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Auflistung nach Autor:in "Scholl, Simon"

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  • Konferenzbeitrag
    Participatory Sensing im Rahmen empirischer Forschung
    (Mensch & Computer 2014 - Tagungsband, 2014) Ludwig, Thomas; Scholl, Simon
    Die Erfassung der Mensch-Maschine-Interaktion in dynamischen alltäglichen Gegebenheiten beschäftigt die HCI Domäne bereits seit nunmehr einigen Jahren. Obwohl die technischen Möglichkeiten mobiler Systeme ausgiebig erforscht sind, fehlt es vor allem an großflächigen kontext- und nutzerbasierten Studien zu Fragen des Umgangs dieser Systeme in realen Gegebenheiten. Da Smartphones ihre Besitzer auf dem Weg durch den Alltag ständig begleiten, kann das Konzept des Participatory Sensing bei der Erfassung in den Fokus rücken. In diesem Beitrag wird auf Basis einer qualitativen empirischen Studie die Android Applikation PartS, welche anhand des Participatory Sensing Konzeptes die empirische Forschung in mobilen Kontexten unterstützen soll, entwickelt und mit potenziellen Endnutzern evaluiert. Unser Beitrag illustriert, wie eine aktive Teilhabe von Nutzern an dem gesamten Forschungsprozess die Erfassung mobiler Nutzungsdaten verbessern kann.
  • Konferenzbeitrag
    Die richtige Frage zur richtigen Zeit: Ereignisbedingte Fragebogen-Studien mittels und über Smartphone-Apps
    (Mensch und Computer 2015 – Workshopband, 2015) Dax, Julian; Ludwig, Thomas; Stickel, Oliver; Scholl, Simon
  • Textdokument
    Social Media Analytics: Eine Marktstudie im Krisenmanagement
    (INFORMATIK 2017, 2017) Kaufhold, Marc-André; Reuter, Christian; Ludwig, Thomas; Scholl, Simon
    Mit zunehmender Zahl an Nutzern sozialer Medien steigt auch die Menge produzierter Datenmen-gen, welche häufig unter dem Schlagwort Big Social Data diskutiert werden. Um Informationen aus diesen großen Datenmengen generieren zu können, existiert aktuell bereits eine Vielzahl verschiede-ner Systeme, welche sich des Data Minings bedienen, um die Analyse zu erleichtern. Je nachdem für welche Fragestellung diese Datenmengen herangezogen werden sollen, kommen verschiedene Sys-teme in Frage, die jeweils ihre Stärken und Schwächen haben. Innerhalb dieses Beitrages geben wir eine Übersicht aktueller Systeme zur Analyse sozialer Medien im Generellen sowie im speziellen Kontext des Krisenmanagements. Auf Basis verschiedener Attribute wie der Möglichkeit zur Kom-munikation, des Setzens eines Alarms oder der Tonalität sowie einer darauf basierenden Marktanaly-se werden die Systeme in die drei Klassen Intelligence-, Management-und spezialisierten Analyse-systeme klassifiziert und im Hinblick auf ihre Eignung für die Analyse sozialer Medien kategorisiert.
  • Workshopbeitrag
    SocialML: EUD im Maschine Learning zur Analyse sozialer Medien
    (Mensch und Computer 2018 - Tagungsband, 2018) Scholl, Simon; Reuter, Christian; Ludwig, Thomas; Kaufhold, Marc-André
    Die Analyse sozialer Medien hat eine enorme Bedeutung für die verschiedensten Bereiche, wie bei-spielsweise die Lagebeurteilung, journalistische Recherchen oder unternehmerische Analysen. Dabei sind die entsprechenden Analysten unterschiedlichen Kontextfaktoren unterworfen. Sei es durch ihren organisationalen Hintergrund, durch tätigkeitsbezogene Rollen oder den geografischen und zeitlichen Rahmen. Um den ständig im Wandel begriffenen Kontexten gerecht zu werden, ergeben sich permanent neue Herausforderungen für die Anpassbarkeit der Analyse. Dieser Beitrag untersucht, wie ein auf Machine Lear-ning (ML) basierendes Tool zur Social Media Analyse (SMA) im Sinne des End-User Development (EUD) auf verschiedenen Komplexitäts- und Schrittebenen umgesetzt werden kann.
  • Konferenzbeitrag
    Technical Limitations for Designing Applications for Social Media
    (Mensch & Computer 2014 - Workshopband, 2014) Reuter, Christian; Scholl, Simon