000 Informatik, Wissen, Systeme
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„Da haste den Salat“
(2015)
Allein in Deutschland landen jedes Jahr 11 Millionen Tonnen Lebensmittel auf dem Müll, obwohl sie noch zum Verzehr geeignet wären: allein 61% davon aus privaten Haushalten. Gleichzeitig wächst durch die voranschreitende Urbanisierung der Wunsch nach mehr sozialer Vernetzung. Was können wir gegen diese Entwicklung tun? Wie bringt man Menschen dazu, bewusster mit Nahrungsmitteln umzugehen und welche Rolle können soziale Netzwerke dabei spielen? Im Dialog mit Nutzern entstand mittels Personas und Szenarien „neighborSWAP“: Eine App als lokales Einkaufsnetzwerk. Sie ermöglicht kollaboratives Einkaufen und das Teilen übriggebliebener Mahlzeiten, ungenutzter Lebensmittel oder selbst angebauter Waren über eine Sharing-Funktion. Gleichzeitig inspiriert sie den Nutzer zu einer abwechslungsreichen und bewussten Ernährung.
{hi}stories
(2008)
With more and more digital information being produced by individuals every day, we will soon be able to use it to understand the past. Based on this premise this paper presents {Hi}Stories, a system to support the creation and access of user generated contents as historical evidences. In {Hi}Stories users aggregate contents from Internet and are invited to contribute their own material. It combines a number of research themes: collaborative information structuring, combination of contents from online services, and visualization and browsing of structured information collections.
The SPIM workshop focuses especially on people that are working on the social or semantic Web, machine learning, user modeling, recommender systems, information retrieval, semantic interaction, or their combination. The goal is to bring together researchers and practitioners to initiating discussions on the different requirements and challenges coming with the social and semantic Web for personalized information retrieval systems. The workshop aims at improving the exchange of ideas between the different research communities and practitioners involved in the research on semantic personalized information management.
Eine Auswahl von Vorträgen der 19. Jahrestagung der Gesellschaft für Klassifikation Basel 1995
Wirtschaftsinformation
(2001)
Datenmanagementpläne bilden die Grundlage für einen verantwortungsvollen Umgang mit Forschungsdaten. Gerade (Fach)Hochschulen der Angewandten Wissenschaften stellt dies jedoch vor große Herausforderungen, da sie bislang auf wenig etablierte Strukturen, Standards und Best Practices aus den für sie charakteristischen praxisrelevanten Disziplinen und Kooperationen zurückgreifen können. Das Projekt SAN-DMP will genau in diesem Spannungsfeld ansetzen um die Bedarfe unterschiedlicher Stakeholdergruppen in Bezug auf Datenmanagementpläne (DMP) zu untersuchen. Durch qualitative Methoden sollen evidenzbasierte Umsetzungsszenarien und Handlungsempfehlungen für das Forschungsdatenmanagement entstehen, die auf die substanziellen Bedürfnisse dieses Hochschultyps zugeschnitten sind. Die Expert:innen der verschiedenen Hochschulen und die Forschungscommunity werden schon im Forschungsprozess miteingebunden und die Ergebnisse werden offen publiziert, um die Diskussion und den Wissensaustausch (oder -transfer) anzuregen. Der vorliegende Artikel beschreibt Ausgangslage und methodisches Vorgehen des Projekts.
Was sehe ich? Visualisierungsstrategien für Datentransparenz in der Historischen Netzwerkanalyse
(2022)
Die Historische Netzwerkanalyse (HNA) hat sich zu einem etablierten Forschungsfeld entwickelt. Zu ihren wichtigsten methodischen Herausforderungen gehört die Suggestionskraft von Visualisierungen. Die Transparenz bezüglich der Datenquellen ist daher für die HNA sowohl bei selbst erhobenen als auch bei sekundär genutzten Daten Voraussetzung, will sie geisteswissenschaftlichen Kriterien der Nachprüfbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Interpretationen erfüllen. Dieser Beitrag beschreibt und diskutiert – aufbauend auf einem iterativen und durch Workshops sowie einer Nutzer*innenstudie begleiteten Forschungsprozess – vier Designziele zur Verwirklichung einer solchen Transparenz: 1) Aufnahme und Kommunikation von Datenprovenienzen, 2) Dokumentation vorausgegangener Prozesse, 3) Offenhaltung der Interpretierbarkeit der Daten und 4) Unterstützung von Folgeforschung. Anschließend werden beispielhafte Umsetzungsstrategien in Form von Prototypen präsentiert.