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Auflistung nach Autor:in "Lange, Martin"

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  • Konferenzbeitrag
    4th GI/ACMWorkshop on Standardization of I4.0 Automation and Control Systems
    (INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft (Workshop-Beiträge), 2019) de Meer, Jan; Waedt, Karl; Rennoch, Axel; Hof, Hans-Joachim
  • Konferenzbeitrag
    Adversarial Attacks on Graph Neural Networks
    (INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft, 2019) Zügner, Daniel; Akbarnejad, Amir; Günnemann, Stephan
  • Konferenzbeitrag
    Annotator-Centered Design: Towards a Tool for Sentiment and Emotion Annotation
    (INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft (Workshop-Beiträge), 2019) Schmidt, Thomas; Jakob, Marco; Wolff, Christian
    We present a first prototype of the tool SentiAnno, which is an annotation tool specifically designed for sentiment and emotion annotation in structured written texts. To design this tool, we employ the user-centered design (UCD) framework and adapt it by focusing on the annotator, thus phrasing our development approach annotator-centered design. In iterative steps, we gather requirements and feedback from annotators as soon as possible in the development process via various usability engineering methods. We propose that this design process is especially beneficial for challenging and subjective annotation tasks like sentiment and emotion annotation of literary texts. We describe our first iterations and present results of the current prototype. We show how we were able to create functionalities facilitating the annotation process by applying this annotator-centered design approach.
  • Konferenzbeitrag
    Ansatz zur Umsetzung von Datenschutz nach der DSGVO im Arbeitsumfeld: Datenschutz durch Nudging
    (INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft, 2019) Schomberg, Sabrina; Barev, Torben Jan; Janson, Andreas; Hupfeld, Felix
    Die noch recht neue DSGVO hat einige Änderungen mit sich gebracht, welche sich in der Praxis erst noch bewähren und innovativ umgesetzt werden müssen. Insbesondere das Arbeitsumfeld wird von der fortschreitenden Digitalisierung stark verändert und sieht sich neuen Herausforderungen des Datenschutzes gegenüber. Ein Ansatz, diesen Herausforderungen zu begegnen, könnte die Integration von Privacy Nudges in digitale betriebliche Systeme sein. Ziel von Privacy Nudges ist es dabei, den Entscheidungsprozess in digitalen Entscheidungsumgebungen gezielt zu mehr Schutz von personenbezogenen Daten und Privatheit zu beeinflussen. Diesem Ansatz nähert sich dieser Beitrag interdisziplinär, durch Erkenntnisse aus der verhaltensökonomischen, informatischen und der rechtswissenschaftlichen Literatur. Schließlich werden verschiedene Szenarien für den Einsatz von Privacy Nudges in digitalen Arbeitssystemen beschrieben und bewertet.
  • Konferenzbeitrag
    Anwendung von StratIT - einem Rahmenwerk zu den Inhalten von IT-Strategien
    (INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft (Workshop-Beiträge), 2019) Braun, Brigitte; Albayrak, Can Adam
    Die strategische Bedeutung der IT als Technologie, Organisation und Dienstleistung nimmt weiter zu. Ihre gezielte strategische Ausrichtung wird mit steigender Komplexität der Angebote und Anforderungen anspruchsvoller und erfordert eine methodische Unterstützung. Die GI-Arbeitsgruppe Strategisches Informationsmanagement entwickelt das StratIT-Rahmenwerk als Basis für die Entwicklung, Beurteilung und Überarbeitung von IT-Strategien. Der Fokus liegt auf den Inhalten einer IT-Strategie und nicht auf dem Entwicklungsprozess. Als Forschungsmethode wird die Design Research Method angewandt und um Methoden der Aktionsforschung ergänzt, sodass das Rahmenwerk kontinuierlich überprüft, ergänzt, korrigiert und verbessert werden kann. Ziel dabei ist die Weiterentwicklung eines Rahmenwerks, das das IT-Management bei der Entwicklung und kontinuierlichen Verbesserung seiner IT-Strategien unterstützt. Im vorliegenden Beitrag wird das StratIT-Rahmenwerk vorgestellt. Dessen Anwendbarkeit ist im Rahmen eines Experteninterviews sowie eines Laborexperiments überprüft worden. Die Vorgehensweisen und Ergebnisse werden im Überblick vorgestellt.
  • Konferenzbeitrag
    The application of Articial Intelligence for Cyber Security in Industry 4.0
    (INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft (Workshop-Beiträge), 2019) Ben Zid, Ines; Parekh, Mithil; Waedt, Karl; Lou, Xinxin
    The use of Artificial Intelligence (AI) in different domains is continuously growing. In particular for cybersecurity, we can see the implementations of AI solutions, e.g. machine learning, in a wide range of applications from various domains. While some consider this step as risk for cybersecurity, others agree that it is in fact a solution to many issues as well. This leads to a higher necessity of having a right understanding as well as handling of cybersecurity controls that enforce meeting domain, project and application specific security targets. This implies that more efforts and resources have to be focused and invested towards cybersecurity. One reason for this is that attackers (threat agents) may integrate AI based algorithms and AI based evaluation of data, which forces the security staff to respond at a similar level. Thus, we are considering AI as a potential solution for satisfying a set of rising needs and objectives. In this paper, we present the concept for merging and integration of these three major domains and applications. Also, we detail the relevant motivations, requirements and challenges to be considered when coming to such combination.
