TY - GEN A1 - Benlian, Alexander A1 - Wiener, Martin A1 - Cram, W. Alec A1 - Krasnova, Hanna A1 - Maedche, Alexander A1 - Mohlmann, Mareike A1 - Recker, Jan A1 - Remus, Ulrich T1 - Algorithmic management BT - Bright and dark sides, practical implications, and research opportunities T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe - 174 Y1 - 0202 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-607112 SN - 2363-7005 SN - 1867-0202 SN - 1867-5808 IS - 6 ER - TY - GEN A1 - Wegmann, Simone T1 - Policy-making power of opposition players BT - a comparative institutional perspective T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe N2 - The organisation of legislative chambers and the consequences of parliamentary procedures have been among the most prominent research questions in legislative studies. Even though democratic elections not only lead to the formation of a government but also result in an opposition, the literature has mostly neglected oppositions and their role in legislative chambers. This paper proposes to fill this gap by looking at the legislative organisation from the perspective of opposition players. The paper focuses on the potential influence of opposition players in the policy-making process and presents data on more than 50 legislative chambers. The paper shows considerable variance of the formal power granted to opposition players. Furthermore, the degree of institutionalisation of opposition rights is connected to electoral systems and not necessarily correlated with other institutional characteristics such as regime type or the size of legislative chambers. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe - 187 KW - Legislative organisation KW - parliamentary opposition KW - power KW - policy-making Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-566516 SN - 1867-5808 IS - 1 ER - TY - GEN A1 - de Haas, Samuel A1 - Paha, Johannes T1 - Non-controlling minority shareholdings and collusion T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe N2 - This article merges theoretical literature on non-controlling minority shareholdings (NCMS) in a coherent model to study the effects of NCMS on competition and collusion. The model encompasses both the case of a common owner holding shares of rival firms as well as the case of cross ownership among rivals. We find that by softening competition, NCMS weaken the sustainability of collusion under a greater variety of situations than was indicated by earlier literature. Such effects exist, in particular, in the presence of an effective competition authority. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe - 166 KW - collusion KW - common ownership KW - cross ownership KW - minority shareholdings Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-595993 SN - 0889-938X SN - 1573-7160 SN - 1867-5808 IS - 3 ER - TY - THES A1 - Panzer, Marcel T1 - Design of a hyper-heuristics based control framework for modular production systems T1 - Design eines auf Hyperheuristiken basierenden Steuerungsframeworks für modulare Produktionssysteme N2 - Volatile supply and sales markets, coupled with increasing product individualization and complex production processes, present significant challenges for manufacturing companies. These must navigate and adapt to ever-shifting external and internal factors while ensuring robustness against process variabilities and unforeseen events. This has a pronounced impact on production control, which serves as the operational intersection between production planning and the shop- floor resources, and necessitates the capability to manage intricate process interdependencies effectively. Considering the increasing dynamics and product diversification, alongside the need to maintain constant production performances, the implementation of innovative control strategies becomes crucial. In recent years, the integration of Industry 4.0 technologies and machine learning methods has gained prominence in addressing emerging challenges in production applications. Within this context, this cumulative thesis analyzes deep learning based production systems based on five publications. Particular attention is paid to the applications of deep reinforcement learning, aiming to explore its potential in dynamic control contexts. Analysis reveal that deep reinforcement learning excels in various applications, especially in dynamic production control tasks. Its efficacy can be attributed to its interactive learning and real-time operational model. However, despite its evident utility, there are notable structural, organizational, and algorithmic gaps in the prevailing research. A predominant portion of deep reinforcement learning based approaches is limited to specific job shop scenarios and often overlooks the potential synergies in combined resources. Furthermore, it highlights the rare implementation of multi-agent systems and semi-heterarchical systems in practical settings. A notable gap remains in the integration of deep reinforcement learning into a hyper-heuristic. To bridge these research gaps, this thesis introduces a deep reinforcement learning based hyper- heuristic for the control of modular production systems, developed in accordance with the design science research methodology. Implemented within a semi-heterarchical multi-agent framework, this approach achieves a threefold reduction in control and optimisation complexity while ensuring high scalability, adaptability, and robustness of the system. In comparative benchmarks, this control methodology outperforms rule-based heuristics, reducing throughput times and tardiness, and effectively incorporates customer and order-centric metrics. The control artifact facilitates a rapid scenario generation, motivating for further research efforts and bridging the gap to real-world applications. The overarching goal is to foster a synergy between theoretical insights and practical solutions, thereby enriching scientific discourse and addressing current industrial challenges. N2 - Volatile Beschaffungs- und Absatzmärkte sowie eine zunehmende Produktindividualisierung konfrontieren Fertigungsunternehmen mit beträchtlichen