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Big Data 2.0 - mit synthetischen Daten KI-Systeme stärken

2022-12-12 , Hecker, Dirk , Voß, Angelika , Paass, Gerhard , Wirtz, Tim

Bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) sind fehlende Daten immer noch eine Kernherausforderung und die Kosten zur Beschaffung ein kritischer Faktor für die Wirtschaftlichkeit vieler Geschäftsmodelle. Synthetische, also künstlich generierte Daten bilden einen Ausweg. Ein vielversprechender Lösungsansatz besteht darin, für die Datensynthese selbst ein KI-Modell einzusetzen.

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Leitfaden zur Gestaltung vertrauenswürdiger Künstlicher Intelligenz (KI-Prüfkatalog)

2021 , Poretschkin, Maximilian , Schmitz, Anna , Akila, Maram , Adilova, Linara , Becker, Daniel , Cremers, Armin B. , Hecker, Dirk , Houben, Sebastian , Mock, Michael , Rosenzweig, Julia , Sicking, Joachim , Schulz, Elena , Voß, Angelika , Wrobel, Stefan

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Mobilitätsforschung zur Reichweitenbestimmung in der Deutschen und Schweizer Außenwerbung - Neue Wege mit GPS

2013 , Hecker, Dirk

Die bestmögliche Positionierung einer Plakatstelle ist seit jeher ein wichtiger Bestandteil in der Außenwerbung. Aus plausiblen Gründen werden Plakatstandorte so gewählt, dass sie häufig von Menschen passiert werden. Während jedoch die Lokalität und das Umfeld bei der Wahl von Plakatstandorten schon immer ein entscheidendes Kriterium gewesen ist, spielen die räumlichen Zusammenhänge bei der Leistungsbewertung und damit bei der Preisbildung von Plakatkampagnen erst in den vergangenen Jahren eine wichtige Rolle. Ziel der Leistungsbewertung ist es festzustellen, wer, wie oft und woher eine Person an einer Plakatkampagne vorbei gekommen ist. Dabei ist die räumliche Verteilung von Plakatstellen von entscheidender Bedeutung. Neue, GPS-basierte Messmethoden der Mobilitätserfassung erla uben die räumlich differenzierte Ausweisung von Leistungswerten für beliebig zusammengestellte Kampagnen sowie soziodemographische und räumlich ausgewählte Zielgruppen. Damit unterscheidet sich dieser GPS-Ansatz von den klassisch eingesetzten Methoden, die bisher versucht haben, über Befragungen von Testpersonen die Mobilität zu rekonstruieren, und nur Durchschnittswerte für Kampagnen anbieten konnten. So wurde z.B. für eine Stadt wie Köln nicht unterschieden, ob es sich bei einer Plakatkampagne um eine stark über die Stadt gestreute oder stark konzentrierte Kampagne handelt. Diese Dissertation widmet sich einer Gesamtschau über neuartige GPS-Verfahren in der Deutschen und Schweizer Außenwerbung und deren Anwendung in der Praxis. Sie ist ein erstmaliger Versuch, eine systematis ierte Übersicht über die aktuellen Forschungsergebnisse in der Außenwerbung bzw. Mobilitätsforschung zu erstellen. Die bestehenden Publikationen zur Außenwerbeforschung (Pasquier 1997, Engel und Hofsäss 2003) stammen noch aus der Zeit vor der Mobilitätserfassung mit GPS sowie dem Einsatz von Geographischen Informationssystemen und sind somit veraltet. Zudem betrachten diese Publikationen keine geographischen Aspekte, die mit dem neuen Ansatz in den Fokus der Leistungsbewertung rücken und eine Erfolgsgeschichte für die Geographie bzw. das Geomarketing darstellen. Zur Systematisierung dieser Arbeit zählt, geeignete Lösungswege im Umgang mit zeitlichen und räumlichen Datenlücken zu diskutieren, zu erproben, sowie Validitäts- und Robustheitsanalysen durchzuführen. Es werden geei gnete Tests definiert, die z.B. Selektionseffekte in der Rekrutierung von Probanden offen legen. Es wird die Problematik behandelt, wie Leistungswerte auf eine Neuerhebung der Mobilität reagieren und wo die Grenzen einer Leistungswertbestimmung liegen. Dabei sind die Ausgangslage und die Anforderungen in der Schweiz und in Deutschland unterschiedlich. So ist in Deutschland die GPS Stichprobengröße viel geringer als in der Schweiz. Dies hat direkte Konsequenzen auf die Modellierungsschritte und das Ergebnis. Die verwendeten Methoden sind weit über das Gebiet der Außenwerbung und Mediaplanung hinaus für die Modellierung von Mobilität von Interesse.

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Robustness analyses for repeated mobility surveys in outdoor advertising

2011 , Hecker, Dirk , Körner, Christine , May, Michael

A growing number of companies use mobility data in their day-to-day business. However, as the data grows older, new data has to be collected in order to keep applications up-to-date. Consequently, it is of great importance to know the impact that a different mobility sample may cause. This aspect of analysis has been largely neglected in mobility data mining research so far. In this paper we therefore analyze the robustness of performance measures with respect to a changed GPS sample in outdoor advertisement. The evaluation of outdoor advertising campaigns is a challenging application because it requires the evaluation of mobility data on a very fine spatial level. Thus, the application has a higher dependency on routes of individual test persons than classical mobility surveys. In our rob ustness analysis we apply bootstrapping and subsampling in order to measure the effect of a) a repeated mobility survey and b) a mobility survey of smaller size. We conduct our experiments on a real-world data set from Swiss outdoor advertising. Our results show that the effect is comparably small for a typical campaign and may be mitigated further by increasing the campaign size.

