschinen zuspricht. Dennoch könnten Diplomaten in Zukunft auf die Unterstützung Künstlicher Intelligenz (KI) zurückgreifen. Wie KI-Anwendungen bei der Friedensstiftung helfen können, haben Forscherinnen und Forscher am Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)des KIT untersucht.
„Schon heute werden Verhandlungen häufig durch Online-Aktivitäten ergänzt“, sagt Dr. Michael Färber vom AIFB. „Konfliktparteien und Interessenvertreter nutzen Soziale Medien, um sich Gehör zu verschaffen und produzieren dabei große Datenmengen, die mit konventionellen Mitteln nicht ausreichend analysiert werden können.“ Das sei aber nötig, um die Positionen der Konfliktparteien nachzuvollziehen.
Ein Einsatz mit Tücken
Färber und sein Team arbeiten deshalb an Methoden und Anwendungsszenarien, um Friedensprozesse durch KI-Technologien zu unterstützen. Text-Mining-Systeme könnten etwa Online-Äußerungen von Konfliktparteien durchforsten und Handlungsempfehlungen auf Basis von Erfahrungen aus früheren Friedensprozessen geben. Neben harten Fakten sind Friedensforscher an der Extraktion von Argumenten der Konfliktparteien interessiert. Um diese komplexe Aufgabe zu bewältigen setzt Färbers Team auf aktuelle Methoden des Maschinellen Lernens.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Friedensmediation ist allerdings nicht ohne Tücken, wie Färber einräumt: „KI kann zwar einen wichtigen Beitrag leisten, allerdings besteht auch die Gefahr, dass sie bestehende Machtverhältnisse verändert und der Komplexität von Friedensprozessen nicht gerecht wird. Gänzlich automatisierte Friedensverhandlungen sind momentan weder erwünscht noch realisierbar.“
Auch seien noch viele praktische Fragen offen: „Wir müssen Trainingsdaten für die Analyse von Konfliktpositionen entwickeln.“ Die KI müsse außerdem die menschliche Entscheidungsfreiheit gewährleisten, transparent und fair sein. KI-basierte Friedensverhandlungen könnten aufgrund mangelnder Datenbasis, Falschinformationen oder Fehleinschätzungen schnell in einer Sackgasse enden.
Zitatbox: „Bis friedensstiftende Maschinen im diplomatischen Alltag funktionieren, haben wir noch viel zu tun“ – Dr. Michael Färber
Neuigkeit2082021-01-080Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 8 Januar 2021
(08.01.2021) Der Konferenzbeitrag "Online at Will: A Novel Protocol for Mutual Authentication in Peer-to-Peer Networks for Patient-Centered Health Care Information Systems" von Imrana Abdullahi Yari, Tobias Dehling, Felix Kluge, Bjoern Eskofier und Ali Sunyaev wurde mit Best Paper Award auf der 54. Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-54) ausgezeichnet.
Abstract: Technological progress—including the development of online channels and universal access to the internet via mobile devices—has advanced both the quantity and the quality of data that companies can acquire. Private information such as this may be considered a type of fuel to be processed through the use of technologies, and represents a competitive market advantage. This article describes situations in which consumers tend to disclose personal information to companies and explores factors that encourage them to do so. The empirical studies and examples of market activities described herein illustrate to managers just how rewards work and how important contextual integrity is to customer digital privacy expectations. Companies' success in obtaining client data depends largely on three Ts: transparency, type of data, and trust. These three Ts—which, combined, constitute a main T (i.e., the transfer of personal data)—deserve attention when seeking customer information that can be converted to competitive advantage and market success.
Konferenzbeitrag auf ResearchGate lesen
Neuigkeit2072020-12-140Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 14 Dezember 2020
Malte Greulich von der Forschungsgruppe cii hat auf dem Pre-ICIS Workshop on Information Security and Privacy (WISP), der am 12. Dezember 2020 virtuell stattfand, den Artikel „Toward Conceptualizing Perplexity in Cybersecurity: An Exploratory Study" vorgestellt. Co-Autoren des Artikels sind Sebastian Lins, Daniel Pienta, Jason Thatcher und Ali Sunyaev. Zudem verlieh die Special Interest Group on Information Security and Privacy (SIGSEC) der Association of Information Systems (AIS) Malte Greulich stellvertretend einen „Doctoral Student Award“ für die Qualität des Artikels. Zusätzlich erhielten Manuel Schmidt-Kraepelin und Mikael Beyene „Best Reviewer Awards“.
“Toward Conceptualizing Perplexity in Cybersecurity: An Exploratory Study”
von Malte Greulich, Sebastian Lins, Daniel Pienta, Jason Thatcher und Ali Sunyaev
Kurzfassung: As cybersecurity threats evolve and cybersecurity teams update digital security infrastructures, employees often get perplexed by the threats and corresponding countermeasures. Drawing insight from a literature review and a qualitative exploratory study with 85 participants, this paper defines cybersecurity perplexity, a paradoxical psychological state that individuals experience when facing adverse cybersecurity conditions in the workplace (e.g., ambiguous or surprising security policies or awareness of cybersecurity threats). Cybersecurity perplexity has three interrelated dimensions: cybersecurity confusion, cybersecurity pressure, and cybersecurity response uncertainty. Central to cybersecurity perplexity is that individuals are confused and uncertain about how to respond, yet feel pressure to act, to adverse cybersecurity conditions. Our data suggests that perplexity merits researchers’ attention because it can arise from myriad cybersecurity conditions that individuals frequently encounter in the workplace. We contribute to the cybersecurity literature by providing a conceptualization of cybersecurity perplexity and initiating a discussion about this novel phenomenon encouraging future research.
