TY - THES A1 - Wendlinger, Lorenz T1 - Structure-aware Deep Learning N2 - Graph structures permeate the digital landscape in explicit and implicit forms. They connect or construct artifacts by combining semantic and structural information. We also observe them in the systems designed to process this data, in their learning algorithms and the very nature of the tasks they solve. At the same time, machine learning methods are extremely data-hungry, requiring petabytes of data for training. Due to their complexity, graphs remain an under-utilized resource in this regard. Many approaches cannot incorporate them due to being fully structurally unaware or not suited to the specific flavour of graphs encountered in some domains. This disconnect is sub-optimal from an effectiveness and efficiency perspective. We present methods that extend the scope of structure-aware deep learning through structural knowledge integration and enrichment, structural performance prediction, and synergistic transfer learning. Knowledge graphs organize information and make it directly available for querying. They provide a structured inference interface for manual and automated inspection, though they can suffer from data quality issues and require careful schema design. We rephrase the reconciliation of knowledge in knowledge graphs as a link prediction task, making it tractable with adapted graph neural networks, while also benefiting conventional link prediction tasks. We further combine textual semantics and structural expression for legal reference prediction via adapted heterogeneous graph neural networks operating on complex meta-information enriched graphs. Additionally, we explore methods for the integration of intermediary expressions in strongly typed heterogeneous graphs, improving prediction via meta-path-based processing. We also develop methods for automated machine learning workflow analysis and performance prediction. This includes the learning of salient representations for management as well as improvement of workflows through automatic suggestion and refinement of components. These are then extended to the prediction of Neural Architecture Search performance prediction, including adaptation to operation-on-edge spaces. Finally, we investigate the transfer capability of pre-trained attention structures for text-based prediction tasks and find it to be both inferior to directly optimized attention masks as well as highly dependent on inherent domain knowledge. We also show that the exploitation of hierarchical task formulation can improve prediction performance through joint learning in diverse learning domains, including link prediction, performance prediction, and specialized and general argumentation mining. The dissertation contains previously published or submitted texts: Wendlinger, L., Hübscher, G., Ekelhart, A., Granitzer, M. (2022). Reconciliation of Mental Concepts with Graph Neural Networks. In: Strauss, C., Cuzzocrea, A., Kotsis, G., Tjoa, A.M., Khalil, I. (eds): Database and Expert Systems Applications. DEXA 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13427, p 133-146. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-12426-6_11; Wendlinger, L., Granitzer M. (2024). Informed Heterogeneous Attention Networks for Metapath Based Learning. In: SAC '24: Proceedings of the 39th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing, p 458-465, ACM, New York. https://doi.org/10.1145/3605098.3635890; Wendlinger, L., Nonn, S.A., Al Zubaer, A., Granitzer, M. (2026). The Missing Link: Joint Legal Citation Prediction Using Heterogeneous Graph Enrichment. In: Wrembel, R., Kotsis, G., Tjoa, A.M., Khalil, I. (eds) Database and Expert Systems Applications. DEXA 2025. Lecture Notes in Computer Science, vol 16047, p 197-211. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-032-02088-8_14; Wendlinger, L., Stier, J., Granitzer, M. (2021). Evofficient: Reproducing a Cartesian Genetic Programming Method. In: Hu, T., Lourenço, N., Medvet, E. (eds) Genetic Programming. EuroGP 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12691, p 162-178. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-72812-0_11; Wendlinger, L., Berndl, E., Granitzer, M. (2021). Methods for Automatic Machine-Learning Workflow Analysis. In: Dong, Y., Kourtellis, N., Hammer, B., Lozano, J.A. (eds) Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Applied Data Science Track. ECML PKDD 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12979, p 52-67. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-86517-7_4; Wendlinger, L., Granitzer, M., Fellicious, C. (2023). Pooling Graph Convolutional Networks for Structural Performance Prediction. In: Nicosia, G., et al. (eds) Machine Learning, Optimization, and Data Science. LOD 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13811, p 1-16. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-25891-6_1; Wendlinger, L., Braun, C., Zubaer, A., Nonn, S., Großkopf, S., Fellicious, C., Granitzer, M.: On the Suitability of pre-trained foundational LLMs for Analysis in German Legal Education, submitted to the proceedings of the International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science 2025, preprint published: https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.15902; Wendlinger, L., Kuhn, R., Mitrovic, J., Granitzer, M. (2025). Joint Learning for Efficient German Argument Mining. In: 2025 IEEE 37th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), Athens, Greece, 2025, p 770-777. IEEE, Los Alamitos. https://doi.org/10.1109/ICTAI66417.2025.00111. N2 - Graphenstrukturen durchdringen die digitale Landschaft in expliziten und impliziten Formen. Sie verbinden oder konstruieren Artefakte, indem sie semantische und strukturelle Informationen kombinieren. Wir beobachten sie auch in den Systemen, die zur Verarbeitung dieser Daten entwickelt wurden, in ihren Lernalgorithmen und in der Art der Aufgaben, die sie lösen. Gleichzeitig sind die Methoden des maschinellen Lernens extrem datenhungrig und benötigen Petabytes an Daten für das Training. Aufgrund ihrer Komplexität bleiben Graphen in dieser Hinsicht eine unzureichend genutzte