  • Konferenzbeitrag
    Architectural Content Management in Agile Times
    (INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft (Workshop-Beiträge), 2019) Ziemann, Jörg
    Architectural Content Management is an essential pillar for successful Enterprise Architecture Management. To provide guidance for optimizing architectural content management, we first define and motivate architectural content management. Then we describe requirements and solutions for managing architectural content, including suitable tool chains and ways of structuring content. The content of this article was created in a current, real-life use case inside a large aviation corporation. However, management of architectural content is for the largest part industry-independent, thus, the concepts can also serve as a reference for large enterprises in other industries.
  • Konferenzbeitrag
    Automated Learning of Pedestrian Walking Speed Profiles for Improved Movement Prediction
    (INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft (Workshop-Beiträge), 2019) Morold, Michel; Bachmann, Marek; Mathuseck, Lars; David, Klaus
    Every year, about 310,500 pedestrians still lose their lives in traffic accidents worldwide. Cooperative pedestrian collision avoidance represents a promising approach to reduce those accident numbers. This approach assumes that pedestrians are equipped with mobile devices to obtain and exchange their current movement information with nearby vehicles and use those to predict and prevent possible collisions. However, the ability to predict collisions between a pedestrian and a vehicle also depends on the assumptions about the pedestrian’s future behavior. One important aspect of those assumptions is a pedestrian’s individual walking pattern, like his common or maximum speed. Thus, learning and applying individual walking speed profiles of pedestrians to improve movement prediction may increase the accuracy of a collision detection algorithm and could, in turn, reduce the probability of missing or erroneously triggering an alarm. In this publication, we propose an approach to learn individual walking speed profiles of a pedestrian based on smartphone Global Navigation Satellite System (GNSS) data and evaluate the ability to predict collisions based on those profiles. Therefore, we first conducted experiments to estimate the error of walking speed obtained from smartphone GNSS. Second, using our Pedestrian Monitor application, we recorded real-world walking speed information from nine participants. Based on these data, we show that individually learned walking speed profiles are able to increase the accuracy of predicting an impending collision.
  • Konferenzbeitrag
    Automatisierte Analyse Radikaler Inhalte im Internet
    (INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft, 2019) Vogel, Inna; Regev, Roey; Steinebach, Martin
    Rassismus, Antisemitismus, Sexismus und andere Diskriminierungs- und Radikalisierungsformen zeigen sich auf unterschiedliche Arten im Internet. Es kann als Satire verpackt sein oder als menschenverachtende Parolen. Sogenannte Hassrede ist für die Kommunikationskultur ein Problem, dem die betroffenen Personen oder Personengruppen ausgesetzt sind. Zwar gibt es den Volksverhetzungsparagraphen (§ 130 StGB), Hassrede liegt allerdings nicht selten außerhalb des justiziablen Bereichs. Dennoch sind hasserfüllte Aussagen problematisch, da sie mit falschen Fakten Gruppierungen radikalisieren und Betroffene in ihrer Würde verletzen. 2017 stellte die Bundesregierung das Netzwerkdurchsetzungsgesetz vor, welches die sozialen Netzwerke dazu zwingt, Hassrede konsequent zu entfernen. Ohne eine automatisierte Erkennung ist dieses aber nur schwer möglich. In unserer Arbeit stellen wir einen Ansatz vor, wie solche Inhalte mithilfe des maschinellen Lernens erkannt werden können. Hierfür werden zunächst die Begriffe Radikalisierung und Hate Speech sprachlich eingeordnet. In diesem Zusammenhang wird darauf eingegangen wie Textdaten bereinigt und strukturiert werden. Anschließend wird der k-Nearest-Neighbor-Algorithmus eingesetzt, um Hate Speech in Tweets zu erkennen und zu klassifizieren. Mit unserem Vorgehen konnten wir einen Genauigkeitswert von 0,82 (Accuracy) erreichen - dieser zeigt die Effektivität des KNN-Klassifikationsansatzes.
  • Konferenzbeitrag
    Averaging rewards as a first approach towards Interpolated Experience Replay
    (INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft (Workshop-Beiträge), 2019) Pilar von Pilchau, Wenzel
    Reinforcement learning and especially deep reinforcement learning are research areas which are getting more and more attention. The mathematical method of interpolation is used to get information of data points in an area where only neighboring samples are known and thus seems like a good expansion for the experience replay which is a major component of a variety of deep reinforcement learning methods. Interpolated experiences stored in the experience replay could speed up learning in the early phase and reduce the overall amount of exploration needed. A first approach of averaging rewards in a setting with unstable transition function and very low exploration is implemented and shows promising results that encourage further investigation.