Link: https://aisel.aisnet.org/wisp2020/5/
Neuigkeit2062020-11-200Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 20 November 2020
Im Rahmen des EXU-Vorhabens "KIT Future Fields" erhalten Prof. Weinhardt (IISM), Prof. Mädche (IISM), Prof. Nieken (IBU), Prof. Scheibehenne (IISM), Prof. Szech (ECON), Prof. Volkamer (AIFB) und Prof. Woll (IfSS) eine 18-monatige Förderung für das Projekt "Digital Citizen Science @ KD²Ex: Experimentalforschung zu Wohlbefinden, Arbeit und Bildung zu Hause".
Neuigkeit2042020-11-180Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 18 November 2020
Für seine Masterarbeit „Integration und Nutzung von Flexibilitätspotentialen innerhalb der Smart Meter Gateway Infrastruktur“ hat Nils Kroener bei der Förderpreis-Verleihung 2020 der Stiftung Energieinformatik den 2. Preis erhalten. Die Arbeit wurde von Prof. Dr. Hartmut Schmeck betreut und am FZI Forschungszentrum Informatik in enger Kooperation mit der EnQS GmbH angefertigt.
Neuigkeit2052020-11-060Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 6 November 2020
Seit Oktober 2020 ist Melanie Volkamer Mitglied beim KD2Lab – dem Karlsruhe Decision & Design Lab. Das KD2Lab bietet Forscher*innen eine hervorragende Infrastruktur für ökonomische, neuro- und psycho-physiologische Experimente. Durch die Mitgliedschaft werden zukünftig auch KASTEL-relevante Security & Privacy Forschungsfragen im KD2Lab adressiert.
Neuigkeit2032020-10-280Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 28 Oktober 2020
Unser Artikel „The Merits of a Decentralized Pollution-Monitoring System Based on Distributed Ledger Technology” von Markus Lücking, Niclas Kannengießer, Maurice Kilgus, Till Riedel, Michael Beigl, Ali Sunyaev und Wilhelm Stork wurde in der Zeitschrift IEEE Access veröffentlicht und ist nun online frei verfügbar. Kostenloser Zugriff (Open Access) über den Link:
https://ieeexplore.ieee.org/document/9211499
Zusammenfassung
Pollution-monitoring systems (PMSs) are used worldwide to sense environmental changes, such as air quality conditions or temperature increases, and to monitor compliance with regulations. However, organizations manage the environmental data collected by such PMSs in a centralized manner, which is why recorded environmental data are vulnerable to manipulation. Moreover, the analysis of pollution data often lacks transparency to outsiders, which may lead to wrong decisions regarding environmental regulations. To address these challenges, we propose a software design for PMSs based on distributed ledger technology (DLT) and the long-range (LoRa) protocol for flexible, transparent, and energy-efficient environment monitoring and data management. To design the PMS, we conducted a comprehensive requirements analysis for PMSs. We benchmarked different consensus mechanisms (e.g., BFT-SMaRt and Raft) and digital signature schemes (e.g., ECDSA and EdDSA) to adequately design the PMS and fulfill the identified requirements. On this basis, we designed and implemented a prototype PMS and evaluated it in the field. The evaluation shows the effectiveness of DLT-based PMSs that include portable low-energy sensor nodes and demonstrates the applicability of the proposed software design for PMSs in contexts other than air pollution.
Neuigkeit1892020-10-190Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 19 Oktober 2020
Unser Artikel „Archetypes of Gamification: Analysis of mHealth Apps” von Manuel Schmidt-Kraepelin, Philipp Toussaint, Scott Thiebes, Juho Hamari und Ali Sunyaev wurde in der Zeitschrift JMIR mhealth and uhealth angenommen und ist nun online frei verfügbar! Kostenloser Zugriff (Open Access) über den Link: https://mhealth.jmir.org/2020/10/e19280
Kurzinhaltsangabe (Englisch):
BACKGROUND: Nowadays, numerous health-related mobile applications implement gamification in an attempt to draw on the motivational potential of video games and thereby increase user engagement or foster certain health behaviors. However, research on effective gamification is still in its infancy and researchers increasingly recognize methodological shortcomings of existing studies. What we actually know about the phenomenon today stems from fragmented pieces of knowledge, and a variety of different perspectives. Existing research primarily draws on conceptual knowledge that is gained from research prototypes, and isolated from industry best practices. We still lack knowledge on how gamification has been successfully designed and implemented within the industry and whether certain gamification approaches have shown to be particularly suitable for certain health behaviors.
OBJECTIVE: We address this lack of knowledge concerning best practices in the design and implementation of gamification for health-related mobile applications by identifying archetypes of gamification approaches that have emerged in pertinent health-related mobile applications and analyzing to what extent those gamification approaches are influenced by the underlying desired health-related outcomes.
METHODS: A 3-step research approach is employed. As a first step, a database of 143 pertinent gamified health-related mobile applications from the Apple App Store and Google Play Store is set up. Second, the gamification approach of each application within the database is classified based on an established taxonomy for gamification in health-related applications. Finally, a two-step cluster analysis is conducted in order to identify archetypes of the most dominant gamification approaches in pertinent gamified health-related mobile applications.
RESULTS: Eight archetypes of gamification emerged from the analysis of health-related mobile applications: (1) competition and collaboration, (2) pursuing self-set goals without rewards, (3) episodical compliance tracking, (4) inherent gamification for external goals, (5) internal rewards for self-set goals, (6) continuous assistance through positive reinforcement, (7) positive and negative reinforcement without rewards, and (8) progressive gamification for health professionals. The results indicate a close relationship between the identified archetypes and the actual health behavior that is being targeted.