Ressource. Viele Ansätze können sie nicht einbeziehen, weil sie die Struktur der Graphen nicht kennen oder nicht für die spezielle Art von Graphen geeignet sind, die in einigen Bereichen vorkommen. Diese Trennung ist aus Sicht der Effektivität und Effizienz suboptimal. Wir stellen Methoden vor, die den Anwendungsbereich des strukturbewussten Deep Learning durch strukturelle Wissensintegration und -anreicherung, strukturelle Leistungsvorhersage und synergetisches Transferlernen erweitern. Wissensgraphen organisieren Informationen und machen sie direkt für Abfragen verfügbar. Sie bieten eine strukturierte Inferenzschnittstelle für die manuelle und automatische Überprüfung, obwohl sie unter Problemen der Datenqualität leiden können und ein sorgfältiges Schemadesign erfordern. Wir formulieren den Abgleich von Wissen in Wissensgraphen als eine Aufgabe der Kantenvorhersage um, die mit angepassten neuronalen Netzen für Graphen durchführbar ist und auch konventionellen Kantenvorhersageaufgaben zugute kommt. Darüber hinaus kombinieren wir Textsemantik und strukturelle Ausdrücke für die Vorhersage rechtlicher Verweise mit Hilfe angepasster heterogener Graph neuronaler Netze, die auf komplexen, mit Metainformationen angereicherten Graphen arbeiten. Darüber hinaus erforschen wir Methoden zur Integration von intermediären Ausdrücken in stark typisierten heterogenen Graphen und verbessern die Vorhersage durch metapfadbasierte Verarbeitung. Wir entwickeln auch Methoden für die automatische Analyse von Prozessbeschreibungen und Leistungsvorhersagen für maschinelles Lernen. Dies beinhaltet das Lernen von bedeutungsvollen Repräsentationen für das Management sowie die Verbesserung von Prozessbeschreibungen durch automatische Vorschläge und Verfeinerung von Komponenten. Diese Methoden werden dann auf die Leistungsvorhersage der neuronalen Architektursuche ausgeweitet, einschließlich der Anpassung an die Operation-on-Edge-Räume. Schließlich untersuchen wir die Transferfähigkeit von vortrainierten Aufmerksamkeitsstrukturen für textbasierte Vorhersageaufgaben und stellen fest, dass diese sowohl den direkt optimierten Aufmerksamkeitsmasken unterlegen sind als auch in hohem Maße vom inhärenten Domänenwissen abhängen. Wir zeigen auch, dass die Ausnutzung hierarchischer Aufgabenformulierung die Vorhersageleistung durch gemeinsames Lernen in verschiedenen Lernbereichen verbessern kann, einschließlich Kantenvorhersage, Leistungsvorhersage und spezialisierter und allgemeiner Argumentationsanalyse. Die Dissertation beinhaltet bereits veröffentlichte oder zur Veröffentlichung vorgesehene Texte: Wendlinger, L., Hübscher, G., Ekelhart, A., Granitzer, M. (2022). Reconciliation of Mental Concepts with Graph Neural Networks. In: Strauss, C., Cuzzocrea, A., Kotsis, G., Tjoa, A.M., Khalil, I. (Hgg.): Database and Expert Systems Applications. DEXA 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13427, S. 133-146. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-12426-6_11; Wendlinger, L., Granitzer M. (2024). Informed Heterogeneous Attention Networks for Metapath Based Learning. In: SAC '24: Proceedings of the 39th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing, S. 458-465, ACM, New York. https://doi.org/10.1145/3605098.3635890; Wendlinger, L., Nonn, S.A., Al Zubaer, A., Granitzer, M. (2026). The Missing Link: Joint Legal Citation Prediction Using Heterogeneous Graph Enrichment. In: Wrembel, R., Kotsis, G., Tjoa, A.M., Khalil, I. (Hgg.) Database and Expert Systems Applications. DEXA 2025. Lecture Notes in Computer Science, vol 16047, S. 197-211. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-032-02088-8_14; Wendlinger, L., Stier, J., Granitzer, M. (2021). Evofficient: Reproducing a Cartesian Genetic Programming Method. In: Hu, T., Lourenço, N., Medvet, E. (Hgg.) Genetic Programming. EuroGP 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12691, S. 162-178. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-72812-0_11; Wendlinger, L., Berndl, E., Granitzer, M. (2021). Methods for Automatic Machine-Learning Workflow Analysis. In: Dong, Y., Kourtellis, N., Hammer, B., Lozano, J.A. (Hgg.) Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Applied Data Science Track. ECML PKDD 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12979, S. 52-67. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-86517-7_4; Wendlinger, L., Granitzer, M., Fellicious, C. (2023). Pooling Graph Convolutional Networks for Structural Performance Prediction. In: Nicosia, G., et al. Machine Learning, Optimization, and Data Science. LOD 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13811, S. 1-16. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-25891-6_1; Wendlinger, L., Braun, C., Zubaer, A., Nonn, S., Großkopf, S., Fellicious, C., Granitzer, M.: On the Suitability of pre-trained foundational LLMs for Analysis in German Legal Education, eingereicht für die Proceedings der International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science 2025, vorab veröffentlicht: https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.15902; Wendlinger, L., Kuhn, R., Mitrovic, J., Granitzer, M. (2025). Joint Learning for Efficient German Argument Mining. In: 2025 IEEE 37th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), Athens, Greece, 2025, S. 770-777. IEEE, Los Alamitos. https://doi.org/10.1109/ICTAI66417.2025.00111. KW - graph neural networks KW - knowledge graphs KW - structural knowledge integration KW - structural performance prediction KW - synergistic transfer learning KW - link prediction tasks Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:739-opus4-19892 ER - TY - THES A1 - Neuwirth, Daniel T1 - Einbettung und Charakterisierung von aligned bar 1-visibility Graphen und outer fan free Graphen N2 - In dieser Arbeit werden drei verschiedene Klassen von Graphen untersucht. Die Klassen sind die bar (1;1)-visibilty Graphen, die aligned bar 1-visibility Graphen und die outer fan free Graphen. Die Klassen werden durch ihre möglichen Einbettungen charakterisiert. Die Repräsentation der bar (1; j)-visibility Graphen ist, dass jeder Knoten als horizontaler Strich und jede Kante