@phdthesis{Hitz2021,
  author    = {Hitz, Michael},
  title     = {Modellierung und Generierung kombinierbarer Benutzungsschnittstellenvarianten und deren gemeinschaftliche Nutzung in Dienst-Ökosystemen},
  doi       = {10.25932/publishup-50022},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-500224},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {viii, 313},
  year      = {2021},
  abstract  = {Digitalisierung erm{\"o}glicht es uns, mit Partnern (z.B. Unternehmen, Institutionen) in einer IT-unterst{\"u}tzten Umgebung zu interagieren und T{\"a}tigkeiten auszuf{\"u}hren, die vormals manuell erledigt wurden. Ein Ziel der Digitalisierung ist dabei, Dienstleistungen unterschiedlicher fachlicher Dom{\"a}nen zu Prozessen zu kombinieren und vielen Nutzergruppen bedarfsgerecht zug{\"a}nglich zu machen. Hierzu stellen Anbieter technische Dienste bereit, die in unterschiedliche Anwendungen integriert werden k{\"o}nnen. Die Digitalisierung stellt die Anwendungsentwicklung vor neue Herausforderungen. Ein Aspekt ist die bedarfsgerechte Anbindung von Nutzern an Dienste. Zur Interaktion menschlicher Nutzer mit den Diensten werden Benutzungsschnittstellen ben{\"o}tigt, die auf deren Bed{\"u}rfnisse zugeschnitten sind. Hierzu werden Varianten f{\"u}r spezifische Nutzergruppen (fachliche Varianten) und variierende Umgebungen (technische Varianten) ben{\"o}tigt. Zunehmend m{\"u}ssen diese mit Diensten anderer Anbieter kombiniert werden k{\"o}nnen, um dom{\"a}nen{\"u}bergreifend Prozesse zu Anwendungen mit einem erh{\"o}hten Mehrwert f{\"u}r den Endnutzer zu verkn{\"u}pfen (z.B. eine Flugbuchung mit einer optionalen Reiseversicherung). Die Vielf{\"a}ltigkeit der Varianten l{\"a}sst die Erstellung von Benutzungsschnittstellen komplex und die Ergebnisse sehr individuell erscheinen. Daher werden die Varianten in der Praxis vorwiegend manuell erstellt. Dies f{\"u}hrt zur parallelen Entwicklung einer Vielzahl sehr {\"a}hnlicher Anwendungen, die nur geringes Potential zur Wiederverwendung besitzen. Die Folge sind hohe Aufw{\"a}nde bei Erstellung und Wartung. Dadurch wird h{\"a}ufig auf die Unterst{\"u}tzung kleiner Nutzerkreise mit speziellen Anforderungen verzichtet (z.B. Menschen mit physischen Einschr{\"a}nkungen), sodass diese weiterhin von der Digitalisierung ausgeschlossen bleiben. Die Arbeit stellt eine konsistente L{\"o}sung f{\"u}r diese neuen Herausforderungen mit den Mitteln der modellgetriebenen Entwicklung vor. Sie präsentiert einen Ansatz zur Modellierung von Benutzungsschnittstellen, Varianten und Kompositionen und deren automatischer Generierung f{\"u}r digitale Dienste in einem verteilten Umfeld. Die Arbeit schafft eine L{\"o}sung zur Wiederverwendung und gemeinschaftlichen Nutzung von Benutzungsschnittstellen {\"u}ber Anbietergrenzen hinweg. Sie f{\"u}hrt zu einer Infrastruktur, in der eine Vielzahl von Anbietern ihre Expertise in gemeinschaftliche Anwendungen einbringen k{\"o}nnen. Die Beitr{\"a}ge bestehen im Einzelnen in Konzepten und Metamodellen zur Modellierung von Benutzungsschnittstellen, Varianten und Kompositionen sowie einem Verfahren zu deren vollst{\"a}ndig automatisierten Transformation in funktionale Benutzungsschnittstellen. Zur Umsetzung der gemeinschaftlichen Nutzbarkeit werden diese erg{\"a}nzt um eine universelle Repr{\"a}sentation der Modelle, einer Methodik zur Anbindung unterschiedlicher Dienst-Anbieter sowie einer Architektur zur verteilten Nutzung der Artefakte und Verfahren in einer dienstorientierten Umgebung. Der Ansatz bietet die Chance, unterschiedlichste Menschen bedarfsgerecht an der Digitalisierung teilhaben zu lassen. Damit setzt die Arbeit Impulse f{\"u}r zuk{\"u}nftige Methoden zur Anwendungserstellung in einem zunehmend vielf{\"a}ltigen Umfeld.},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Boeken2022,
  author    = {B{\"o}ken, Bj{\"o}rn},
  title     = {Improving prediction accuracy using dynamic information},
  doi       = {10.25932/publishup-58512},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-585125},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {xii, 160},
  year      = {2022},