CONCLUSIONS: By unveiling salient best practices and discussing their relationship to targeted health behaviors, this study contributes to a more profound understanding of gamification in mobile health. The results can serve as a foundation for future research that advances the knowledge on how gamification may positively influence health behavior change and guide practitioners in the design and development of highly motivating and effective health-related mobile health applications.
DOI: https://doi.org/10.2196/19280
Neuigkeit2012020-10-160Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 16 Oktober 2020
Auf der 54. Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), die vom 5. - 8. Januar 2021 stattfindet, wurden vier Konferenzbeiträge der Forschungsgruppe cii angenommen.
What Your Radiologist Might Be Missing: Using Machine Learning to Identify Mislabeled Instances of X-ray Images
Autoren: Tim Rädsch, Sven Eckhardt, Florian Leiser, Konstantin Pandl, Scott Thiebes, Ali Sunyaev
Abstract: Label quality is an important and common problem in contemporary supervised machine learning research. Mislabeled instances in a data set might not only impact the performance of machine learning models negatively, but also make it more difficult to explain, and thus trust, the predictions of those models. While extant research has especially focused on the ex-ante improvement of label quality by proposing improvements to the labeling process, more recent research has started to investigate the use of machine learning-based approaches to automatically identify mislabeled instances in training data sets. In this study, we propose a two-staged pipeline for the automatic detection of potentially mislabeled instances in a large medical data set. Our results show that our pipeline successfully detects mislabeled instances, helping us to identify 7.4% of mislabeled instances of Cardiomegaly in the data set. With our research, we contribute to ongoing efforts regarding data quality in machine learning.
Online at Will: A Novel Protocol for Mutual Authentication in Peer-to-Peer Networks for Patient-Centered Health Care Information Systems
Autoren: Imrana Abdullahi Yari, Tobias Dehling, Felix Kluge, Bjoern Eskofier, Ali Sunyaev
Abstract: Patient-centered health care information systems (PHSs) on peer-to-peer (P2P) networks promise decentralization benefits. P2P PHSs, such as decentralized personal health records or interoperable Covid-19 proximity trackers, can enhance data sovereignty and resilience to single points of failure, but the openness of P2P networks introduces new security issues. We propose a novel, simple, and secure mutual authentication protocol that supports offline access, leverages independent and stateless encryption ser-vices, and enables patients and medical professionals to establish secure connections when using P2P PHSs. Our protocol includes a virtual smart card (software-based) feature to ease integration of authentication features of emerging national health-IT infrastructures. The security evaluation shows that our protocol resists most online and offline threats while exhibiting performance comparable to traditional, albeit less secure, password-based authentication methods. Our protocol serves as foundation for the design and implementation of P2P PHSs that will make use of P2P PHSs more secure and trustworthy.
Hier lesen Sie den Beitrag auf ResearchGate
Drivers and Inhibitors for Organizations’ Intention to Adopt Artificial Intelligence as a Service
Autoren: Konstantin Pandl, Heiner Teigeler, Sebastian Lins, Scott Thiebes, Ali Sunyaev
Abstract: The adoption of artificial intelligence promises tremendous economic benefits for organizations. Yet, many organizations struggle to unlock the full potential of this technology. To ease the adoption of artificial intelligence for organizations, several cloud providers have begun offering artificial intelligence as a service (AIaaS). Extant research on AIaaS exhibits a strong focus on technical aspects and has opposing views on what drives or inhibits the adoption of AIaaS within organizations. In this research, we synthesize extant research on AIaaS adoption factors and conduct semi-structured interviews with practitioners. Our research yields 12 factors that drive and 13 factors that inhibit the adoption of AIaaS in practice. We thereby close a gap in scholarly knowledge on the adoption of this emerging service technology, especially on inhibiting factors, and help to guide future research on related behavioral and technical aspects.
Are Gamification Projects Different? An Exploratory Study on Software Project Risks for Gamified Health Behavior Change Support Systems
Autoren: Simon Warsinsky, Manuel Schmidt-Kraepelin, Scott Thiebes, Ali Sunyaev
Abstract: Gamification is increasingly utilized in information systems to afford positive experiences that are typically perceived from playing games. Despite potential benefits, gamification projects have shown to be prone for failure which may lead to severe harmful effects for its users. In traditional software projects, project managers try to mitigate failure through project risk management. However, gamification projects bring with them several differences in comparison to traditional software projects and it is unclear how extant knowledge may be transferred. We address this issue by conducting ten semi-structured interviews with experts involved in the development of gamified health behavior change support systems. Our results indicate that gamification has substantial impacts on various risk factors. We contribute to gamification and project management literature as we are among the first who conceptualize gamification projects as special software projects with different project risk factors.
Hier lesen Sie den Beitrag auf ResearchGate
Get further information on HICSS 54
Phdthesis31072020-10-060Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 6 Oktober 2020
Neuigkeit1992020-10-050Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 5 Oktober 2020
Unser Artikel „Trustworthy artificial intelligence” von Scott Thiebes, Sebastian Lins und Ali Sunyaev wurde in der Zeitschrift Electronic Markets zu veröffentlichung angenommen und ist nun online frei verfügbar! Kostenloser Zugriff (Open Access) über den Link: https://doi.org/10.1007/s12525-020-00441-4
Kurzinhaltsangabe (Englisch):
Artificial intelligence (AI) brings forth many opportunities to contribute to the wellbeing of individuals and the advancement of economies and societies, but also a variety of novel ethical, legal, social, and technological challenges. Trustworthy AI (TAI) bases on the idea that trust builds the foundation of societies, economies, and sustainable development, and that individuals, organizations, and societies will therefore only ever be able to realize the full potential of AI, if trust can be established in its development, deployment, and use. With this article we aim to introduce the concept of TAI and its five foundational principles (1) beneficence, (2) non-maleficence, (3) autonomy, (4) justice, and (5) explicability. We further draw on these five principles to develop a data-driven research framework for TAI and demonstrate its utility by delineating fruitful avenues for future research, particularly with regard to the distributed ledger technology-based realization of TAI.