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The why and how of trustworthy AI

2022-09-03 , Schmitz, Anna , Akila, Maram , Hecker, Dirk , Poretschkin, Maximilian , Wrobel, Stefan

Artificial intelligence is increasingly penetrating industrial applications as well as areas that affect our daily lives. As a consequence, there is a need for criteria to validate whether the quality of AI applications is sufficient for their intended use. Both in the academic community and societal debate, an agreement has emerged under the term “trustworthiness” as the set of essential quality requirements that should be placed on an AI application. At the same time, the question of how these quality requirements can be operationalized is to a large extent still open. In this paper, we consider trustworthy AI from two perspectives: the product and organizational perspective. For the former, we present an AI-specific risk analysis and outline how verifiable arguments for the trustworthiness of an AI application can be developed. For the second perspective, we explore how an AI management system can be employed to assure the trustworthiness of an organization with respect to its handling of AI. Finally, we argue that in order to achieve AI trustworthiness, coordinated measures from both product and organizational perspectives are required.

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Trustworthy Use of Artificial Intelligence

2019-07 , Cremers, Armin B. , Englander, Alex , Gabriel, Markus , Hecker, Dirk , Mock, Michael , Poretschkin, Maximilian , Rosenzweig, Julia , Rostalski, Frauke , Sicking, Joachim , Volmer, Julia , Voosholz, Jan , Voß, Angelika , Wrobel, Stefan

This publication forms a basis for the interdisciplinary development of a certification system for artificial intelligence. In view of the rapid development of artificial intelligence with disruptive and lasting consequences for the economy, society, and everyday life, it highlights the resulting challenges that can be tackled only through interdisciplinary dialog between IT, law, philosophy, and ethics. As a result of this interdisciplinary exchange, it also defines six AI-specific audit areas for trustworthy use of artificial intelligence. They comprise fairness, transparency, autonomy and control, data protection as well as security and reliability while addressing ethical and legal requirements. The latter are further substantiated with the aim of operationalizability.

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Visual analytics for understanding spatial situations from episodic movement data

2012 , Andrienko, Natalia , Andrienko, Gennady , Stange, Hendrik , Liebig, Thomas , Hecker, Dirk

Continuing advances in modern data acquisition techniques result in rapidly growing amounts of georeferenced data about moving objects and in emergence of new data types.We define episodic movement data as a new complex data type to be considered in the research fields relevant to data analysis. In episodic movement data, position measurements may be separated by large time gaps, in which the positions of the moving objects are unknown and cannot be reliably reconstructed. Many of the existing methods for movement analysis are designed for data with fine temporal resolution and cannot be applied to discontinuous trajectories. We present an approach utilising Visual Analytics methods to explore and understand the temporal variation of spatial situations derived from episodic movement data b y means of spatio-temporal aggregation. The situations are defined in terms of the presence of moving objects in different places and in terms of flows (collective movements) between the places. The approach, which combines interactive visual displays with clustering of the spatial situations, is presented by example of a real dataset collected by Bluetooth sensors.

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Moderne Sprachtechnologien

2021-08 , Temath, Christian , Hecker, Dirk , Jovy-Klein, Florian , Lange, Mirco , Paass, Gerhard , Voß, Angelika , Walter, Oliver , Giesselbach, Sven , Köhler, Joachim , Lehmann, Jens

Sprachschnittstellen sind auf dem Vormarsch und verdrängen zunehmend die Tastatur: im Smartphone, im Auto, zu Hause und in den Betrieben zur Steuerung von technischen Geräten. Immer neue Sprachtechnologien werden vorgestellt, die Geschwindigkeit der Entwicklung ist dabei atemberaubend. Selbst das Schreiben eigener Texte durch KI ist schon möglich und die Forschung arbeitet an der Erzeugung von Bildern aus Texten. Mit dieser Studie möchten wir Ihnen einen Einblick in das spannende Feld der Sprachtechnologien geben, ihre zentralen Funktionsweisen erklären und Einsatzchancen insbesondere durch konkrete Anwendungsfälle und Lösungen aufzeigen.

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Zukunftsmarkt Künstliche Intelligenz. Potenziale und Anwendungen

2017 , Hecker, Dirk , Döbel, Inga , Petersen, Ulrike , Rauschert, André , Schmitz, Velina , Voß, Angelika

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Analyzing temporal usage patterns of street segments based on GPS data - a case study in Switzerland

2012 , Schreinemacher, Jutta , Körner, Christine , Hecker, Dirk , Bareth, Georg

Mobility has become a key component of our social and economic activities. Depending on our activities, the usage of the road network varies, showing, for example, an increased traffic load in early morning when people go to work. Such usage patterns are of interest not only for traffic management but also for private companies offering location-based services. In this paper we analyze the temporal usage of street segments based on a large GPS data set in Switzerland. We first conduct a clustering analysis which detects groups of segments with similar temporal usage patterns. Afterwards we analyze the patterns with respect to their temporal and spatial characteristics. Our analysis shows that GPS data is qualified for an analysis of temporal usage patterns, identifying shopping and leisure activities.