  abstract  = {Accurately solving classification problems nowadays is likely to be the most relevant machine learning task. Binary classification separating two classes only is algorithmically simpler but has fewer potential applications as many real-world problems are multi-class. On the reverse, separating only a subset of classes simplifies the classification task. Even though existing multi-class machine learning algorithms are very flexible regarding the number of classes, they assume that the target set Y is fixed and cannot be restricted once the training is finished. On the other hand, existing state-of-the-art production environments are becoming increasingly interconnected with the advance of Industry 4.0 and related technologies such that additional information can simplify the respective classification problems. In light of this, the main aim of this thesis is to introduce dynamic classification that generalizes multi-class classification such that the target class set can be restricted arbitrarily to a non-empty class subset M of Y at any time between two consecutive predictions. This task is solved by a combination of two algorithmic approaches. First, classifier calibration, which transforms predictions into posterior probability estimates that are intended to be well calibrated. The analysis provided focuses on monotonic calibration and in particular corrects wrong statements that appeared in the literature. It also reveals that bin-based evaluation metrics, which became popular in recent years, are unjustified and should not be used at all. Next, the validity of Platt scaling, which is the most relevant parametric calibration approach, is analyzed in depth. In particular, its optimality for classifier predictions distributed according to four different families of probability distributions as well its equivalence with Beta calibration up to a sigmoidal preprocessing are proven. For non-monotonic calibration, extended variants on kernel density estimation and the ensemble method EKDE are introduced. Finally, the calibration techniques are evaluated using a simulation study with complete information as well as on a selection of 46 real-world data sets. Building on this, classifier calibration is applied as part of decomposition-based classification that aims to reduce multi-class problems to simpler (usually binary) prediction tasks. For the involved fusing step performed at prediction time, a new approach based on evidence theory is presented that uses classifier calibration to model mass functions. This allows the analysis of decomposition-based classification against a strictly formal background and to prove closed-form equations for the overall combinations. Furthermore, the same formalism leads to a consistent integration of dynamic class information, yielding a theoretically justified and computationally tractable dynamic classification model. The insights gained from this modeling are combined with pairwise coupling, which is one of the most relevant reduction-based classification approaches, such that all individual predictions are combined with a weight. This not only generalizes existing works on pairwise coupling but also enables the integration of dynamic class information. Lastly, a thorough empirical study is performed that compares all newly introduced approaches to existing state-of-the-art techniques. For this, evaluation metrics for dynamic classification are introduced that depend on corresponding sampling strategies. Thereafter, these are applied during a three-part evaluation. First, support vector machines and random forests are applied on 26 data sets from the UCI Machine Learning Repository. Second, two state-of-the-art deep neural networks are evaluated on five benchmark data sets from a relatively recent reference work. Here, computationally feasible strategies to apply the presented algorithms in combination with large-scale models are particularly relevant because a naive application is computationally intractable. Finally, reference data from a real-world process allowing the inclusion of dynamic class information are collected and evaluated. The results show that in combination with support vector machines and random forests, pairwise coupling approaches yield the best results, while in combination with deep neural networks, differences between the different approaches are mostly small to negligible. Most importantly, all results empirically confirm that dynamic classification succeeds in improving the respective prediction accuracies. Therefore, it is crucial to pass dynamic class information in respective applications, which requires an appropriate digital infrastructure.},