Neuigkeit2022020-10-010Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 1 Oktober 2020
Die Gesellschaft für Informatik e. V. (GI) hat Prof. Dr. Andreas Oberweis im Rahmen der INFORMATIK 2020 zum GI-Fellow ernannt. Sie würdigt damit seine Leistungen als Wissenschaftler und Netzwerker, beim Wissenstransfer von der Forschung in die Anwendung sowie im Bereich der Nachwuchsförderung.
Neuigkeit1982020-10-010Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 1 Oktober 2020
Die Critical Information Infrastructure (cii) Research Group von Prof. Dr. Ali Sunyaev am Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) (http://cii.aifb.kit.edu) bietet im Rahmen des DAAD RISE Austauschprogramms die einzigartige Möglichkeit, ein mehrmonatiges Praktikum an der Yale University bei Prof. Jakub Szefer im Computer Architecture and Security Lab (http://caslab.csl.yale.edu/) durchzuführen.
Bachelor-Studierende können sich bis zum 1. November 2020 bewerben.
Mit RISE Weltweit unterstützt der DAAD den internationalen Austausch in den Natur- und Ingenieurwissenschaften. Deutsche Bachelorstudierende erhalten ein Stipendium für ein Praktikum in den verschiedensten Ländern der Welt und werden von Forschern vor Ort betreut. Weiterführende Informationen und FAQs sind unter https://www.daad.de/rise/de/rise-weltweit/ zu finden.
Bachelor-Studierende schreiben als Vorbereitung auf den Austausch ihre Abschlussarbeit in der cii Forschungsgruppe. Weitere Informationen sowie Themenbeschreibungen können dem anhängten Dokument oder unter folgenden Link entnommen werden:
https://aifb.kit.edu/web/Thema4657
Kontakt Sebastian Lins (sebastian.lins(at)kit.edu)
Neuigkeit1972020-10-010Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 1 Oktober 2020
Zum Wintersemester 2020/21 übernimmt Herr Dr.-Ing. Michael Färber die Professurvertretung für die Forschungsgruppe Web Science am Institut AIFB. Herr Färber forscht schwerpunktmäßig in den Bereichen "Verarbeitung natürlicher Sprache", "maschinelles Lernen" und "Wissensrepräsentation". Er ist als Projektleiter in mehreren nationalen und internationalen Forschungsprojekten aktiv (digilog@bw, ProData, AI in Peacemaking). Herr Färber wird im Wintersemester 2020/21 die Vorlesungen "Knowledge Discovery" und "Anwendungen der KI" halten.
Neuigkeit1962020-10-010Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 1 Oktober 2020
Die Leitung des Instituts AIFB hat Prof. Dr. J. Marius Zöllner für die kommenden zwei Jahre zu ihrem Sprecher gewählt. Marius Zöllner ist Leiter der Forschungsgruppe Angewandte Technisch-Kognitive Systeme und hat die Funktion als Sprecher der kollegialen Institutsleitung am 01.10.2020 übernommen.
Neuigkeit1952020-09-300Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 30 September 2020
Auf der 41. International Conference on Information Systems (ICIS), die vom 13. - 16. Dezember 2020 virtuell stattfindet, wurden zwei Konferenzbeiträge der Forschungsgruppe cii angenommen.
“Toward Uncovering Patterns of Certification Internalization” von Malte Greulich, Sebastian Lins und Ali Sunyaev
Kurzfassung: The number and variety of information systems (IS) certifications have increased continuously as the use of information technology has diversified and expanded. IS certifications are neutral third-party attestations of specific system characteristics and management principles to prove compliance with requirements. The reasons for organizations to adopt IS certifications are diverse, such as fostering learning and improvement, or demonstrating regulatory compliance. However, because of organizations’ diverse motivations to adopt certifications, organizations also differ in their degree of internalizing the certification. In particular, superficial, ceremonial adoption and a lack of internalization of certifications become critical issues harming the certification’s reputation and effectiveness. This short paper reports on preliminary findings from a qualitative study on the development of a data protection certification. Based on unique access to case companies throughout the certification attestation process, our research will provide insights into how motivations for adoption impact the internalization processes of organizations.
“Social Comparison in mHealth: The Role of Similar Others and Feelings of Envy” von Monica Fallon, Manuel Schmidt-Kraepelin, Scott Thiebes, Simon Warsinsky und Ali Sunyaev
Kurzfassung: To foster ambitious goal setting, mHealth app developers increasingly implement social comparison features such as leaderboards. However, extant research does not sufficiently look at affective consequences of such features and their impact on goal- setting behavior. We focus on two aspects of social comparison to better address this issue: (1) the similarity of comparison targets and (2) the affective consequence of envy. We distinguish between two similarity dimensions (performance and related attributes) and two distinct emotions of envy (benign and malicious). In an experimental study, we find that comparing to targets similar on related attributes (age and gender) determines the relevance of the comparison and positively impacts benign and malicious envy. We further show that comparing to targets similar in performance (step count) decreases malicious envy and increases benign envy, based on appraisals of perceived control. Moreover, benign and malicious envy differentially impact goal-setting behavior.