als vertikaler Strich gezeichnet wird. Eine Kante kann einen Knoten genau einmal schneiden und ein Knoten kann j-mal geschnitten werden. Wir erweitern die Ergebnisse von Dean et. al. und geben Beispiele mit einer maximalen Dichte an für bar (1; 2)-visibility, bar (1; 3)-visibility und bar (1; 4)-visibility Graphen und geben einen maximal dünnen Graphen für die Klasse der bar (1;1) visibility Graphen an. Wir zeigen, dass die Klassen der bar (1; j)-visibility Graphen für 1 < j < 1eine unendliche Hierarchie bilden. Abschließend beweisen wir, dass das Erkennungsproblem ob ein Graph eine bar (1;1)-visibility Repräsentation hat, NP-vollständig ist. Die Klasse der aligned bar 1-visibility Graphen (AB1V ) erhält man, indem man die bar (1;1)-visibility Repräsentation um 90 Grad dreht und alle Knoten verlängert, so dass diese alle mit der y-Koordinate 0 starten. Die relative Position bzgl. der x-Koordinate wird mit der t-Ordnung beschrieben und mit der r-Ordnung die relative Position bzgl. der y-Koordinate. Wir erweitern die Erkenntnisse von Felsner und Massow für die Klasse der AB1V Graphen bzgl. ihrer maximalen Dichte, der minimale Grad eines Knotens. Wir führen die Methode Pfadaddition ein, um anhand deren Abschlusseigenschaften zu unterscheiden, ob ein Graph in einer Klasse liegt oder nicht. Diese Methode nutzen wir, um die Beziehung der Klasse der AB1V Graphen mit anderen Klassen zu untersuchen. Für die Klasse der maximalen Graphen geben wir einen dünnen Graphen und eine untere Schranke bzgl. der Dichte an. Wir geben einen Algorithmus an, welcher eine Bucheinbettung aus einer AB1V Einbettung berechnet. Für die Klassen der optimalen AB1V Graphen geben wir einen Einbettungsalgorithmus an. Wir verbessern den Erkennungsalgorithmus von Felsner und Massow, ob ein Graph mit einer gegebenen t-Ordnung eine AB1V Einbettung besitzt. Für die Klasse der distinkt strong AB1V Graphen, Graphen in der jeder Knoten ein unterschiedliche r-Ordnung hat und maximal für die r-Ordnung ist, geben wir einen Algorithmus an, der in O(n6) eine mögliche Einbettung berechnet. Zum Schluss zeigen wir für diese Klasse, dass es exponentiell viele verschiedene Einbettungen gibt. Ein Graph hat eine outer fan free Einbettung, wenn alle Knoten inzident zu einer Fläche sind und keine Kante von zwei Kanten geschnitten wird, die adjazent zu einem Knoten sind. Wir untersuchen diese Klasse zuerst auf die Dichte. Weiter erforschen wir die Beziehung zwischen den Klassen der AB1V , RAC und k-planaren Graphen. Abschließend geben wir eine Reduktion von NAE-3-SAT auf das Erkennungsproblem von outer fan free Graphen an. KW - Graph Drawing Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:739-opus4-19930 ER - TY - THES A1 - Grüner, Alina T1 - Stranger Danger? Three Essays on Consumer Trust and Data Disclosure in Multi-Actor Environments T1 - Stranger Danger? Drei Essays über Konsumentenvertrauen und Datenpreisgabe in Multi-Akteurs-Umgebungen N2 - Technological advancements and digitalization in recent decades have led an increasing number of firms to recognize the value of multi-actor business models. Integrating third parties into business processes provides firms with several benefits, including access to additional resources, skills, and information. However, from the consumer’s perspective, the involvement of third parties, often unknown to the consumer, is frequently associated with uncertainty, privacy concerns, and, thus, a reluctance to engage with multi-actor business models. Such concerns are not unfounded: In many multi-actor environments, privacy-related misbehavior is common, whether caused by third-party firms, network users, or other actors. Incidents range from unauthorized data sharing to illegal surveillance, identity theft, and financial fraud. Consumers’ skepticism poses challenges for firms, requiring strategic measures that not only foster consumer engagement with the network but also help build trust in the presence of third-party involvement and manage the consequences of trust erosion following negative third-party experiences. While privacy research recognizes consumer concerns in multi-actor environments, the literature does not offer specific business strategies to encourage data disclosure in the context of third-party involvement. Instead, research on multi-actor business models has largely focused on the benefits of shared value creation, while the broader impact of negative third-party privacy-related incidents on the overall actor-network remains underexplored. This dissertation addresses this research gap through three independent essays, aiming to identify business strategies that enhance consumer trust and willingness to disclose data in multi-actor environments and counteract the negative effects of (potential) third-party misbehavior on the actor-network. It focuses on preventive measures that address consumers’ concerns before interacting with the actor-network, as well as reactive strategies that are designed to maintain consumers’ engagement with an actor-network after a negative experience with one of the actors. As a first step toward identifying effective business strategies in multi-actor environments, Essay 1 examines two mechanisms: transparency and control, commonly used to foster consumers’ willingness to disclose data. While not explicitly framed as a multi-actor study, Essay 1 investigates how firms’ implementation of transparency and control features regarding data practices influences consumers’ willingness to disclose data. Two online scenario experiments compare a proactive approach, where consumers receive all relevant information and control options upfront, with an upon-request approach, where they access details by clicking for more information. The results show that the proactive approach increases cognitive effort and reduces data disclosure, while perceptions of procedural fairness do not significantly differ between the approaches. This pattern also holds in high-sensitivity conditions involving third-party data sharing, suggesting that the upon-request approach is effective across both single-actor and multi-actor environments. Building on these findings, Essay 