Digital Transformation and Digital Humanities Group

Die Forschungsgruppe "Digital Transformation and Digital Humanities" arbeitet in verschiedenen Forschungsbereichen im Zusammenhang mit Digitaler Transformation, Digital Humanities, Natural Language Processing, Computerlinguistik, maschinellem Lernen, Human-Computer-Interaktion, nutzeradaptiven Systemen und Usability.
Derzeit konzentriert die Forschergruppe des DTDH hauptsächlich auf die folgenden Bereiche: Digital Transformation Processing, User-Adaptive Systems, User Profiling/ Modeling , User Monitoring.

Digital Transformation (DT) bezeichnet einen Veränderungsprozess, basierend auf digitalen Technologien. Zu den wichtigsten Treibern der Digital Transformation gehören digitale Technologien, traditionell als Informationstechnologie bezeichnet, wie digitale Infrastrukturen und Anwendungen. Zu diesem Veränderungsprozess gehören unter anderem auch Digitization und Digitalization. 

User Profiling kann definiert werden als Prozess der Identifizierung von Daten über die Interessendomäne eines Benutzers. Diese Informationen können vom System verwendet werden, um mehr über den Benutzer zu erfahren und dieses Wissen kann zur Verbesserung der Informationsgenerierung verwendet werden, um Benutzerbedfürnisse zufrieden zu stellen oder um Empfehlungssystemen zu helfen, die Anforderungen des Benutzers zu erkennen und sich entsprechend zu verhalten.
Die Erstellung von Benutzerprofilen begann im Allgemeinen mit der reinen Informationsbeschaffung und Sammlung von Benutzerinformationen. Ältere Systeme waren damit beschäftigt, Daten direkt vom Benutzer zu erhalten, indem das System den Benutzer explizit nach den benötigten Daten fragte. Diese Methode ist jedoch ineffizient, da der Benutzer nicht daran interessiert ist, solche Daten direkt einzugeben. Daher konzentriert sich die heutige Forschung mehr auf die Erstellung von Profilen von Benutzerdaten, die implizit auf einigen vom Benutzer durchgeführten Aktionen basieren, wobei Data-Mining- und Machine-Learning-Ansätze verwendet werden. Dies kann auch als "Behavioral User Profiling" bezeichnet werden. Streng verwandt mit dem User Profiling ist das User Modeling.

Ein User-Modell besteht aus Beschreibung dessen, was als relevant für das tatsächliche Wissen und/oder die Fähigkeiten eines Benutzers angesehen wird und liefert Informationen für die Systemumgebung, um sich an den Benutzer anzupassen. Die Benutzermodellierung ist ein Prozess, der den gesamten Lebenszyklus eines Benutzermodells umfasst, einschließlich der Erfassung von Wissen über den Benutzer, der Konstruktion, der Aktualisierung, der Wartung und der Nutzung des Benutzermodells. Die Hauptziele der Benutzermodellierung sind:

  • Unterstützung des Benutzers beim Lernen eines bestimmten Themengebiets,
  • das Anbieten von an den Benutzer angepassten Informationen,
  • das Anpassen der Benutzeroberfläche an den Benutzer,
  • einem Benutzer bei der Suche nach Informationen zu helfen,
  • dem Benutzer Rückmeldung über sein Wissen zu geben,
  • Unterstützung der kollaborativen Arbeit,
  • Unterstützung bei der Benutzung eines Systems geben.

User Monitoring bezieht sich auf verschiedene Ansätze, die darauf abzielen, Transaktionen von Benutzern, die mit einer Website, einem Dienst oder einer Anwendung interagieren, zu erfassen und zu analysieren, mit dem gemeinsamen Ziel, die Benutzerzufriedenheit zu gewährleisten, indem Probleme erkannt werden, sobald sie auftreten, um mögliche Probleme zu beheben, bevor der Benutzer davon erfährt. Die Fortschritte bei den Techniken des maschinellen Lernens führen dazu, dass sich die Forschung in diesem Bereich auf die Vorhersage zukünftiger Benutzeraktionen auf der Grundlage von Daten konzentriert, die durch die kontinuierliche Beobachtung des Systems in Aktion oder durch die Verfolgung des Benutzerverhaltens mit Usability-Tests gesammelt wurden.

Alle vorgenannten Themen werden in unserer Forschungsgruppe unter Nutzung modernster Technologien aus den Bereichen Machine Learning und Deep Learning, z.B. Graph Neural Networks, Computerlinguistik und Natural Language Processing bearbeitet.

Natural Language Processing bietet verschiedenste Methoden zur Textanalyse, linguitischen Textannotation oder zur Datenvisualisierung an. Diese Methoden kommen unter anderem zum Einsatz in der deutschen digitalen Bibliothek und bei Europeana, beides digitale Bibliotheken, und bei CLARIN oder bei DARIAH, beides Infrastrukturen zur internationalen Forschung im Bereich Geisteswissenschaften. 

Aufgrund unseres Fokus auf den Menschen wird auch im Bereich der Explainable AI (XAI) geforscht, einem aufstrebenden Teilbereich des maschinellen Lernens, der darauf abzielt, wie "Black-Box-Modelle" erstellt werden und Fachfremden dabei hilft, die Gründe zu verstehen, die zu einer bestimmten Vorhersage führen.

In enger Zusammenarbeit mit dem Georg - Eckert - Institut für internationale Schulbuchforschung (GEI) arbeitet unsere Forschungsgruppe an der Entwicklung eines moblie Usability-Lap (mUl), dessen Ziel es ist unterschiedliche Informationsservices und Infrastrukturen zu analysieren und die digitale Transformation von Forschungsprozessen unterschiedlichen Nutzern und Zielgruppen zugänglich zu machen, um so eine personalisierte User Experience zu ermöglich. Um diese personalisierte User Experience ermöglichen zu können werden die Tools durch Systeme oder nutzer-orientierte Usability-Tests unterstützt.

 

Letzte Änderung: 18.10.2021 - Ansprechpartner: Webmaster