Neuigkeit2002020-09-240Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 24 September 2020
Zum 1. November 2020 startet die COST-Aktion CA19134, ein europäisches Netzwerkprojekt zum Thema verteilte Wissensgraphen. Dr.-Ing. Tobias Käfer wurde beim Kick-Off der Aktion vom Management-Kommitee der Aktion zum Chair gewählt. Das Projekt hat zum Ziel, auf europäischer Ebene zum Thema verteilte Wissensgraphen (engl. Distributed Knowledge Graphs) eine Forschungsagenda zu entwickeln sowie Austausche, Trainings und Workshops zu organisieren.
Neuigkeit2122020-09-210Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 21 September 2020
Holger Banzhaf wurde für seine Dissertation Nonholonomic Motion Planning for Automated Vehicles in Dense Scenarios mit dem Best Dissertation Award ausgezeichnet.
Abstract
Motion planning is one of the crucial components in the software stack of an automated vehicle. It is responsible for the computation of a safe and
preferably optimal trajectory from a given start state to a desired goal. While
a local solution to this problem is sufficient for highway driving, this thesis
focuses on the computation of a global solution, which is typically required to
handle unstructured environments or complex maneuvers. Relevant scenarios include dead ends, blocked lanes, or various parking problems that have
proven difficult for automated vehicles to solve, particularly when space is
tight.
The contributions of this thesis can be grouped into three parts. The first
part focuses on steering functions for car-like robots, which play a major
role in both search-based and sampling-based motion planning. Within this
context, the novel steering function hybrid curvature (HC) steer is introduced
that computes smoother paths than the well-known Reeds-Shepp steering
function [152] and shorter paths than continuous curvature (CC) steer [53].
Especially in tight environments, HC steer proves to be a powerful tool
for the computation of directly executable motion plans with continuous
curvature between direction switches. In addition to that, the two novel
steering functions continuous curvature rate (CCR) and hybrid curvature
rate (HCR) steer are presented that extend the smoothness of both CC and
HC steer from curvature to curvature rate continuity. This allows to increase
the comfort for passengers as well as the tracking performance of the low level motion controller.
The second part of this thesis focuses on motion planning under uncertainty aiming to improve the robustness of the motion plans by explicitly
considering the localization and control errors of the system. For this purpose, the previously mentioned steering functions are extended to belief
space in which every vehicle state is associated with its respective uncertainty. Furthermore, two novel algorithms for probabilistic collision checking
are introduced in order to bound the collision probability of the computed
vehicle motion. The third part addresses the problem of slow convergence in sampling-based motion planning if samples are only drawn from a uniform distribution.
To overcome this problem, a data-driven approach is presented that utilizes a
convolutional neural network to predict a distribution over future vehicle
poses given the current environment and the boundary conditions of the
planning problem. Samples from this distribution can then be used to bias
the motion planner towards promising regions in the state space allowing to
improve the planning performance in complex scenarios.
Finally, the proposed methods from all three parts are integrated into the
sampling-based motion planner RRT* [93] and its bidirectional extension
BiRRT* [86] to demonstrate their benefits in a broad set of challenging environments. The motion planner is not only tested in simulation, but also
integrated into a research vehicle proving its effectiveness in real-world
applications.
Neuigkeit1942020-09-170Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 17 September 2020
Die Deutsche Forschungsgemeinschaft fördert im Rahmen ihres Schwerpunktprogramms „Digitalisierung der Arbeitswelten“ ein neues Forschungsprojekt zur Digitalisierung im Gesundheitswesen.
Gemeinsam mit Prof. Dr. Christoph Rosenkranz (Cologne Institute for Information Systems, Universität zu Köln) und der Medizinischen Klinik I des Uniklinikums Köln wird Prof. Dr. Ali Sunyaev (AIFB) in den nächsten drei Jahren im Forschungsprojekt „Digitale Transformation im Gesundheitswesen: Theoretische Perspektiven und Konzeptualisierung von Digitalisierungseffekten auf die menschliche Arbeit im Gesundheitswesen“ die Auswirkungen der Digitalisierung auf die Arbeit von medizinischem Fachpersonal untersuchen.
„Das Gesundheitswesen zählt traditionell zu den Branchen, in denen sich neue Technologien eher langsam verbreiten. Dies hat viele Ursachen, z. B. auch, dass neue Technologien oft als Last empfunden werden, die umständlich sind und wertvolle Zeit zur Behandlung von Patientinnen und Patienten beanspruchen. Gleichzeitig zeigen aktuelle Geschehnisse, wie etwa die Corona-Krise, aber auch das enorme Potenzial der Digitalisierung auf, insbesondere im Gesundheitswesen. In unserem Forschungsprojekt wollen wir daher untersuchen, wie die Digitalisierung die Arbeitswelten von medizinischem Fachpersonal verändert und wie digitale Technologien erfolgreicher und im Sinne aller Beteiligter eingesetzt werden können. Gerade im Gesundheitswesen kann es nicht nur eine Digitalisierung um der Digitalisierung Willen geben," sagt Prof. Ali Sunyaev vom AIFB.
