Auflistung nach Schlagwort "Data"
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- KonferenzbeitragDesigning Human Data - Daten getriebene Services mit Mehrwert für Nutzende schaffen(Mensch und Computer 2019 - Usability Professionals, 2019) Otto, ThomasDaten sind bereits ein fester Bestandteil in nutzerzentrierten Gestaltungsprozessen von vielen Produkten und Services. Dies betrifft alle Gewerke von digitalen Lösungen. Von der Strategie über die User Experience, das Visuelle Design bis zum Content. Oft stehen dabei Menschen als Quellen der Daten im Vordergrund. Welche Herausforderungen kommen dabei auf Teams zu? Technisch, Gestalterisch und ethisch? In dem Workshop »Designing with Human Data« bekommen die Teilnehmenden Grundlagen des Themas Personenbezogene Daten vermittelt, welche Sie in praktischen Übungen durch nutzerzentrierte Techniken anwenden. Grundlagen bildetet die Masterarbeit von Thomas Otto (designhumandata.net) deren Werkzeuge frei verfügbar sind. Ziel des Workshops ist es, Teilnehmenden rudimentäre Prinzipien der Handhabe von Personenbezogene Daten mitzugeben, um den nutzerzentrierten Einsatz zur Anreicherung der User/Customer Experience einzuschätzen.
- KonferenzbeitragA Theory on Big Data(INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft (Workshop-Beiträge), 2019) de Meer, JanCLAIRE the ‘initiative of a pan-EU confederation of AI Research Labs’[Cl18] anticipates a humane AI which is based on ethical and trustworthy tenets empowering citizens and society. Hence in order to achieve a human AI, new semantic categories of standards must be written enabling stakeholders to implement a responsible AI. Communication however generates lots of unstructured data sets to be classified and structured into data types. AI-based algorithms are suitable to derive - from data sets and data types - more sophisticated and implicitly given information that can further be enriched to knowledge about autonomous communicating processes or even autonomous behaving humans. The knowledge gained from applying data enrichment algorithms in turn may be used for reasoning and prediction purposes, thus improving applications a lot. The aim of this project is to find a common unified tool able to handle big data flows and types that allows the recognition of hidden information from both data flows and data types. The hidden information is sometimes also called meta-data, thus being implicitly existing but by tools becoming explicitly seen.