  language  = {en}
}
@misc{PrasseIversenLienhardetal.2022,
  author    = {Prasse, Paul and Iversen, Pascal and Lienhard, Matthias and Thedinga, Kristina and Herwig, Ralf and Scheffer, Tobias},
  title     = {Pre-Training on In Vitro and Fine-Tuning on Patient-Derived Data Improves Deep Neural Networks for Anti-Cancer Drug-Sensitivity Prediction},
  series = {Zweitver{\"o}ffentlichungen der Universit{\"a}t Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe},
  journal   = {Zweitver{\"o}ffentlichungen der Universit{\"a}t Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe},
  publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam},
  address   = {Potsdam},
  issn      = {1866-8372},
  doi       = {10.25932/publishup-57734},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-577341},
  pages     = {1 -- 14},
  year      = {2022},
  abstract  = {Large-scale databases that report the inhibitory capacities of many combinations of candidate drug compounds and cultivated cancer cell lines have driven the development of preclinical drug-sensitivity models based on machine learning. However, cultivated cell lines have devolved from human cancer cells over years or even decades under selective pressure in culture conditions. Moreover, models that have been trained on in vitro data cannot account for interactions with other types of cells. Drug-response data that are based on patient-derived cell cultures, xenografts, and organoids, on the other hand, are not available in the quantities that are needed to train high-capacity machine-learning models. We found that pre-training deep neural network models of drug sensitivity on in vitro drug-sensitivity databases before fine-tuning the model parameters on patient-derived data improves the models' accuracy and improves the biological plausibility of the features, compared to training only on patient-derived data. From our experiments, we can conclude that pre-trained models outperform models that have been trained on the target domains in the vast majority of cases.},
  language  = {en}
}
@misc{AlLabanRegerLucke2022,
  author    = {Al Laban, Firas and Reger, Martin and Lucke, Ulrike},
  title     = {Closing the Policy Gap in the Academic Bridge},
  series = {Zweitver{\"o}ffentlichungen der Universit{\"a}t Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe},
  journal   = {Zweitver{\"o}ffentlichungen der Universit{\"a}t Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe},
  number    = {1310},
  issn      = {1866-8372},
  doi       = {10.25932/publishup-58357},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-583572},
  pages     = {22},
  year      = {2022},
  abstract  = {The highly structured nature of the educational sector demands effective policy mechanisms close to the needs of the field. That is why evidence-based policy making, endorsed by the European Commission under Erasmus+ Key Action 3, aims to make an alignment between the domains of policy and practice. Against this background, this article addresses two issues: First, that there is a vertical gap in the translation of higher-level policies to local strategies and regulations. Second, that there is a horizontal gap between educational domains regarding the policy awareness of individual players. This was analyzed in quantitative and qualitative studies with domain experts from the fields of virtual mobility and teacher training. From our findings, we argue that the combination of both gaps puts the academic bridge from secondary to tertiary education at risk, including the associated knowledge proficiency levels. We discuss the role of digitalization in the academic bridge by asking the question: which value does the involved stakeholders expect from educational policies? As a theoretical basis, we rely on the model of value co-creation for and by stakeholders. We describe the used instruments along with the obtained results and proposed benefits. Moreover, we reflect on the methodology applied, and we finally derive recommendations for future academic bridge policies.},