Neuigkeit1922020-09-100Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 10 September 2020
Unser Artikel „Why Don't You Join In? A Typology of Information System Certification Adopters” von Sebastian Lins, Theresa Kromat, Julian Löbbers, Alexander Benlian and Ali Sunyaev wurde in der Zeitschrift Decision Sciences Journal angenommen und ist nun online frei verfügbar! Der Artikel wurde im Rahmen des Forschungsprojektes “Unblackboxing IT Certifications“ gemeinsam mit Prof. Alexander Benlian von der Technischen Universität Darmstadt erstellt. Kostenloser Zugriff (Open Access) über den Link: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/deci.12488
Abstract:
While the importance of information system (IS) certifications to demonstrate compliance with security and personal data protection requirements is constantly increasing, competing (theoretical) viewpoints exist that outline the rationales for organizations to adopt certifications. The results of these competing perspectives are inconclusive research findings in the certification adoption literature. While organizations may use certifications to signal quality to consumers, others mainly adopt certifications to improve internal processes or create institutional legitimacy. To enhance our understanding of the motivation for online vendors to adopt IS certifications, we conduct a literature review and a ranking‐type Delphi study with two unique panels comprising certified online vendors (N = 15) and certification authorities (N = 24). As a result, we provide a rank‐order list of 24 motivators and 17 demotivators impacting online vendors’ intentions to adopt IS certifications. We reveal that certain motives are context‐independent, whereas other motives are specific for electronic markets (e.g., “signal data protection”). We also provide rich descriptions of potential demotivators, thereby increasing our understanding of the boundary conditions for IS certification adoption. Comparing our findings to three competing theoretical perspectives enabled us to derive a typology of distinctive certification adopters: functionalists, institutionalists, and signalers. In developing this typology, our findings constitute a first step toward alleviating the inconclusive findings in the academic literature as well as highlighting differences in motivating and inhibiting factors that impact vendors’ adoption intentions.
Neuigkeit1912020-09-070Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 7 September 2020
Onlinebefragung zum Datenschutz
In unserem spannenden und verbraucher-orientierten Projekt PANDIA untersuchen wir verschiedene Aspekte des Datenschutzes im Bereich von Gesundheitsapps. Zu diesen zählen mobile Anwendungen und Assistenzsysteme, wie beispielsweise Laufcoaches, Fitnessprogramme oder auch Apps zur Schlafüberwachung oder Ernährungsaufzeichnung.
Mit einer aktuellen Befragung wollen wir herausfinden, welchen Stellenwert der Datenschutz bei Nutzer*innen im Bereich von Gesundheitsapps- und Diensten hat.
Die Umfrage läuft noch bis zum 30.09.2020. Weitere Informationen sowie die Möglichkeit zur Beteiligung finden Sie hier Onlinebefragung
Corona-Warn-App Akzeptanzstudie
Im Rahmen des PANDIA Projekts wird die Onlinebefragung zum Thema „Corona-Warn-App: Nutzung, Wahrnehmung und Verhalten“ durchgeführt. Dabei wird untersucht, inwiefern die Corona-Warn-App der Bundesregierung die Wahrnehmung und das Verhalten der Bevölkerung in der Öffentlichkeit in Bezug auf die Corona-Pandemie beeinflusst.
Die Umfrage läuft noch bis zum 30.09.2020. Weitere Informationen sowie die Möglichkeit zur Beteiligung finden Sie hier Corona-Warn-App-Studie
Neuigkeit1932020-09-020Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 2 September 2020
Am 2. September 2020 legte Jens Lansing seine Doktorprüfung ab! Seine Dissertation trägt den Titel „IS Certifications: Structure, Evaluation Process, and Impact on Trust and Decisions“.
Während seiner Promotion hat Jens Lansing zahlreiche herausragende wissenschaftliche Papiere in führenden Information Systems-Zeitschriften veröffentlicht, wie dem „The Journal of the Association of Information Systems“ oder „The Journal of Strategic Information Systems“
Wir sagen Herzlichen Glückwunsch, Jens!
Neuigkeit1902020-08-130Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 13 August 2020
Prof. Christof Weinhardt (IISM), Prof. Alexander Mädche (IISM), Prof. Petra Nieken (IBU), Prof. Benjamin Scheibehenne (IISM), Prof. Nora Szech (ECON), Melanie Volkamer (AIFB) und Prof. Alexander Woll (IFSS), haben gemeinsam eine Förderung für den Aufbau des Karlsruhe Decision & Design Experimentation Ecosystem (KD²Ex) erhalten. Die Förderung im Rahmen einer KIT Future Fields Sonderausschreibung für Investitionen ermöglicht neue Formen der partizipativen Forschung: Digital Citizen Science mit Fokus auf den Bereich "Wellbeing at Home".
Neuigkeit1882020-07-140Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 14 Juli 2020
In einem am 10.Juni 2020 veröffentlichten Interview, spricht Prof. Ali Sunyaev über die Konvergenz von Künstlicher Intelligenz (KI) und der Distributed Ledger Technologie zur Schaffung von Systemen mit vertrauenswürdiger KI.
Lesen Sie das gesamte Interview online: https://www.servicemeister.org/2020/07/10/ki-trifft-distributed-ledger-marktplaetze-aufbauen-daten-teilen-und-silos-sprengen/
Neuigkeit1872020-07-130Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 13 Juli 2020
Auf der Jahreskonferenz „Forum Privatheit“ 2020, die vom 12.-13. November virtuell stattfindet, wurden zwei Beiträge der cii Forschungruppe angenommen.
Titel: What Users Really Want to Know from Privacy Notices: A Comparison of Approaches for Personalized Privacy Information Provision.
Autoren:Mandy Goram, Dirk Veiel, Tobias Dehling, Ali Sunyaev
Abstract: Nowadays, sophisticated techniques have been developed to determine users’ behavioral tendencies and to find and display content suitable to users. Companies collect huge amounts of information about users in order to better identify content and respond to user contexts. How and for what purposes the information is collected is, however, often not made transparent to users. When providing privacy information, personalization of the content and users privacy needs play apparently not a significant role for providers. Our research focuses on personalized privacy information provision to reduce asymmetries in knowledge and power between providers and users and to enable users to proactively participate in the retrieval of privacy information. Based on a literature review, we developed a formal model that enables us to formalize user privacy preferences, user-based privacy information provision, and information about privacy practices. We identified promising approaches for personalized privacy information provision that are orthogonal to each other and suitable for detection of user privacy preferences based on implicit or explicit feedback. We show what approach works best for personalized privacy information provision and what approaches perform worse through a comparison of the three selected and prototypically implemented approaches.
