Auflistung nach Autor:in "Rauschenberger, Maria"
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- TextdokumentBenutzererlebnis bei Unternehmenssoftware(Tagungsband UP11, 2011) Rauschenberger, Maria; Hinderks, Andreas; Thomaschewski, JörgUnternehmen können heute nicht mehr ohne speziell entwickelte Unternehmenssoftware arbeiten. Obwohl eine sehr hohe Anzahl derartiger Softwareprodukte am Markt vorhanden ist, sind die Erfahrungen der Benutzer meist nicht positiv, da zum Beispiel die Gebrauchstauglichkeit nicht optimal erfüllt wird. Der Benutzer kann das Softwareprodukt nicht optimal nutzen und die Gesamtattraktivität der Software sinkt. Aber wie lässt sich die Attraktivität von Unternehmenssoftware steigern, ohne hohe Kosten zu produzieren? In diesem Artikel wird gezeigt, wie das Unternehmen MSP Medien Systempartner die Attraktivität von Tempestiva, eines seiner Softwareprodukte, mittels Zukunftswerkstatt, Prototyping und Benutzertest kosteneffizient in einem kleinen Softwareentwicklungsteam gesteigert hat.
- TextdokumentDie Benutzung des Styleguides für Software-Entwickler optimieren(Tagungsband UP13, 2013) Thomaschewski, Jörg; Rauschenberger, Maria; Sinning, HeikeDer Styleguide ist als Artefakt in Software-Projekten etabliert, da er konkrete Vorgaben für die visuelle Gestaltung und das Layout bietet. In der Praxis ist zu beobachten, dass der am Anfang erstellte Styleguide nicht zwangsläufig mit dem finalen Produkt übereinstimmt. Doch wieso werden die Richtlinien aus dem Styleguide nicht übernommen? Eine genaue Problembetrachtung zeigt, dass der Styleguide ebenso wie der SoftwareEntwicklungsprozess iterativ zu erstellen und einfach zu nutzen sein sollte. Der hier dargestellte Lösungsansatz zeigt erste Ideen für ein optimiertes Vorgehen zu Erstellung und Benutzung des Styleguides.
- WorkshopbeitragExploring the Definition of Small Data Collected with HCI Methods and Used for ML(Mensch und Computer 2023 - Workshopband, 2023) Weigand, Anna C.; Rauschenberger, MariaIn this position paper, we explore the characteristics of small data sets within the domain of Human-Computer Interaction (HCI), where Machine Learning (ML) techniques are applied. We investigate the definition of small data sets in HCI experiments, the challenges and opportunities associated with using ML with small data, and the potential applications of small data in various contexts. Drawing on a systematic literature review and AI chatbot queries, we provide insights about small HCI data sets used for ML.
- WorkshopbeitragHow can Small Data Sets be Clustered?(Mensch und Computer 2021 - Workshopband, 2021) Weigand, Anna Christina; Lange, Daniel; Rauschenberger, MariaIn many areas, only small data sets are available and big data does not play a significant role, e.g., in Human-Centered Design research. In the context of machine learning analysis, results of small data sets can be biased due to single variables or missing values. Nevertheless, reliable and interpretable results are essential for determining further actions, such as, e.g., treatments in a health-related use case. In this paper, we explore machine learning clustering algorithms on the basis of a small, health-related (variance) data set about early dyslexia screening. Therefore, we selected three different clustering algorithms from different clustering methods: K-Means, HAC and DBSCAN. In our case, K-Means and HAC showed promising results, while DBSCAN did not deliver distinct results. Based on our experiences, we provide first proposals on how to handle small data set clustering and describe situations in which using Human- Centered Design methods can increase interpretability of machine learning clustering results. Our work represents a starting point for discussing the topic of clustering small data sets.
- ZeitschriftenartikelHow to Handle Health-Related Small Imbalanced Data in Machine Learning?(i-com: Vol. 19, No. 3, 2021) Rauschenberger, Maria; Baeza-Yates, RicardoWhen discussing interpretable machine learning results, researchers need to compare them and check for reliability, especially for health-related data. The reason is the negative impact of wrong results on a person, such as in wrong prediction of cancer, incorrect assessment of the COVID-19 pandemic situation, or missing early screening of dyslexia. Often only small data exists for these complex interdisciplinary research projects. Hence, it is essential that this type of research understands different methodologies and mindsets such as the Design Science Methodology, Human-Centered Design or Data Science approaches to ensure interpretable and reliable results. Therefore, we present various recommendations and design considerations for experiments that help to avoid over-fitting and biased interpretation of results when having small imbalanced data related to health. We also present two very different use cases: early screening of dyslexia and event prediction in multiple sclerosis.