2 analyzes how the representation of actor-networks influences consumers’ willingness to disclose data. Drawing on social psychology research on perceived entitativity, three online scenario experiments show that consumers trust firm networks more when they perceive them as highly entitative - as cohesive and integrated entities - rather than as low entitative, meaning a loose collection of independent firms. This greater trust, in turn, enhances their willingness to disclose personal data. Moreover, the analyses reveal that consumers process information about highly entitative firm networks more fluently and experience lower uncertainty than when engaging with low-entitativity networks. This essay also holds substantial practical significance by identifying concrete design recommendations to enhance perceived entitativity. In Essay 3, a platform is conceptualized as a multi-actor environment that enables peer-to-peer interactions. This essay investigates how consumers’ negative experiences with other users in multi-actor environments affect trust in the platform as a whole. Two studies were conducted in the home-sharing context, where consumers grant deep access to their privacy by allowing others into their homes or by sharing images of their private living spaces, addresses, and payment details. This openness entails inherent risks when interacting with other users and may facilitate misbehavior. The findings reveal a negative bottom-up trust transfer, whereby a negative experience with another user leads to diminished trust in the misbehaving user and, subsequently, in the platform. Although the platform does not directly control user behavior, consumers attribute part of the responsibility for negative incidents to the platform, which in turn reduces loyalty. This effect is stronger for negative outcome-related incidents, which pertain to the core service itself, than for negative process-related incidents, which relate to the service delivery process. To effectively mitigate this erosion of loyalty, Essay 3 identifies high prior relationship satisfaction between the consumer and the platform as a key buffering mechanism in which firms should actively invest. The insights from my dissertation extend privacy research by examining multi-actor environments and analyzing how firms can encourage consumers to disclose personal data, which psychological mechanisms guide their decision-making, and how trust is established and transferred within the network. Furthermore, this dissertation raises corporate awareness of the risks associated with the involvement of third parties in multi-actor settings. It provides practical strategies to mitigate these risks, fostering consumer acceptance and ensuring the long-term success of such business models. N2 - Technologische Fortschritte und die zunehmende Digitalisierung der letzten Jahrzehnte haben dazu geführt, dass immer mehr Unternehmen den Wert von Multi-Akteurs-Geschäftsmodellen erkennen. Die Integration von Drittakteuren in Geschäftsprozesse bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, darunter den Zugang zu zusätzlichen Ressourcen, Kompetenzen und Informationen. Aus Konsumentensicht ist die Einbindung von Drittparteien, die den Konsumenten häufig unbekannt sind, jedoch oftmals mit Unsicherheit und Datenschutzbedenken verbunden und führt folglich zu einer geringeren Bereitschaft, mit Multi-Akteurs-Geschäftsmodellen zu interagieren. Diese Bedenken sind nicht unbegründet: In vielen Multi-Akteurs-Umgebungen ist datenschutzbezogenes Fehlverhalten weit verbreitet, unabhängig davon, ob es von Drittunternehmen, Netzwerknutzern oder anderen Akteuren ausgeht. Die Vorfälle reichen von unautorisierter Datenweitergabe über illegale Überwachung und Identitätsdiebstahl bis hin zu finanziellem Betrug. Die Skepsis der Konsumenten stellt Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen und erfordert strategische Maßnahmen, die nicht nur die Interaktion der Konsumenten mit dem Netzwerk fördern, sondern auch Vertrauen trotz der Einbindung von Drittakteuren aufbauen und die Folgen von Vertrauensverlusten nach negativen Erfahrungen mit Drittparteien abfedern. Zwar erkennt die Datenschutzforschung Konsumentenbedenken in Multi-Akteurs-Umgebungen an, die bestehende Literatur bietet jedoch kaum konkrete unternehmerische Strategien zur Förderung der Datenpreisgabe im Kontext von Drittparteien. Stattdessen konzentriert sich die Forschung zu Multi-Akteurs-Geschäftsmodellen bislang überwiegend auf die Vorteile gemeinsamer Wertschöpfung, während die umfassenderen Auswirkungen negativer, datenschutzbezogener Vorfälle durch Drittakteure auf das gesamte Akteursnetzwerk weitgehend unerforscht bleiben. Diese Dissertation adressiert diese Forschungslücke in drei eigenständigen Essays mit dem Ziel, unternehmerische Strategien zu identifizieren, die das Vertrauen der Konsumenten und ihre Bereitschaft zur Datenpreisgabe in Multi-Akteurs-Umgebungen stärken sowie die negativen Effekte (potenziellen) Fehlverhaltens von Drittakteuren auf das Akteursnetzwerk abmildern. Der Fokus liegt dabei sowohl auf präventiven Maßnahmen, die Konsumentenbedenken bereits vor der Interaktion mit dem Akteursnetzwerk adressieren, als auch auf reaktiven Strategien, die darauf abzielen, das Engagement der Konsumenten nach einer negativen Erfahrung mit einem der Akteure aufrechtzuerhalten. Als ersten Schritt zur Identifikation wirksamer Strategien in Multi-Akteurs-Umgebungen untersucht Essay 1 zwei etablierte Mechanismen zur Förderung der Datenpreisgabebereitschaft von Konsumenten: Transparenz und Kontrolle. Obwohl Essay 1 nicht explizit als Multi-Akteurs-Studie konzipiert ist, analysiert er, wie die Umsetzung von Transparenz- und Kontrollmechanismen in Bezug auf Datenpraktiken die Bereitschaft der Konsumenten zur Datenpreisgabe beeinflusst. Zwei Online-Szenarioexperimente vergleichen einen proaktiven Ansatz, bei dem Konsumenten alle relevanten Informationen und Kontrollmöglichkeiten unmittelbar erhalten, mit einem Upon-Request-Ansatz, bei dem weiterführende Informationen erst durch aktives Anklicken zugänglich sind. Die Ergebnisse zeigen, dass der proaktive