Der Extended Abstract zur Einreichung findet sich auf ResearchGate.
Titel: Let the Computer Say NO! The Neglected Potential of Policy Definition Languages for Data Sovereignty.
Autoren: Jan Bartsch, Tobias Dehling, Florian Lauf, Sven Meister, Ali Sunyaev
Abstract: When using today's internet services and platform ecosystems, data of consumers is often harvested and shared without their consent; that is, consumers seized to be sovereigns of their own data. Due to the rapid and abundant nature of interactions in today's platform ecosystems, manual consent management is impracticable. To support development of semi-automated solutions for this problem, we investigated the use of policy definition languages as machine-readable and enforceable mechanism to re-establish data sovereignty for consumers. Based on an expert literature review, we develop a framework of the chances and challenges of leveraging policy definition languages as central building blocks for data sovereignty in platform ecosystems.
Der Extended Abstract zur Einreichung findet sich auf ResearchGate.
Neuigkeit1862020-07-070Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 7 Juli 2020
Die Termin- und Raumplanung für die KIT-Klausuren des Corona-Semesters 2020 ist abgeschlossen. Die schriftlichen Prüfungen des Instituts AIFB finden im ursprünglich geplanten Zeitraum 27.07.20 - 29.07.2020 statt. Die Termine der AIFB-Prüfungen können dem Prüfungsplan entnommen werden.
Neuigkeit1842020-06-290Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 29 Juni 2020
Das Projekt DaWID (Datenzentrierte Wertschöpfungskettenplattform), dass auf Seiten des KIT von der Forschungsgruppe von Prof. Dr. Sunyaev bearbeitet wird, beschäftigt sich damit Bürger:innen einen souveränen Umgang mit ihren Daten zu ermöglichen und gleichzeitig eine datenzenrierte Wertschöpfung in Form eines Plattformökosystems zu erschaffen.
Nun erwähnen erste Artikel DaWID:
- Der erste Artikel „Der Digitale Zwilling mit Datensouveränität: Say hello to DaWID“, wurde von von der Deutschen Telecom AG im Kontext des Data Intelligence Hub verfasst. Der Artikel zeigt die Chancen, die sich aus einem digitalen Zwilling mit Datensouveränität ergeben auf und skizziert das Vorgehen zum Erreichen dieses Ziels für das Projekt DaWID.
- Der zweite Artikel: „From Hollywood into Your Home: The Customer Digital Twin is Coming … with IDS Inside“ stammt von der International Data Spaces Association. Dort wird die Wichtigkeit der souveränen Datenteilung noch einmal klar verdeutlicht.
Weitere Informationen zum Projekt DaWID finden sich unter:
Phdthesis31122020-06-260Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 26 Juni 2020
Neuigkeit1832020-06-080Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 8 Juni 2020
Mit GAIA-X entwickeln Vertreter aus Politik, Wirtschaft und Wissenschaft aus Frankreich und Deutschland gemeinsam mit weiteren europäischen Partnern einen Vorschlag zur Gestaltung der nächsten Generation einer Dateninfrastruktur für Europa. Ziel ist eine sichere und vernetzte Dateninfrastruktur, die den höchsten Ansprüchen an digitale Souveränität genügt und Innovationen fördert. In einem offenen und transparenten digitalen Ökosystem sollen Daten und Dienste verfügbar gemacht, zusammengeführt und vertrauensvoll geteilt werden können.
Im Juni 2020 präsentieren Altmaier und Le Maire konkrete Schritte des europäischen Dateninfrastrukturprojekts GAIA-X. Zeitgleich wurden neue Dokumente zum Status Quo des Projektes veröffentlicht.
Die Forschungsgruppe Critical Information Infrastructures von Prof. Sunyaev hat an dem Dokument zur Architektur mitgewirkt und ist im Rahmen der Arbeitsgruppe ‚Zertifizierung & Akkreditierung‘ maßgeblich beteiligt.
Link zum Dokument:
https://www.bmwi.de/Redaktion/EN/Publikationen/gaia-x-technical-architecture.html
Alle weiteren Infos zu GAIA-X:
https://www.data-infrastructure.eu
Neuigkeit1852020-06-060Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 6 Juni 2020
Tobias Käfer wurde als Best Reviewer des In-Use-Tracks auf der 17. Extended Semantic Web Conference (ESWC) ausgezeichnet.
Darüberhinaus war das Paper "Observing Linked Data Dynamics" von Tobias Käfer u.a. über das Dynamic Linked Data Observatory für den 7-Years-Most-Influential-Paper-Award der Konferenz nominiert.
Neuigkeit1822020-06-050Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 5 Juni 2020
Radina Sofronova, Russa Biswas, Dr. Mehwish Alam und Prof. Dr. Harald Sack haben den "Best poster paper award" für ihre Arbeit mit dem Titel "Entity Typing based on RDF2Vec using Supervised and Unsupervised Methods" bei der 17. European Semantic Web Conference (ESWC) 2020 gewonnen.
Neuigkeit1812020-06-030Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 3 Juni 2020
Prof. Dr. Ali Sunyaev, erhält den diesjährigen Lehrpreis der Fakultät Wirtschaftswissenschaften für herausragende interaktive und praxisorientierte Lehrveranstaltungen zu aktuellen Themen wie „Cloud Computing, Blockchain oder IoT“.