  language  = {en}
}
@misc{Cichalla2022,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Cichalla, Anika Katleen},
  title     = {Ein konstruktivistisches Modell f{\"u}r die Didaktik der Informatik im Bachelorstudium},
  doi       = {10.25932/publishup-55071},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-550710},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {66},
  year      = {2022},
  abstract  = {Lehrende in der Lehrkr{\"a}fteausbildung sind stets damit konfrontiert, dass sie den Studierenden innovative Methoden modernen Schulunterrichts traditionell rezipierend vorstellen. In Deutschland gibt es circa 40 Universit{\"a}ten, die Informatik mit Lehramtsbezug ausbilden. Allerdings gibt es nur wenige Konzepte, die sich mit der Verbindung von Bildungswissenschaften und der Informatik mit ihrer Didaktik besch{\"a}ftigen und keine Konzepte, die eine konstruktivistische Lehre in der Informatik verfolgen. Daher zielt diese Masterarbeit darauf ab, diese L{\"u}cke aufgreifen und anhand des „Didaktik der Informatik I" Moduls der Universit{\"a}t Potsdam ein Modell zur konstruktivistischen Hochschullehre zu entwickeln. Dabei soll ein bestehendes konstruktivistisches Lehrmodell auf die Informatikdidaktik {\"u}bertragen und Elemente zur Verbindung von Bildungswissenschaften, Fachwissenschaften und Fachdidaktiken mit einbezogen werden. Dies kann eine Grundlage f{\"u}r die Planung von Informatikdidaktischen Modulen bieten, aber auch als Inspiration zur {\"U}bertragung bestehender innovativer Lehrkonzepte auf andere Fachdidaktiken dienen. Um ein solches konstruktivistisches Lehr-Lern-Modell zu erstellen, wird zun{\"a}chst der Zusammenhang von Bildungswissenschaften, Fachwissenschaften und Fachdidaktiken erl{\"a}utert und anschließend die Notwendigkeit einer Vernetzung hervorgehoben. Hieran folgt eine Darstellung zu relevanten Lerntheorien und bereits entwickelten innovativen Lernkonzepten. Ankn{\"u}pfend wird darauf eingegangen, welche Anforderungen die Kultusminister- Konferenz an die Ausbildung von Lehrkr{\"a}ften stellt und wie diese Ausbildung f{\"u}r die Informatik momentan an der Universit{\"a}t Potsdam erfolgt. Aus allen Erkenntnissen heraus werden Anforderungen an ein konstruktivistisches Lehrmodell festgelegt. Unter Ber{\"u}cksichtigung der Voraussetzungen der Studienordnung f{\"u}r das Lehramt Informatik wird anschließend ein Modell f{\"u}r konstruktivistische Informatikdidaktik vorgestellt. Weiterf{\"u}hrende Forschung k{\"o}nnte sich damit auseinandersetzen, inwiefern sich die Motivation und Leistung im vergleich zum urspr{\"u}nglichen Modul {\"a}ndert und ob die Kompetenzen zur Unterrichtsplanung und Unterrichtsgestaltung durch das neue Modulkonzept st{\"a}rker ausgebaut werden k{\"o}nnen.},
  language  = {de}
}
@misc{Reuss2021,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Reuß, Florian},
  title     = {Entwicklung eines Prototyps einer Lernumgebung f{\"u}r interaktive Funktionsanalyse-{\"U}bungen nach einem Gamification- Ansatz},
  doi       = {10.25932/publishup-51904},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-519041},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {VII, 71},
  year      = {2021},
  abstract  = {In vielen Studieng{\"a}ngen kommt es durch die oft heterogenen Vorkenntnisse in der Studieneingangsphase zu mangelnder Motivation durch {\"U}ber- oder Unterforderung. Dieses Problem tritt auch in der musiktheoretischen Grundausbildung an Hochschulen auf. Durch Einsatz von Elementen, die aus dem Unterhaltungskontext gel{\"a}ufig sind, kann eine Steigerung der Motivation erreicht werden. Die Nutzung solcher Elemente wird als Gamification bezeichnet. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, am Fallbeispiel der musiktheoretischen Grundausbildung zu analysieren, ob Lerngelegenheiten durch einen gamifizierten interaktiven Prototyp einer Lernumgebung unterst{\"u}tzt werden k{\"o}nnen. Dazu wird die folgende Forschungsfrage gestellt: Inwieweit wirkt Gamification auf die Motivation bei den Lernenden zur Besch{\"a}ftigung mit dem Thema (musikalische) Funktionsanalyse? Um die Forschungsfragen zu beantworten, wurde zun{\"a}chst ein systematisches, theoriegeleitetes Vorgehensmodell zur Gamification von Lernumgebungen entwickelt und angewandt. Der so entstandene Prototyp wurde anschließend um alle Game-Design-Elemente reduziert und im Rahmen einer experimentellen Studie mit zwei unabh{\"a}ngigen Versuchsgruppen mit der gamifizierten Variante verglichen. Die Untersuchung zeigte, dass die Gamification einer Lernanwendung nach dem entwickelten Vorgehensmodell grunds{\"a}tzlich das Potenzial besitzt, manche Aspekte des Nutzungserlebnisses (UX) positiv zu beeinflussen. Insbesondere hatte die Gamification positive Effekte auf die Joy of Use und die Immersivit{\"a}t. Allerdings blieb das Ausmaß der beobachteten Effekte deutlich hinter den Erwartungen zur{\"u}ck, die auf Basis verschiedener Motivationstheorien getroffen wurden. Daher erscheint Gamification besonders in außeruniversit{\"a}ren Kontexten vielversprechend, in denen der Fokus auf einer Erh{\"o}hung der Joy of Use oder einer Steigerung der Immersivit{\"a}t liegt. Allerdings lassen sich durch die Untersuchung neue Erkenntnisse zur emotionalen Wirkung von Gamification und zu einem systematischen Vorgehen bei der Gamification von Lernanwendungen herausstellen. Weiterf{\"u}hrende Forschung k{\"o}nnte an diese Erkenntnisse ankn{\"u}pfen, indem sie die emotionale Wirkung von Gamification und deren Einfluss auf die Motivation n{\"a}her untersucht. Dar{\"u}ber hinaus sollte sie Gamification auch aus einer entscheidungstheoretischen Perspektive betrachten und Analysemethoden entwickeln, mit denen entschieden werden kann, ob der Einsatz von Gamification zur Motivationssteigerung in einem spezifischen Anwendungsfall zielf{\"u}hrend ist. Unter Verwendung des entwickelten Vorgehensmodells kann es sinnvoll sein, n{\"a}her zu untersuchen, welche Faktoren insgesamt f{\"u}r das Gelingen einer Gamification-Maßnahme in Bildungskontexten entscheidend sind. Die Erkenntnisse einer solchen Untersuchung k{\"o}nnten entscheidend zur Verbesserung und Validierung des Vorgehensmodells beitragen. },
  language  = {de}
}
@phdthesis{Zoerner2021,
  author    = {Zoerner, Dietmar},
  title     = {F{\"o}rderung von Aufmerksamkeit und Motivationserhalt durch digitale spielbasierte Lernsysteme mit spezifischer Eignung bei Autismus},
  doi       = {10.25932/publishup-52372},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-523725},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {xvi, 324},
  year      = {2021},
  abstract  = {Institutionelle Bildung ist f{\"u}r autistische Lernende mit vielgestaltigen und spezifischen Hindernissen verbunden. Dies gilt insbesondere im Zusammenhang mit Inklusion, deren Relevanz nicht zuletzt durch das {\"U}bereinkommen der Vereinten Nationen {\"u}ber die Rechte von Menschen mit Behinderung gegeben ist. Diese Arbeit diskutiert zahlreiche lernrelevante Besonderheiten im Kontext von Autismus und zeigt Diskrepanzen zu den nicht immer ausreichend angemessenen institutionellen Lehrkonzepten. Eine zentrale These ist hierbei, dass die ungew{\"o}hnlich intensive Aufmerksamkeit von Autist*innen f{\"u}r ihre Spezialinteressen daf{\"u}r genutzt werden kann, das Lernen mit fremdgestellten Inhalten zu erleichtern. Darauf aufbauend werden L{\"o}sungsans{\"a}tze diskutiert, welche in einem neuartigen Konzept f{\"u}r ein digitales mehrger{\"a}tebasiertes Lernspiel resultieren. Eine wesentliche Herausforderung bei der Konzeption spielbasierten Lernens besteht in der ad{\"a}quaten Einbindung von Lerninhalten in einen fesselnden narrativen Kontext. Am Beispiel von {\"U}bungen zur emotionalen Deutung von Mimik, welche f{\"u}r das Lernen von sozioemotionalen Kompetenzen besonders im Rahmen von Therapiekonzepten bei Autismus Verwendung finden, wird eine angemessene Narration vorgestellt, welche die st{\"o}rungsarme Einbindung dieser sehr speziellen Lerninhalte erm{\"o}glicht. Die Effekte der einzelnen Konzeptionselemente werden anhand eines prototypisch entwickelten Lernspiels untersucht. Darauf aufbauend zeigt eine quantitative Studie die gute Akzeptanz und Nutzerfreundlichkeit des Spiels und belegte vor allem die Verst{\"a}ndlichkeit der Narration und der Spielelemente. Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der minimalinvasiven Untersuchung m{\"o}glicher St{\"o}rungen des Spielerlebnisses durch den Wechsel zwischen verschiedenen Endger{\"a}ten, f{\"u}r die ein innovatives Messverfahren entwickelt wurde. Im Ergebnis beleuchtet diese Arbeit die Bedeutung und die Grenzen von spielbasierten Ans{\"a}tzen f{\"u}r autistische Lernende. Ein großer Teil der vorgestellten Konzepte l{\"a}sst sich auf andersartige Lernszenarien {\"u}bertragen. Das daf{\"u}r entwickelte technische Framework zur Realisierung narrativer Lernpfade ist ebenfalls darauf vorbereitet, f{\"u}r weitere Lernszenarien, gerade auch im institutionellen Kontext, Verwendung zu finden.},