Ansatz den kognitiven Aufwand erhöht und die Datenpreisgabe reduziert, während sich die Wahrnehmung prozeduraler Fairness zwischen den Ansätzen nicht signifikant unterscheidet. Dieses Muster zeigt sich auch in Hochsensitivitätsbedingungen, die eine Datenweitergabe an Drittparteien beinhalten, was darauf hindeutet, dass der Upon-Request-Ansatz sowohl in Single-Actor- als auch in Multi-Akteurs-Umgebungen effektiv ist. Aufbauend auf diesen Ergebnissen analysiert Essay 2, wie die Darstellung von Akteursnetzwerken die Bereitschaft der Konsumenten zur Datenpreisgabe beeinflusst. In Anlehnung an sozialpsychologische Forschung zur wahrgenommenen Entitativität zeigen drei Online-Szenarioexperimente, dass Konsumenten Netzwerken von Unternehmen stärker vertrauen, wenn sie diese als hoch entitativ – also als kohäsive und integrierte Einheiten – wahrnehmen, im Vergleich zu niedrig entitativen Netzwerken, die als lose Zusammenschlüsse unabhängiger Unternehmen erscheinen. Dieses erhöhte Vertrauen steigert wiederum die Bereitschaft zur Preisgabe persönlicher Daten. Darüber hinaus zeigen die Analysen, dass Konsumenten Informationen über hoch entitative Unternehmensnetzwerke fließend verarbeiten und geringere Unsicherheit empfinden als bei niedrig entitativen Netzwerken. Dieser Essay besitzt zudem eine hohe praktische Relevanz, da er konkrete Gestaltungsempfehlungen zur Erhöhung der wahrgenommenen Entitativität identifiziert. In Essay 3 wird eine Plattform als Multi-Akteurs-Umgebung konzeptualisiert, die Peer-to-Peer-Interaktionen ermöglicht. Der Essay untersucht, wie negative Erfahrungen von Konsumenten mit anderen Nutzern in Multi-Akteurs-Umgebungen das Vertrauen in die Plattform als Ganzes beeinflussen. Zwei Studien wurden im Kontext der privaten Wohnraumvermietung durchgeführt, in dem Konsumenten tiefgehenden Zugang zu ihrer Privatsphäre gewähren, indem sie anderen Personen Zutritt zu ihren Wohnungen erlauben oder Bilder privater Wohnräume, Adressdaten und Zahlungsinformationen teilen. Diese Offenheit ist mit inhärenten Risiken verbunden und kann Fehlverhalten durch andere Nutzer begünstigen. Die Ergebnisse zeigen einen negativen Bottom-up-Vertrauenstransfer: Eine negative Erfahrung mit einem anderen Nutzer führt zu einem Vertrauensverlust gegenüber dem fehlhandelnden Nutzer und in der Folge auch gegenüber der Plattform. Obwohl die Plattform das Verhalten der Nutzer nicht direkt kontrolliert, schreiben Konsumenten ihr dennoch eine Mitschuld an negativen Vorfällen zu, was die Loyalität gegenüber der Plattform verringert. Dieser Effekt ist stärker bei ergebnisbezogenen Vorfällen, die den Kern der Dienstleistung betreffen, als bei prozessbezogenen Vorfällen, die sich auf die Leistungserbringung beziehen. Um dieser Loyalitätserosion wirksam entgegenzuwirken, identifiziert Essay 3 eine hohe vorherige Beziehungszufriedenheit zwischen Konsument und Plattform als zentralen Puffermechanismus, in den Unternehmen gezielt investieren sollten. Die Erkenntnisse dieser Dissertation erweitern die Datenschutzforschung, indem sie Multi-Akteurs-Umgebungen in den Fokus rücken und analysieren, wie Unternehmen Konsumenten zur Preisgabe persönlicher Daten motivieren können, welche psychologischen Mechanismen ihre Entscheidungsprozesse steuern und wie Vertrauen innerhalb von Netzwerken entsteht und übertragen wird. Darüber hinaus schärft die Dissertation das Bewusstsein von Unternehmen für die Risiken, die mit der Einbindung von Drittakteuren in Multi-Akteurs-Konstellationen verbunden sind. Sie liefert praxisnahe Strategien zur Reduktion dieser Risiken, fördert die Akzeptanz solcher Geschäftsmodelle bei Konsumenten und trägt damit zu deren langfristigem Erfolg bei. KW - Privacy Research KW - Marketing KW - Multi-Actor Environment KW - Trust KW - Transparency KW - Verbraucherverhalten KW - Marketing KW - Privatsphäre KW - Vertrauen KW - Transparenz Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:739-opus4-19957 ER - TY - THES A1 - Hackl, Veronika T1 - The Literate Human in the Loop: AI Feedback in Higher Education N2 - This cumulative dissertation, titled "The Literate Human in the Loop: AI Feedback in Higher Education," investigates the integration of Artificial Intelligence (AI) feedback systems within academic settings and the critical role of user competence. KW - AI Literacy Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:739-opus4-19982 ER - TY - THES A1 - Kochendörfer, Laura T1 - Rethinking systems use in information systems research – theories on individuals’ use of multiple information systems N2 - While individuals use multiple information systems (IS) every day, research on IS use predominantly investigates use with respect to only one information system at a time. In light of this “single-IS paradigm” (Gerlach & Cenfetelli, 2022), theoretical and empirical insights into the nature and behavioral manifestations of multiple IS use remain limited. To advance the discipline’s understanding of the multiple IS use reality, this dissertation theorizes mechanisms that are idiosyncratic to the context of individuals’ multiple IS use. Based on grounded theory methodology and interview data from individuals using multiple IS, this dissertation contributes two theories on multiple IS use in two essays. The first essay introduces an analytical theory of eight different interdependencies-in-use as core mechanisms that emerge as users engage with multiple IS. The second essay builds on these interdependencies-in-use and examines how one type of interdependency manifests in behavior. The resulting process theory explains a behavioral phenomenon resulting from multiple IS use: users transferring usage behaviors from one IS to another. This dissertation contributes a theoretical framework for conceptualizing multiple IS use with its underlying mechanisms that enable future research to systematically investigate multiple IS use and related phenomena. It further enriches insights on usage behavior by a multiple IS perspective, indicating that multiple IS use contexts give rise to unique behavioral dynamics. With that, the current conversation in IS use research that focuses on single IS use is extended