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Empfehlungstechnologien für Gruppenentscheidungen

Author:
Stettinger, Martin [DBLP]
Abstract
Eine Vielzahl an Alltagsentscheidungen betreffen eher Gruppen als Einzelpersonen. Beispielhafte Gruppenentscheidungen reichen von heiklen Investitionsentscheidungen (beispielsweise in der öffentlichen Verwaltung) bis hin zu Restaurant-Entscheidungen für ein gemeinsames Abendessen mit Freunden. Empfehlungstechnologien zur Unterstützung von Gruppenentscheidungen stellen einen neuen aufstrebenden Forschungsbereich dar. Zusätzlichen Risikofaktoren, welche die Entscheidungen negativ beeinflussen können, müssen neben den bekannten Herausforderungen (z.B.: ”cold start problem”) berücksichtigt werden. Sogenannte decision biases stellen dabei häufig auftretende Beeinflussungen dar. Decision biases beschreiben Situationen, in welchen Menschen nach bestimmten (vereinfachten) Mustern handeln. In dieser Arbeit wird eine neue Umgebung zur Unterstützung von Gruppenentscheidungen präsentiert. Das vorgestellte CHOICLA System zeigt die Fähigkeit, decision biases entgegenzuwirken und somit die Entscheidungsqualität signifikant zu verbessern. CHOICLA erweitert den state-of-the-art, indem es Unterstützung für Gruppenentscheidungen unabhängig von der zugrunde liegenden Domäne anbietet. Existierende Technologien bieten lediglich Unterstützung für spezielle Domänen (z.B.: Terminkoordinationen, Tourismusdestinationen, Musik, ...) und bieten keine Möglichkeit, Entscheidungsaufgaben domänenunabhängig zu konfigurieren.
  • Citation
  • BibTeX
Stettinger, M., (2017). Empfehlungstechnologien für Gruppenentscheidungen. In: Hölldobler, S. (Hrsg.), Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2016. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 269-278).
@inproceedings{mci/Stettinger2017,
author = {Stettinger, Martin},
title = {Empfehlungstechnologien für Gruppenentscheidungen},
booktitle = {Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2016},
year = {2017},
editor = {Hölldobler, Steffen} ,
pages = { 269-278 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
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DateienGroesseFormatAnzeige
invited_paper_27.pdf268.0Kb PDF View/Open

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More Info

ISBN: 978-3-88579-976-4
xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2017
Language: de (de)
Content Type: Text/Conference Paper
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  • D17 (2016) - Ausgezeichnete Informatikdissertationen [33]

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