Lunchocracy: Improving Eating Dynamics in the Workplace Using a Bot-Based Anonymous Voting System

Previous studies have shown that when individuals join groups for lunch, they tend to conform to the decision of the group. As result, people do not always have the chance to pick the food they wish for, which in turn may have negative consequences, such as not abiding to healthy diets. To address this problem, we created Lunchocracy, an anonymous decision support tool for lunch spots in a workplace based on feedback from a focus group with 7 participants. The tool implements a conversational skype-bot, Lunchbot, that allows users to express interest in joining lunch and to vote for diners to eat at. We deployed the tool for four weeks with 14 participants from the same university department. Post-interviews with 5 participants revealed an overall satisfaction with Lunchocracy, in particular due to it structuring the lunch decision-making and saving time. We discuss how the use of Lunchocracy can positively influence the group's eating dynamics

Privacy preserving user quantification with smartphone sensing

Smartphones sind im Alltag der Menschen allgegenwärtig geworden, und damit auch die Erfassung und Nutzung mobiler Sensordaten. Wahrgenommene Datenschutzbedenken und -ängste führen jedoch zu Skepsis bei den Smartphone-Nutzenden und bremsen schließlich die Verbreitung und Nutzung von Apps, die auf der Verarbeitung mobiler Sensordaten basieren. Um die Auswirkungen der Sicherheits- und Datenschutzprobleme zu reduzieren, beschränkt das Betriebssystem den Zugriff für einige Datenarten auf ausgewählte Anwendungsfälle, um die Nutzentenden zu schützen. Dies behindert die Entwicklung neuartiger, anpassungsfähiger intelligenter Nutzerschnittstellen und die Erforschung besserer Technologien zur Verbesserung der Privatsphäre. In meiner Dissertation untersuchen wir, wie wir die Privatsphäre von Smartphone-Nutzenden verbessern und gleichzeitig die Daten für Anwendungszwecke nutzbar machen können. Zunächst begründe ich den Bedarf von mobilen Sensordaten, indem ich zeige, welche Informationen mit modernen mobilen Sensorsystemen extrahiert werden können, welche Anwendungsfälle sie ermöglichen und wie drei Interessengruppen, nämlich Nutzende, Forschende und die Gesellschaft, von ihrer Implementierung profitieren könnten. Danach hebe ich die aufkommenden Datenschutzprobleme hervor und zeige, wie sehr sie die Einführung solcher Apps behindern. Abschließend schlage ich nutzerzentrierte Ansätze vor, die diese Datenschutzprobleme entschärfen und gleichzeitig den Informationsgehalt beibehalten, der die Basis für die Anwendungsfälle der Daten bildet. Wir stellen fest, dass aktuelle Benutzerschnittstellen zu wenig Nutzerorientierung aufweisen, und identifizieren Transparenz und Kontrollfunktionen als Schlüsselelemente für eine verbesserte Privatsphäre. Während das Angebot von Kontrollfunktionen die Bedenken hinsichtlich des Schutzes der Privatsphäre direkt verringert, verschlechtert Transparenz die Situation zunächst, wenn sie nicht umfassend gewährleistet wird. Wir bezeichnen diesen Effekt als “Tal der Transparenz” und erörteren auch, wie Transparenz und Kontrolle mit vorteilhaften Effekten integriert werden können. Wir diskutieren verschiedene Ansätze kontextbezogener Privatsphäre, die (Un-)Angemessenheit von Privatsphäre-Funktionen während Nutzende einer Aufgabe nachgehen, und das Problem der mangelnden Motivation der Nutzenden sich mit Privatsphäre zu beschäftigen. Unsere Arbeit trägt zu einem besseren Verständnis der Privatsphäre von Smartphone-Sensorik bei. Sie erleichtert die Nutzung mobiler Sensordaten für adaptive intelligente Anwendungen unter Wahrung der Privatsphäre der Nutzenden.With smartphones becoming omnipresent in people’s everyday lives, mobile sensing data logging and usage have proliferated widely in the last decade. However, perceived privacy concerns and fears raise skepticism among smartphone users and finally throttle the spread and use of mobile sensing-based apps. To accommodate security and privacy issues, operating system developers impose general access restrictions on some kinds of data to protect the users. This obstructs the development of novel, adaptive intelligent interfaces and the study of better privacy-enhancing technologies. In this thesis, we study how we can improve the privacy of smartphone users while keeping the data usable for application purposes. We first motivate the demand for mobile sensing data by showing what information can be extracted with state-of-the-art mobile sensing systems, which use cases they fuel, and how three stakeholders, namely users, researchers, and society, could benefit from their implementation. After that, we highlight the emerging privacy issues and show how much they hinder app adoption. Finally, we propose user-centered approaches that mitigate these privacy issues while keeping the output that fuels the data’s use cases. We found an overall lack of user-centeredness and identified transparency and control features as key elements towards an improved privacy perception. While offering control features directly reduces privacy concerns, transparency initially worsens the situation unless it is applied comprehensively. We outline how transparency and control can be integrated with beneficial effects, discuss different approaches to contextual privacy, the (in)appropriateness of privacy interfaces in situ, and the issue of a lack of user motivation regarding privacy belongings. My thesis contributes to a better understanding of privacy in smartphone sensing. It facilitates using mobile sensing data for adaptive intelligent applications while preserving the users’ privacy