with new theoretical insights on the use of multiple IS. The dissertation offers additional recommendations for practitioners to consider the interdependent way individuals use multiple IS. KW - Information systems KW - IS use KW - Interdependence KW - multiple IS use Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:739-opus4-20164 ER - TY - THES A1 - Frank, Florian T1 - Integrating physical unclonable functions from novel nanomaterials, circuit elements, and memory technologies into future hardware architectures N2 - Cryptographic keys are fundamental components for ensuring security in digital systems. To ensure reliable key generation and management, various technical concepts have been developed, primarily based on dedicated hardware components such as Trusted Platform Modules (TPMs). However, many modern systems, especially small resource-constrained devices, typically lack hardware support for secure key generation and management. To address these limitations, Physical Unclonable Functions (PUFs) have proven to be an effective solution for key generation, device authentication, and identification tasks. PUFs leverage inherent variations in hardware components to produce unique, device-specific keys. For a well-designed PUF, these keys can be reproduced reliably on the same device but are practically impossible to clone. Various types of PUFs exist, including those that exploit slight delay differences in circuits with symmetric paths. Others rely on physical characteristics of components already present in the computing system, such as SRAM or DRAM. However, many of these constructions rely on technologies that could be replaced by emerging ones in the future. Such a replacement may involve a transition from traditional memory technologies, such as SRAM, DRAM, and flash memory, to emerging Non-Volatile Memories (NVMs), including Ferroelectric RAM (FRAM), Magnetoresistive RAM (MRAM), and Resistive RAM (ReRAM). These new technologies, in turn, necessitate innovative hardware security solutions for generating intrinsic hardware fingerprints, ensuring security for next-generation embedded devices. Furthermore, the integration of nanomaterials, such as carbon nanotubes, into processor architectures and the adoption of reconfigurable hardware platforms like Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) require the development of specifically tailored cybersecurity solutions. This dissertation aims to develop hardware-based security mechanisms for these types of devices by designing new PUF constructions and demonstrating their practical applications. One focus lies on PUFs extracted from nanomaterials and emerging circuit elements, particularly memristive devices and Carbon NanoTube Field-Effect Transistors (CNT-FETs). For memristive devices, which form the basis of ReRAM memory, this work analyzes methods ranging from simple binary quantization to advanced techniques exploiting device-specific response patterns. In the case of CNT-FETs, custom-fabricated wafers are developed to construct PUFs with optimal properties, such as high robustness, uniformity, and entropy, even under varying environmental conditions. These conditions include fluctuations in ambient temperature. Based on an analysis of fundamental system components, this work evaluates the feasibility of deriving PUFs from fully integrated circuits. A specific focus is placed on emerging non-volatile memory technologies, assessing their potential for PUF applications. To achieve PUF behavior in these memory devices, techniques such as intentional timing manipulation, induced bit flips through row hammering, and variations in supply voltage are examined. These resulting bit flips can be exploited as PUF responses. Additionally, transforming raw PUF responses into cryptographically usable keys and integrating specific PUFs into practical applications are core components of this work. The demonstrated practical applications include an innovative architecture for encrypting and binding data to non-volatile memory modules, implemented on Multiprocessor System-on-Chips (MPSoCs) incorporating FPGAs. This architecture enables the storage of confidential data on non-volatile memory while simultaneously using the same module as a PUF, without requiring separate memory partitions solely for the PUF functionality. Finally, practical applications of hardware fingerprints in the automotive sector are demonstrated, including an FPGA-based implementation to maintain security while preserving the temporal determinism of time-critical messages. These goals are met through the use of hardware-implemented cryptographic algorithms coupled with an FPGA-based ring oscillator PUF. To summarize, this work presents new types of PUF implementations, starting with nanomaterials and emerging circuit elements, extending to PUFs derived from integrated circuits, and demonstrates innovative solutions for their integration into MPSoC-based architectures. N2 - Kryptografische Schlüssel bilden die Grundlage nahezu aller Verfahren zur Gewährleistung der IT-Sicherheit in digitalen Systemen. Um deren Generierung und Verwaltung zuverlässig zu ermöglichen, wurden verschiedene technische Konzepte entwickelt, allen voran dedizierte Hardware-Komponenten wie Trusted Platform Modules (TPMs). Ein Nachteil solcher Konzepte ist jedoch, dass diese Module nicht in allen Systemen integrierbar sind, weshalb Mikrocontroller in kleinen eingebetteten Systemen häufig keine Unterstützung für hardwaregestützte Schlüsselverwaltung bieten. Um dennoch eine sichere Kommunikation zu gewährleisten, haben sich kryptografische Schlüssel, die aus sogenannten Physical Unclonable Functions (PUFs) abgeleitet werden, als effektive Lösung bewährt. PUFs nutzen hardwarebedingte physikalische Abweichungen, die häufig durch den Produktionsprozess verursacht werden, um daraus einen unklonbaren, gerätespezifischen kryptografischen Schlüssel zu erzeugen. Ein Beispiel sind verzögerungsbasierte PUFs, die minimale Signalverzögerungen aufgrund geringfügiger Abweichungen in den Leitungslängen sowie weiteren elektrischen Parametern nutzen, um eine unklonbare, gerätegebundene