Mit dem Fakultätslehrpreis würdigt das Präsidium des KIT seit 2007 forschungs- und anwendungsorientierte Lehrmodule sowie Lehrveranstaltungen an den KIT-Fakultäten, die sich durch neue Formen des Lehrens und Lernens, Interdisziplinarität und hohe Aktualität des vermittelten Fachwissens auszeichnen.
Prof. Ali Sunyaev möchte sich deshalb bei allen Studierenden für diese Anerkennung bedanken und freut sich sehr auf die weitere Zusammenarbeit in Forschung und Lehre.
Ein kurzes Video finden Sie hier:
https://www.youtube.com/watch?v=GIp_FAq9-7k
Neuigkeit1802020-06-020Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 2 Juni 2020
In der Zeitschrift ACM Computing Surveys wurde eine neue Forschungsarbeit mit dem Titel "Trade-offs between Distributed Ledger Technology Characteristics" von Niclas Kannengießer, Sebastian Lins, Tobias Dehling und Ali Sunyaev veröffentlicht.
Kurzfassung:
When developing peer-to-peer applications on distributed ledger technology (DLT), a crucial decision is the selection of a suitable DLT design (e.g., Ethereum), because it is hard to change the underlying DLT design post hoc. To facilitate the selection of suitable DLT designs, we review DLT characteristics and identify trade-offs between them. Furthermore, we assess how DLT designs account for these trade-offs and we develop archetypes for DLT designs that cater to specific requirements of applications on DLT. The main purpose of our article is to introduce scientific and practical audiences to the intricacies of DLT designs and to support development of viable applications on DLT.
DOI: https://doi.org/10.1145/3379463
Neuigkeit1792020-05-050Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 5 Mai 2020
Die Forschungsgruppe cii hat gemeinsam mit den Kollegen des Fraunhofer Institute for Open Communication Systems und der Humboldt Universität Berlin einen neuen Forschungsartikel mit dem Titel „Security and Privacy Requirements for Cloud Computing in Healthcare: Elicitation and Prioritization from a Patient Perspective“ in der Zeitschrift ACM Transactions on Management Information Systems (ACM TMIS) veröffentlichen können. Tatiana Ermakova, Benjamin Fabian, Marta Kornacka, Scott Thiebes und Ali Sunyaev haben diesen Artikel gemeinsam verfasst.
Kurzzusammenfassung:
Cloud computing promises essential improvements in healthcare delivery performance. However, its wide adoption in healthcare is yet to be seen, one main reason being patients’ concerns for security and privacy of their sensitive medical records. These concerns can be addressed through corresponding security and privacy requirements within the system engineering process. Despite a plethora of related research, security and privacy requirements for cloud systems and services have seldomly been investigated methodically so far, whereas their individual priorities to increase the system success probability have been neglected. Against this background, this study applies a systematic requirements engineering process: First, based on a systematic literature review, an extensive initial set of security and privacy requirements is elicited. Second, an online survey based on the best-worst scaling method is designed, conducted, and evaluated to determine priorities of security and privacy requirements.
Our results show that confidentiality and integrity of medical data are ranked at the top of the hierarchy of prioritized requirements, followed by control of data use and modification, patients’ anonymity, and patients’ control of access rights. Availability, fine-grained access control, revocation of access rights, flexible access, clinicians’ anonymity, as well as usability, scalability, and efficiency of the system complete the ranking. The level of agreement among patients is rather small, but statistically significant at the 0.01 level.
DOI: https://doi.org/10.1145/3386160
Neuigkeit1782020-05-040Termin„Datum (Date)“ ist ein Datentyp für Datumswerte. Er wird Attributen mit Hilfe eines von Semantic MediaWiki bereitgestellten, softwareseitig fest definierten Attributs (Spezialattribut), zugeordnet.: 4 Mai 2020
Die Forschungsgruppe cii hat gemeinsam mit den Kollegen von der Technischen Universität Darmstadt einen neuen Forschungsartikel mit dem Titel „A Multi-Perspective Lens on Web Assurance Seals: Contrasting Vendors’ Intended and Consumers’ Perceived Effects“ in der Zeitschrift Eletronic Commerce Research veröffentlichen können. Julian Löbbers, Sebastian Lins, Theresa Kromat, Alexander Benlian, und Ali Sunyaev haben diesen Artikel gemeinsam im Rahmen des Forschungsprojektes ‚Unblackboxing IT Certifications‘ verfasst.
Kurzzusammenfassung:
Web assurance seals are actions taken by e-commerce vendors to increase their trustworthiness and alleviate consumers’ concerns. In their essence, web assurance seals are a product of negotiations, adoptions, and settlements among various groups of interests (e.g., seal authorities, vendors, consumers, or governmental institutions). However, previous research has hitherto used a unilateral research perspective when studying web assurance seals (i.e., either consumer- or vendor-centric), which has acted as a gridlock for web assurance seal literature development. Drawing on signaling theory, we use a ranking-type Delphi study with three distinct, yet mutually supportive expert panels (N=60) to compare vendors’ intentions to acquire web assurance seals and perceived effects by consumers. Our results uncover a mismatch between consumers’ perceptions and vendors’ intentions of web assurance seals, unintended side effects as well as vendors’ targeting other stakeholders than consumers, ultimately providing starting points for research to move forward.
DOI (forthcoming): https://dx.doi.org/10.1007/s10660-020-09415-2
Kolloquiums Ankündigungen
Sie können sich in unserem Kolloquiumsverteiler eintragen.
Jede Meldung wird Ihnen dann per E-Mail zugesandt.
Zur Anmeldung:
Kolloquiumsverteiler