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- ZeitschriftenartikelEinsatz von Chatbots am digitalen Büroarbeitsplatz – Eine praxisorientierte Betrachtung von Einsatzbereichen, Wirkungen und Handlungsempfehlungen(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 57, No. 3, 2020) Meyer von Wolff, Raphael; Hobert, Sebastian; Schumann, MatthiasChatbots werden heutzutage vermehrt im Unternehmen eingesetzt. Vor allem in Supportbereichen finden sich diese auf künstlicher Intelligenz und Sprachverarbeitung basierenden Technologien als Alternative für bisherige First-Level Kanäle. Dabei helfen Chatbots bei der Beantwortung von Kunden- und Mitarbeiterfragen und führen bereits erste kleine Aufgaben durch. Der Einsatz dieser Technologie am Büroarbeitsplatz zur Unterstützung der einzelnen Mitarbeiter ist jedoch noch kaum untersucht. Basierend auf einer empirischen Interviewstudie mit 29 Praxisvertretern aus 27 Unternehmen verschiedener Branchen soll dieses der folgende Beitrag untersuchen. Die Ergebnisse zeigen, dass Chatbots sowohl abteilungsintern als auch abteilungsübergreifend für Aufgaben der Informationsbereitstellung sowie Prozessausführung eingesetzt werden können. Die Unternehmen beabsichtigen dabei verschiedene Wirkungen, um schlussendlich die Qualität am Arbeitsplatz zu steigern, Produktivität und Effizienz zu erhöhen, Kosten einzusparen oder das Image zu verbessern. Zusätzlich konnten sowohl technische als auch organisatorische Maßnahmen abgeleitet werden, die für einen erfolgreichen Chatboteinsatz berücksichtigt werden sollten. Der Beitrag liefert somit einen Leitfaden für zukünftige oder aktuelle Chatbotprojekte, sowohl für die Wissenschaft als auch für die Praxis. Nowadays chatbots are used more and more in companies. Especially in support areas these technologies based on artificial intelligence and speech processing can be found as an alternative for previous first-level channels. Chatbots help at answering customers’ and employees’ questions and carrying out first small work tasks. However, the use of this technology at the office workplace to support individual employees is still considered barely and remains unknown. Based on an empirical interview study with 29 practitioners from 27 companies from a wide range of industries, the following article will examine this. The results show that chatbots can be used both within and across departments for information provision and process execution tasks. The companies pursue various effects in order to increase quality at the workplace, increase productivity and efficiency, save costs or improve their image. In addition, both technical and organizational measures could be derived, which should be considered for a successful application of chatbots at workplaces. Thus, this article provides a guideline for current or future chatbot projects for science and practice.
- 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.