- TextdokumentKonstruktion eines Fragebogens für jugendliche Personen zur Messung der User Experience(Tagungsband UP12, 2012) Hinderks, Andreas; Schrepp, Martin; Rauschenberger, Maria; Olschner, Siegfried; Thomaschewski, JörgDer User Experience Questionnaire (UEQ) ist ein etablierter Fragebogen zur Messung des Nutzungserlebens, der als semantisches Differential mit 26 Gegensatzpaaren realisiert ist. Fragebögen dieses Typs setzen ein genaues Verständnis der verwendeten Items durch die befragten Personen voraus. Beim Einsatz des UEQ zur Befragung von jugendlichen Nutzern einer Web-Seite wurden Probleme in Bezug auf die Verständlichkeit einiger Begriffe durch diese Zielgruppe beobachtet. Hauptprobleme waren Fremdwörter und Begriffe, deren konkrete Interpretation im gegebenen Befragungskontext ein höheres Maß an Abstraktionsfähigkeit voraussetzt. Um diese Probleme zu beheben, wurde eine spezielle Version des UEQ in einfacher Sprache konstruiert. Wir beschreiben in diesem Beitrag den Konstruktionsprozess und erste Evaluationsstudien dieser Version.
- WorkshopbeitragLumicons: Mapping Light Patterns to Information Classes(Mensch und Computer 2015 – Proceedings, 2015) Rauschenberger, Maria; Matviienko, Andrii; Cobus, Vanessa; Timmermann, Janko; Müller, Heiko; Löcken, Andreas; Fortmann, Jutta; Trappe, Christoph; Heuten, Wilko; Boll, SusanneThe current development of ambient light systems lacks an evaluation and guidelines in the design process. We present a study design with two complementary parts, which aims to fill the gaps in the understanding of information encoding via light. In the first part of our study we want to find out light patterns that represent different types of everyday information, and in the second part we want to verify the appropriate mappings of these light patterns suggested by participants. An appropriate mapping of the light pattern should be perceptible and distinct with a degree of attention arousal and aesthetic appearance. The goal of the study is to derive light patterns and guidelines for building new light systems and applications.
- KonferenzbeitragDer „mobile Nutzungskontext“ - Einflussfaktoren verstehen und für kontextsensitive Anwendungen nutzbar machen(UP 2016, 2016) Gottwald, Lasse; Rauschenberger, Maria; Thomaschewski, JörgMobile Endgeräte sind ein Alltagsgegenstand geworden und somit bekommt ihr Nutzungskontext eine immer größere Bedeutung. Doch welche verschiedenen mobilen Nutzungskontexte gibt es? Wie lassen sich Informationen zu diesen Kontexten erheben? Sollten in verschiedenen Kontexten unterschiedliche Funktionalitäten bereitgestellt werden, um eine bessere User Experience zu erzielen? Zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit sollte in der Anforderungsanalyse die Notwendigkeit kontextsensitiver Funktiona-litäten ermittelt werden, um eine für die Nutzer möglichst attraktive Software zu entwickeln. Der von uns entwickelte Fragebogen kann in die Anforderungsphase des Human-Centered Design Prozesses einge-bunden werden. In diesem Artikel werden der entwickelte Fragenbogen und die ihm zugrundeliegenden Metriken vorgestellt.
- ZeitschriftenartikelThe next decade in accessibility research(i-com: Vol. 23, No. 2, 2024) Gerling, Kathrin; Rauschenberger, Maria; Tannert, Benjamin; Weber, GerhardAccessibility research has matured over the last three decades and developed a better understanding of accessibility technologies, design and evaluation methods, systems and tools as well as empirical studies in accessibility. We envision how progress in new contexts over the next decade can be made to develop stronger links to other areas in Human-Centered Computing and address the research communities. A human-centered perspective on disability needs to develop from a medical model to a social model. New methods will utilize generative AI in design and development processes that address accessibility from the start of system design. We build on AI embedded into future design processes to address participation of small numbers of users better, and new technologies to allow for personalization of multi-modal interaction to improve verbal and non-verbal communication, making body-centric computing and natural interaction truly accessible.
- WorkshopbeitragRecommendations to Handle Health-related Small Imbalanced Data in Machine Learning(Mensch und Computer 2020 - Workshopband, 2020) Rauschenberger, Maria; Baeza-Yates, RicardoWhen discussing interpretable machine learning results, researchers need to compare results and reflect on reliable results, especially for health-related data. The reason is the negative impact of wrong results on a person, such as in missing early screening of dyslexia or wrong prediction of cancer. We present nine criteria that help avoiding over-fitting and biased interpretation of results when having small imbalanced data related to health. We present a use case of early screening of dyslexia with an imbalanced data set using machine learning classification to explain design decisions and discuss issues for further research.