Charakteristik zu extrahieren. Des Weiteren haben sich PUFs, die auf bereits in einem Rechensystem vorhandenen Hardwarekomponenten wie DRAM oder SRAM basieren, als kostengünstige Möglichkeit eines Hardware-Sicherheitsankers erwiesen. Der Großteil der derzeit verfügbaren PUF-Implementierungen basiert jedoch nahezu ausschließlich auf älterer Hardware, wie den oben erwähnten Speichertechnologien. In Zukunft könnten diese jedoch durch neuartige nichtflüchtige Speichertechnologien, insbesondere Ferroelectric RAM (FRAM), Magnetoresistive RAM (MRAM) und Resistive RAM (ReRAM), ersetzt werden. Bei diesen Technologien besteht ebenfalls die Notwendigkeit zur Ableitung von kryptografisch sicheren Schlüsseln, um den Schutz zukünftiger eingebetteter Systeme zu gewährleisten. Weitere zukunftsgerichtete Entwicklungen werden die Integration von Nanomaterialien, beispielsweise in Prozessoren, sowie der vermehrte Einsatz neuer Hardwarearchitekturen, wie etwa solcher auf Basis von Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs), umfassen. Diese Dissertation hat sich zum Ziel gesetzt, diese Probleme zu adressieren. Sie umfasst die Entwicklung und Analyse verschiedener Arten neuartiger PUFs sowie deren Integration in praktische Anwendungen. Zunächst wird eine Analyse bestimmter Nanomaterialien durchgeführt, insbesondere die Untersuchung neuartiger, auf Kohlenstoffnanoröhrchen basierender Feldeffekttransistoren. Hierfür wurden speziell gefertigte Siliziumwafer entwickelt, um PUFs mit optimalen Eigenschaften wie hoher Robustheit, Uniqueness und Entropie zu realisieren. Dies soll selbst unter variierenden Umgebungsbedingungen, einschließlich Schwankungen der Umgebungstemperatur, gewährleistet werden. Darüber hinaus wird das Verhalten von memristiven Bauelementen, den Basiselementen von ReRAM Modulen, im Hinblick auf mögliche PUF-Implementierungen untersucht. Dabei werden Lösungen zur binären Klassifikation entwickelt und spezifische Response-Pattern beim Anlegen verschiedener elektrischer Signale untersucht. Im nächsten Schritt wurde die Erzeugung von PUFs in integrierten Schaltkreisen betrachtet, insbesondere in den oben genannten nichtflüchtigen Speichern. Hierzu werden Methoden genutzt, die sich bereits bei älteren Speichermodulen als erfolgreich erwiesen haben. Dazu gehören unter anderem die Variation der Versorgungsspannung, das absichtliche Unterschreiten der Zugriffszeiten sowie das Erzeugen von Bit-Flips mittels Row Hammering. Im letzten Teil dieser Dissertation wird die Integration verschiedener PUFs in praktische Anwendungen untersucht. Zu diesem Zweck wird eine FPGA-basierte Architektur entwickelt, die unter Verwendung von intrinsischen speicherbasierten PUFs das Speichermodul gleichzeitig zum Ablegen vertraulicher Daten nutzt und diese Daten zusätzlich durch einen vom gleichen Modul abgeleiteten Schlüssel an dieses bindet. Dies ist möglich, ohne zusätzlichen Speicherplatz für die PUF-Erzeugung zu reservieren. Ein weiterer praktischer Anwendungsfall im Automotive-Kontext wird demonstriert. Hier wird ebenfalls eine FPGA-basierte Lösung vorgestellt, die Authentizität und Integrität im Fahrzeug gewährleistet und gleichzeitig den zeitlichen Determinismus der Kommunikation im Fahrzeug bewahrt. Dies wird durch den Einsatz hardwaregestützter kryptografischer Algorithmen in Verbindung mit einem FPGA-basierten Ring-Oszillator-PUF erreicht. Zusammenfassend stellt diese Arbeit neuartige PUF-Implementierungen vor, die auf Konstruktionen mit Nanomaterialien und innovativen Schaltungselementen basieren. Aufbauend darauf werden Methoden zur Extraktion von PUFs aus neuartigen nichtflüchtigen Speichertechnologien untersucht. Abschließend werden praxisnahe, innovative Anwendungen auf MPSoC-Plattformen vorgestellt, die den Einsatz von PUFs demonstrieren. KW - Physical Unclonable Functions KW - Hardware Security KW - Nanomaterials KW - Emerging Memory Technologies KW - FPGAs Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:739-opus4-20104 ER - TY - THES A1 - Ryzhova, Anna T1 - The Transnational News Diets of Russian Speakers in Germany: what news they use and trust N2 - The present cumulative dissertation consists of four articles, and is based on more than 70 semi-structured interviews with the Russian speakers in Germany. Forty two interviews were conducted before of the start of Russia’s full-scale invasion of Ukraine, and the other twenty nine right after its beginning (out of which I used only twenty five for the final analysis, as I focused only on the Russian speakers, associated with agressor or neutral countries in Russia’s war in Ukraine). The dissertation addresses a variety of issues, related to the media use of the Russian speakers in Germany, which was previously understudied both in general and from political communication perspective (Panagiotidis, 2023). In the strand of migrants and media research, scholars point the following gaps: the lack of political element in studies of how migrants use media (Leurs and Smets, 2018), the lack of studies how homeland and host society media are used simultaneously, not in isolation from each other, and the lack of studies on the influence of homeland media on migrants as such (Ramasubramanian et al., 2017), and finally, communication scholars not using migration studies frameworks in their research on migrants, which leads to fields existing in parallel (Leurs & Smets 2018). This dissertation addresses all these gaps. Being the first study to apply the concepts of “news repertoires” and the latest theorization of “news literacy” for studying the migrant populations, as well as looking in-depth in the mechanisms of trust, I analyze the media diets of Russian speakers in Germany in their entirety, considering the contexts and roles, attributed to the German quality, Russian opposition, Russian state sponsored and other types of media, i.e. not analying them in isolation, and also looking at the motivations to use different media for different domains of their lives. Besides, for analysing the transformations of media diets of the Russian speakers in the aftermath of Russia’s full-scale invasion of Ukraine, I use the concept of “sense of belonging” to Russia to examine the deep, underlying reasons for why news repertoires of these audiences changed, or did not change in the light of Russia’s war crimes. As for the contribution to the German-language and Germany-focused literature on the Russian speakers, this is the first comprehensive study to scrutinize the media diets of Russian speakers in-depth with a special emphasis on their motivations, political affiliations and differentiating between the media these audiences “use” and the media they “trust”, as previous research on Russian speakers in Germany and their media use was largely focused on integration, largely ignoring the political aspect and Russia’s repetitive attempts to influence Russian speakers abroad (e.g.Hepp et al., 2011) or lacked nuance in their results (e.g. Boris Nemtsov Foundation Survey, which posed questions about “Russian media” without defining what it is, i.e. is that opposition media, Kremlin-sponsored media, etc. Finally, this thesis provides a comprehensive case study of audiences from an authoritarian context (or a former authoritarian context, for those, who migrated from Ukraine, but were socialized in the Soviet Union) who migrated to democracy and their media use, and also sheds light on the spectrum of motivations of audiences abroad to continue consuming media from an authoritarian homeland (in our case, Kremlin-sponsored media), which can provide important foundation for future research on other migrant groups from authoritarian contexts in democracies, such as Chinese migrants in Europe. Among the results of the present dissertation is an article on three types of news repertoires that these audiences have, and how political beliefs underpin them; an article on how they view the “truth” in media and why it is a concept of crucial importance for their news trust patterns; an article on news literacy and how migrant audiences need transnational news literacy knowledge in order to navigate complex media landscapes, in which authoritarian states actively try to reach them with their narratives; and finally, how a major crisis event, such as war in Ukraine, changed (or did not change) the news repertoires of the Russian speaking audiences in Germany and why the “sense of belonging” is at the core of these changes. KW - news use KW - Russian media KW - Kremlin media KW - propaganda Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:739-opus4-19867 ER - TY - THES A1 - Wallenborn-Weiß, Benjamin T1 - Quo vadis Spruchverfahren? – Eine Evaluation der Reform durch das UmRUG sowie des verbleibenden Reformbedarfs des Spruchverfahrensgesetzes N2 - Die Arbeit beschäftigt sich mit einem Thema an der Schnittstelle zwischen dem Unternehmensrecht und dem Zivilverfahrensrecht, dem Spruchverfahrensgesetz (SpruchG). Hierbei wird der Status Quo de lege lata nach dem Gesetz zur Umsetzung der Umwandlungsrichtlinie und zur Änderung weiterer Gesetze (UmRUG) dargestellt. Anschließend nimmt der Autor eine Analyse der Ursachen für die lange Verfahrensdauer von Spruchverfahren vor, wobei er die Ergebnisse seiner eigens konzipierten Umfrage einfließen lässt. Nach einem Rechtsvergleich nach Österreich und die Schweiz werden Reformvorschläge und eigene Konzeptionierungen de lege lata und de lege ferenda diskutiert. KW - Spruchverfahren KW - UmRUG KW - Reformbedarf KW - Spruchverfahrensgesetz KW - SpruchG Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:739-opus4-20099 ER - TY - THES A1 - Min, Yufei T1 - Informationelle Rechtspositionen von Unternehmensträgern in Deutschland und China – unter besonderer Berücksichtigung der registergestützten Informationsversorgung N2 - Im Zeitalter der Digitalisierung und der Leistungssteigerung von Registern zur weiteren Wertschöpfung gewinnt die rechtliche Gestaltung der Informationslage über Unternehmensträger eine wichtige Bedeutung. Die Arbeit konzentriert sich primär auf staatliche Register sowie auf rein private Auskunfteien. Dabei wird die Rechtslage in Bezug auf die informationellen Rechtspositionen von Unternehmen als Registersubjekten in Deutschland und China untersucht. Auf dieser Grundlage wird ein Rechtsvergleich vorgenommen und abschließend ein internationales Registerrecht skizziert. KW - Unternehmensregistrierung KW - Informationsversorgung KW - Unternehmensnummer Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:739-opus4-20081 ER - TY - THES A1 - Hosseini, Amir T1 - Integrated Scheduling and Material Handling: Theory and Applications in Manufacturing Systems N2 - Scheduling concerns the allocation of limited resources to competing tasks over time and is central to manufacturing systems. In practice, production scheduling is tightly linked to material handling, as jobs must be transported between machines, buffers, and storage locations. However, transportation decisions have often been simplified or decoupled from classical scheduling models. This dissertation investigates the problem of Integrated Scheduling and Material Handling (ISMH), where processing and transportation decisions are jointly optimized to improve overall system performance. The thesis develops this objective in three steps. First, it provides a structured and unified classification of scheduling problems with transportation elements, organizing a fragmented body of literature and clarifying methodological foundations. Second, it studies scheduling in AGV-based material handling systems under battery constraints, proposing a novel mixed-integer programming formulation and an exact solution approach based on logic-based Benders decomposition. Third, it extends integrated models to a buffer-constrained flow shop setting with mobile buffering, introducing a decomposition-based algorithm that significantly improves scalability. Together, these contributions advance conceptual understanding, modeling frameworks, and exact solution methods for integrated production and internal logistics planning in modern manufacturing systems. KW - Scheduling KW - Material Handling KW - Mixed Integer Programming-MIP KW - Logic Based Benders Decomposition Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:739-opus4-20249 ER -