  language  = {de}
}
@misc{HollmannFrohmeEndrullatetal.2020,
  author    = {Hollmann, Susanne and Frohme, Marcus and Endrullat, Christoph and Kremer, Andreas and D'Elia, Domenica and Regierer, Babette and Nechyporenko, Alina},
  title     = {Ten simple rules on how to write a standard operating procedure},
  series = {Postprints der Universit{\"a}t Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe},
  journal   = {Postprints der Universit{\"a}t Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe},
  number    = {9},
  issn      = {1866-8372},
  doi       = {10.25932/publishup-52587},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-525877},
  pages     = {12},
  year      = {2020},
  abstract  = {Research publications and data nowadays should be publicly available on the internet and, theoretically, usable for everyone to develop further research, products, or services. The long-term accessibility of research data is, therefore, fundamental in the economy of the research production process. However, the availability of data is not sufficient by itself, but also their quality must be verifiable. Measures to ensure reuse and reproducibility need to include the entire research life cycle, from the experimental design to the generation of data, quality control, statistical analysis, interpretation, and validation of the results. Hence, high-quality records, particularly for providing a string of documents for the verifiable origin of data, are essential elements that can act as a certificate for potential users (customers). These records also improve the traceability and transparency of data and processes, therefore, improving the reliability of results. Standards for data acquisition, analysis, and documentation have been fostered in the last decade driven by grassroot initiatives of researchers and organizations such as the Research Data Alliance (RDA). Nevertheless, what is still largely missing in the life science academic research are agreed procedures for complex routine research workflows. Here, well-crafted documentation like standard operating procedures (SOPs) offer clear direction and instructions specifically designed to avoid deviations as an absolute necessity for reproducibility. Therefore, this paper provides a standardized workflow that explains step by step how to write an SOP to be used as a starting point for appropriate research documentation.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Weise2021,
  author    = {Weise, Matthias},
  title     = {Auswahl von Selektions- und Manipulationstechniken f{\"u}r Virtual Reality-Anwendungen},
  doi       = {10.25932/publishup-53458},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-534586},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {iii, 218},
  year      = {2021},
  abstract  = {Die stetige Weiterentwicklung von VR-Systemen bietet neue M{\"o}glichkeiten der Interaktion mit virtuellen Objekten im dreidimensionalen Raum, stellt Entwickelnde von VRAnwendungen aber auch vor neue Herausforderungen. Selektions- und Manipulationstechniken m{\"u}ssen unter Ber{\"u}cksichtigung des Anwendungsszenarios, der Zielgruppe und der zur Verf{\"u}gung stehenden Ein- und Ausgabeger{\"a}te ausgew{\"a}hlt werden. Diese Arbeit leistet einen Beitrag dazu, die Auswahl von passenden Interaktionstechniken zu unterst{\"u}tzen. Hierf{\"u}r wurde eine repr{\"a}sentative Menge von Selektions- und Manipulationstechniken untersucht und, unter Ber{\"u}cksichtigung existierender Klassifikationssysteme, eine Taxonomie entwickelt, die die Analyse der Techniken hinsichtlich interaktionsrelevanter Eigenschaften