Monitoring of Domain-Related Problems in Distributed Data Streams

Consider a network in which $n$ distributed nodes are connected to a single server. Each node continuously observes a data stream consisting of one value per discrete time step. The server has to continuously monitor a given parameter defined over all information available at the distributed nodes. That is, in any time step $t$, it has to compute an output based on all values currently observed across all streams. To do so, nodes can send messages to the server and the server can broadcast messages to the nodes. The objective is the minimisation of communication while allowing the server to compute the desired output. We consider monitoring problems related to the domain $D_t$ defined to be the set of values observed by at least one node at time $t$. We provide randomised algorithms for monitoring $D_t$, (approximations of) the size $|D_t|$ and the frequencies of all members of $D_t$. Besides worst-case bounds, we also obtain improved results when inputs are parameterised according to the similarity of observations between consecutive time steps. This parameterisation allows to exclude inputs with rapid and heavy changes, which usually lead to the worst-case bounds but might be rather artificial in certain scenarios

Improving the comparability of insolvency predictions

This working paper aims at improving the comparability of forecast quality measures of insolvency prediction studies. For this purpose, in a first step commonly used accuracy measures for categorial, ordinal and cardinal insolvency predictions are presented. It will be argued, that ordinal measures are the most suitable measures for sample spanning comparisons concerning predictive power of rating models, as they are not affected by sample default rates. A method for transforming cardinal into ordinal accuracy measures is presented, by which comparisons of insolvency prediction results of older and present-day studies are enabled. In the second part of the working paper an overview of influencing variables – aside from the quality of the insolvency prediction methods – is given, which affect the accuracy measures presented in the first part of the paper and thus impair sample spanning comparison of empirically obtained forecast quality results. In this context, methods for evaluating information losses that are attributable to the discretization of continuous rating scales or preselection of portfolios are developed. Measure results of various insolvency prognosis studies are envisaged and compared with three benchmarks. First benchmark is the accuracy that can be achieved solely by taking into account legal status and industry classification of corporations. The second benchmark is the univariate prognosis accuracy of single financial ratios. As third benchmark, ALTMAN’s Z-score model is examined, a multivariate insolvency prediction model, that is currently used as reference rating model in many empirical studies. It turns out, however, that the Z-score’s forecast quality is so discontenting, that its application is not recommendable. Instead it is suggested to use those rating models that are cited in this discussion paper, which are fully documented and which therefore can be rebuilt and directly applied to any desired data sample. If applied to the respective target groups, their performance matches with the performance of commercial rating systems, like bureau and business scores for rather small companies, middle market rating models for SMB, or agency ratings for large public companies.financial ratio analysis, corporate bankruptcy prediction, forecast validation, accuracy ratio, information entropy, sample selection, rating granularity

Propylaeum, die Virtuelle Fachbibliothek der Altertumswissenschaften - Aspekte fächerübergreifender Recherche und Vernetzung

Die von der DFG geförderte Virtuelle Fachbibliothek Propylaeum (http://www.propylaeum.de) bietet Fachinformationen für den gesamten Be¬reich der Altertumswissenschaften. Alle acht altertumswissenschaftlichen Fächer sind hier unter einer virtuellen Oberfläche vereinigt. Propylaeum fasst damit als bisher einzige Virtuelle Fachbibliothek ein gesamtes Fachcluster zusammen. Die einzelnen Module u.a. das Kernmodul des Portals, die fächerübergreifenden Metasuche PropylaeumSEARCH, werden erörtert. Mit der Einbindung von Themenportalen wie dem hier vorgestellten „Rezeption der Antike im semantischen Netz. Buch, Bild und Objekt digital“ wird exemplarisch aufgezeigt, wie die das Angebot der Virtuellen Fachbibliothek auch nach dem Auslaufen der Förderung durch die DFG erweitert werden kann. Die Präsentation von digitalisierten Alten Drucken mehrerer Projektpartner in einem gemeinsamen Themenportal und die damit einhergehende Festlegung von Standards wie die Vergabe der Metadaten etc., um einen gemeinsamen Browsingeinstieg zu realisieren, werden dargelegt. Auch die Erprobung von Funktionalitäten des Semantic Web, in dem die digitalisierte Literatur zur Klassischen Archäologie und Ägyptologie mit Abbildungen und archäologischen Objekten selbst verknüpft und kontextualisiert werden, sind Gegenstand des vorgestellten Digitalisierungsprojektes