TY - RPRT A1 - Albrecht, Jens A1 - Lehmann, Robert A1 - Zauter, Sigrid T1 - Digitale Assistenz in der psychosozialen Beratung BT - Projekt-Abschlussbericht ; 9.2019-2.2021 N2 - In vielen Unternehmen werden heutzutage Chatbots eingesetzt, um Standard-Anfragen von Kunden effizient zu beantworten. Auch im psychosozialen Beratungsumfeld können natürlichsprachliche digitale Assistenzen eine sinnvolle Ergänzung zu menschlichen Beratern sein, denn sie sind jederzeit verfügbare, anonyme Ansprechpartner. Die Hürden für den Einsatz in der psychosozialen Beratung sind allerdings hoch, da die Entwicklung und der Betrieb von Chatbots zunächst Kosten verursacht und systematische Studien zum Mehrwehrt derartiger Systeme in diesem Anwendungsfeld bisher nicht vorliegen. Ziel des Projekts DIA (Digitale Assistenz) war die prototypische Entwicklung eines lernfähigen Chatbots für die psychosoziale Beratung. Dabei wurde insbesondere die Frage untersucht, wie aufwändig es ist, einen KI-basierten Chatbot ausschließlich mit Open-Source-Technologie zu entwickeln. Das von der Staedtler-Stiftung geförderte Projekt lief von September 2019 bis Februar 2021. Die Arbeiten wurden in einer interdisziplinären Kooperation vom Institut für E-Beratung mit der Fakultät Informatik der TH Nürnberg durchgeführt. Als Anwendungsdomäne diente die Bildungsberatung für den Zertifikatskurs Online-Beratung, die bisher hauptsächlich über E-Mail-Kommunikation erfolgt. T3 - E-Beratung - 2021,1 KW - Onlineberatung, Onlinekommunikation, digitale Kommunikation, Chatbot KW - Psychosoziale Beratung KW - computerunterstützte Kommunikation KW - ChatBot Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:92-opus4-7792 VL - 2021 IS - 1 ER - TY - RPRT A1 - Robert, Lehmann A1 - Albrecht, Jens A1 - Zauter, Sigrid T1 - CaSoTex, Computerunterstützte Analyse Sozialwissenschaftlicher Texte T2 - E-Beratung N2 - Ziel des Forschungsprojektes war die Erforschung der Einsatzmöglichkeiten computerlinguistischer Methoden und maschineller Lernverfahren zur automatisierten Analyse sozialwissenschaftlicher Texte. Die Datengrundlage bildeten digital vorliegende Beiträge aus moderierten, sozialen Beratungsforen. Anhand konkreter sozial-wissenschaftlicher Fragestellungen zu Wirkungszusammenhängen in der Onlineberatung sollte untersucht werden, inwiefern Computer-Linguistik und maschinelle Lernverfahren qualitative Analysen unterstützen bzw. ergänzen können, wo die Grenzen der Verfahren liegen und wie bei deren Einsatz vorzugehen ist. Im Projekt wurden erste konkrete Erkenntnisse generiert, der Forschungsverbund vergrößerte sich, Praxis-Forschungsprojekte wurden beantragt und es entstanden weitere Überlegungen zu größeren Forschungsprojekten. Die aktuellen Ergebnisse sind vielversprechend. Überwachte Lernverfahren können mit ausreichend vielen und gut vorbereiteten Trainingsdaten interpretierbare und verwertbare Erkenntnisse liefern. T3 - E-Beratung - 2020,1 KW - Künstliche Intelligenz KW - Computerunterstützte Kommunikation KW - Onlineberatung KW - Onlinekommunikation KW - digitale Kommunikation Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:92-opus4-6197 VL - 2020 IS - 1 CY - Nürnberg ER - TY - CHAP A1 - Albrecht, Jens A1 - Fiedler, Marc A1 - Kiefer, Tim T1 - A Rule-Based Approach to Local Anonymization for Exclusivity Handling in Statistical Databases T2 - In: Domingo-Ferrer, J., Pejić-Bach, M. (eds) Privacy in Statistical Databases. PSD 2016. Lecture Notes in Computer Science, vol 9867. N2 - Statistical databases in general and data warehouses in particular are used to analyze large amounts of business data in pre-defined as well as ad-hoc reports. Operators of statistical databases must ensure that individual sensitive data, e.g., personal data, medical data, or business-critical data, are not revealed to unprivileged users while making use of these data in aggregates. Business rules must be defined and enforced to prevent disclosure. The unsupervised nature of ad-hoc reports, defined by the user and unknown to the database operator upfront, adds to the complexity of keeping data secure. Storing sensitive data in statistical databases demands automated methods to prevent direct or indirect disclosure of such sensitive data. This document describes a rule-based approach to local recoding of sensitive data. It introduces the notion of exclusivity to describe quasiidentifiers with local rules based on the multidimensional data model. It further defines options to treat exclusive entities that may disclose sensitive data. The local anonymization minimizes information loss and works well even with very large data sets. Y1 - 2016 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-319-45381-1_7 PB - Springer CY - Cham ER - TY - RPRT A1 - Albrecht, Jens A1 - Lehmann, Robert A1 - Poltermann, Aleksandra T1 - GeCCo 1.0 - Erstellung eines öffentlichen Datensatzes für die KI-basierte Inhaltsanalyse in der Online-Beratung T2 - Schriftenreihe der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm N2 - Ein Einsatzfeld Künstlicher Intelligenz im Bereich der Sozialen Arbeit ist die automatische Inhaltsanalyse von Konversationen aus der psychosozialen Onlineberatung. Mögliche Anwendungen sind die statistische Untersuchung von Wirkzusammenhängen sowie die Entwicklung KI-basierter Dialog-und Unterstützungssysteme. Die Grundlage für das Training entsprechender Modelle sind aussagekräftige und realistische Trainingsdaten. Im Rahmen des Projektes GeCCo (German e-Counseling Conversation Dataset) wurde ein erster deutschsprachiger Datensatz für die Analyse psychosozialer Beratungskonversationen erstellt und veröffentlicht. Wesentlicher Bestandteil ist ein neu entwickeltes Kategoriensystem, das eine feingranulare inhaltliche Klassifikation in 40 Berater-und 28 Klienten-Kategorien ermöglicht. Basierend auf dem Datensatz konnten erfolgreich verschiedene Modelle mithilfe maschineller Lernverfahren trainiert und für die wissenschaftliche Nutzung bereitgestellt werden. KW - Online-Beratung KW - KI KW - Datensatz KW - automatische Inhaltsanalyse Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:92-opus4-13894 SP - 3 EP - 15 ER - TY - CHAP A1 - Rudolph, Eric A1 - Engert, Natalie A1 - Albrecht, Jens T1 - An AI-Based Virtual Client for Educational Role-Playing in the Training of Online Counselors T2 - Proceedings of the 16th International Conference on Computer Supported Education - Volume 2 KW - Artificial Intelligence KW - Social Counseling Y1 - 2024 SN - 978-989-758-697-2 U6 - https://doi.org/10.5220/0012690700003693 SN - 2184-5026 SP - 108 EP - 117 PB - SCITEPRESS - Science and Technology Publications ER -