erm{\"o}glicht. Auf Basis dieser Taxonomie wurden Techniken ausgew{\"a}hlt, die in einer explorativen Studie verglichen wurden, um R{\"u}ckschl{\"u}sse auf die Dimensionen der Taxonomie zu ziehen und neue Indizien f{\"u}r Vor- und Nachteile der Techniken in spezifischen Anwendungsszenarien zu generieren. Die Ergebnisse der Arbeit m{\"u}nden in eine Webanwendung, die Entwickelnde von VR-Anwendungen gezielt dabei unterst{\"u}tzt, passende Selektions- und Manipulationstechniken f{\"u}r ein Anwendungsszenario auszuw{\"a}hlen, indem Techniken auf Basis der Taxonomie gefiltert und unter Verwendung der Resultate aus der Studie sortiert werden k{\"o}nnen.},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Schneider2019,
  author    = {Schneider, Jan Niklas},
  title     = {Computational approaches for emotion research},
  doi       = {10.25932/publishup-45927},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-459275},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {xv, 145},
  year      = {2019},
  abstract  = {Emotionen sind ein zentrales Element menschlichen Erlebens und spielen eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung. Diese Dissertation identifiziert drei methodische Probleme der aktuellen Emotionsforschung und zeigt auf, wie diese mittels computergest{\"u}tzter Methoden gel{\"o}st werden k{\"o}nnen. Dieser Ansatz wird in drei Forschungsprojekten demonstriert, die die Entwicklung solcher Methoden sowie deren Anwendung auf konkrete Forschungsfragen beschreiben. Das erste Projekt beschreibt ein Paradigma welches es erm{\"o}glicht, die subjektive und objektive Schwierigkeit der Emotionswahrnehmung zu messen. Dar{\"u}ber hinaus erm{\"o}glicht es die Verwendung einer beliebigen Anzahl von Emotionskategorien im Vergleich zu den {\"u}blichen sechs Kategorien der Basisemotionen. Die Ergebnisse deuten auf eine Zunahme der Schwierigkeiten bei der Wahrnehmung von Emotionen mit zunehmendem Alter der Darsteller hin und liefern Hinweise darauf, dass junge Erwachsene, {\"a}ltere Menschen und M{\"a}nner ihre Schwierigkeit bei der Wahrnehmung von Emotionen untersch{\"a}tzen. Weitere Analysen zeigten eine geringe Relevanz personenbezogener Variablen und deuteten darauf hin, dass die Schwierigkeit der Emotionswahrnehmung vornehmlich durch die Auspr{\"a}gung der Wertigkeit des Ausdrucks bestimmt wird. Das zweite Projekt zeigt am Beispiel von Arousal, einem etablierten, aber vagen Konstrukt der Emotionsforschung, wie Face-Tracking-Daten dazu genutzt werden k{\"o}nnen solche Konstrukte zu sch{\"a}rfen. Es beschreibt, wie aus Face-Tracking-Daten Maße f{\"u}r die Entfernung, Geschwindigkeit und Beschleunigung von Gesichtsausdr{\"u}cken berechnet werden k{\"o}nnen. Das Projekt untersuchte wie diesen Maße mit der Arousal-Wahrnehmung in Menschen mit und ohne Autismus zusammenh{\"a}ngen. Der Abstand zum Neutralgesicht war pr{\"a}diktiv f{\"u}r die Arousal-Bewertungen in beiden Gruppen. Die Ergebnisse deuten auf eine qualitativ {\"a}hnliche Wahrnehmung von Arousal f{\"u}r Menschen mit und ohne Autismus hin. Im dritten Projekt stellen wir die Partial-Least-Squares-Analyse als allgemeine Methode vor, um eine optimale Repr{\"a}sentation zur Verkn{\"u}pfung zweier hochdimensionale Datens{\"a}tze zu finden. Das Projekt demonstriert die Anwendbarkeit dieser Methode in der Emotionsforschung anhand der Frage nach Unterschieden in der Emotionswahrnehmung zwischen M{\"a}nnern und Frauen. Wir konnten zeigen, dass die emotionale Wahrnehmung von Frauen systematisch mehr Varianz der Gesichtsausdr{\"u}cke erfasst und dass signifikante Unterschiede in der Art und Weise bestehen, wie Frauen und M{\"a}nner einige Gesichtsausdr{\"u}cke wahrnehmen. Diese konnten wir als dynamische Gesichtsausdr{\"u}cke visualisieren. Um die Anwendung der entwickelten Methode f{\"u}r die Forschungsgemeinschaft zu erleichtern, wurde ein Software-Paket f{\"u}r die Statistikumgebung R geschrieben. Zudem wurde eine Website entwickelt (thisemotiondoesnotexist.com), die es Besuchern erlaubt, ein Partial-Least-Squares-Modell von Emotionsbewertungen und Face-Tracking-Daten interaktiv zu erkunden, um die entwickelte Methode zu verbreiten und ihren Nutzen f{\"u}r die Emotionsforschung zu illustrieren.},
  language  = {en}
}