Herausforderungen. Diese erfordern eine Anpassung der Produktion an sich ständig wechselnde externe Einflüsse und eine hohe Prozessrobustheit gegenüber unvorhersehbaren Schwankungen. Ein Schlüsselelement in diesem Kontext ist die Produktionssteuerung, die als operative Schnittstelle zwischen der Produktions- planung und den Fertigungsressourcen fungiert und eine effiziente Handhabung zahlreicher Prozessinterdependenzen sicherstellen muss. Angesichts dieser gesteigerten Produktionsdynamik und Produktvielfalt rücken innovative Steuerungsansätze in den Vordergrund. In jüngerer Zeit wurden daher verstärkt Industrie-4.0-Ansätze und Methoden des maschinellen Lernens betrachtet. Im Kontext der aktuellen Forschung analysiert die vorliegende kumulative Arbeit Deep-Learning basierte Produktionssysteme anhand von fünf Publikationen. Hierbei wird ein besonderes Augenmerk auf die Anwendungen des Deep Reinforcement Learning gelegt, um dessen Potenzial zu ergründen. Die Untersuchungen zeigen, dass das Deep Reinforcement Learning in vielen Produktionsanwendungen sowohl herkömmlichen Ansätzen als auch an- deren Deep-Learning Werkzeugen überlegen ist. Diese Überlegenheit ergibt sich vor allem aus dem interaktiven Lernprinzip und der direkten Interaktion mit der Umwelt, was es für die dynamische Produktionssteuerung besonders geeignet macht. Dennoch werden strukturelle, organisatorische und algorithmische Forschungslücken identifiziert. Die überwiegende Mehrheit der untersuchten Ansätze fokussiert sich auf Werkstattfertigungen und vernachlässigt dabei potenzielle Prozesssynergien modularer Produktionssysteme. Ferner zeigt sich, dass Multi- Agenten- und Mehr-Ebenen-Systeme sowie die Kombination verschiedener algorithmischer Ansätze nur selten zur Anwendung kommen. Um diese Forschungslücken zu adressieren, wird eine auf Deep Reinforcement Learning basierende Hyper-Heuristik für die Steuerung modularer Produktionssysteme vorgestellt, die nach der Design Science Research Methodology entwickelt wird. Ein semi-heterarchisches Multi-Agenten-System ermöglicht eine dreifache Reduktion der Steuerungs- und Optimierungs- komplexität und gewährleistet gleichzeitig eine hohe Systemadaptabilität und -robustheit. In Benchmarks übertrifft das Steuerungskonzept regelbasierte Ansätze, minimiert Durchlaufzeiten und Verspätungen und berücksichtigt kunden- sowie auftragsorientierte Kennzahlen. Die ent- wickelte Steuerungsmethodik ermöglicht einen schnellen Szenarienentwurf, um dadurch weitere Forschungsbemühungen zu stimulieren und die bestehende Transferlücke zur Realität weiter zu überbrücken. Das Ziel dieser Forschungsarbeit ist es, eine Synergie zwischen theoretischen Erkenntnissen und Praxis-relevanten Lösungen zu schaffen, um sowohl den wissenschaftlichen Diskurs zu bereichern als auch Antworten auf aktuelle industrielle Herausforderungen zu bieten. KW - modular production KW - deep learning KW - modulare Produktion KW - Produktionssteuerung KW - Deep Learning KW - Reinforcement Learning KW - Simulation KW - production control KW - reinforcement learning KW - simulation Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-633006 ER - TY - THES A1 - Köhler, Wolfgang T1 - Challenges of efficient and compliant data processing T1 - Herausforderungen einer effizienten und gesetzeskonformen Datenverarbeitung BT - assuring legal access to data BT - Sicherstellung des rechtmäßigen Zugangs zu Daten N2 - Die fortschreitende Digitalisierung verändert die Gesellschaft und hat weitreichende Auswirkungen auf Menschen und Unternehmen. Grundlegend für diese Veränderungen sind die neuen technologischen Möglichkeiten, Daten in immer größerem Umfang und für vielfältige neue Zwecke zu verarbeiten. Von besonderer Bedeutung ist dabei die Verfügbarkeit großer und qualitativ hochwertiger Datensätze, insbesondere auf Basis personenbezogener Daten. Sie werden entweder zur Verbesserung der Produktivität, Qualität und Individualität von Produkten und Dienstleistungen oder gar zur Entwicklung neuartiger Dienstleistungen verwendet. Heute wird das Nutzerverhalten, trotz weltweit steigender gesetzlicher Anforderungen an den Schutz personenbezogener Daten, aktiver und umfassender verfolgt als je zuvor. Dies wirft vermehrt ethische, moralische und gesellschaftliche Fragen auf, die nicht zuletzt durch populäre Fälle des Datenmissbrauchs in den Vordergrund der politischen Debatte gerückt sind. Angesichts dieses Diskurses und der gesetzlichen Anforderungen muss heutiges Datenmanagement drei Bedingungen erfüllen: Erstens die Legalität bzw. Gesetzeskonformität der Nutzung, zweitens die ethische Legitimität. Drittens sollte die Datennutzung aus betriebswirtschaftlicher Sicht wertschöpfend sein. Im Rahmen dieser Bedingungen verfolgt die vorliegende kumulative Dissertation vier Forschungsziele mit dem Fokus, ein besseres Verständnis (1) der Herausforderungen bei der Umsetzung von Gesetzen zum Schutz von Privatsphäre, (2) der Faktoren, die die Bereitschaft der Kunden zur Weitergabe persönlicher Daten beeinflussen, (3) der Rolle des Datenschutzes für das digitale Unternehmertum und (4) der interdisziplinären wissenschaftlichen Bedeutung, deren Entwicklung und Zusammenhänge zu erlangen. N2 - Advancing digitalization is changing society and has far-reaching effects on people and companies. Fundamental to these changes are the new technological possibilities for processing data on an ever-increasing scale and for various purposes. The availability of large and high-quality data sets, especially those based on personal data, is crucial. They are used either to improve the productivity, quality, and individuality of products and services or to develop new types of services. Today, user behavior is tracked more actively and comprehensively than ever despite increasing legal requirements for protecting personal data worldwide. That increasingly raises ethical, moral, and social questions, which have moved to the forefront of the political debate, not least due to popular cases of data misuse. Given this discourse and the legal requirements, today's data management must fulfill three conditions: Legality or legal conformity of use and ethical legitimacy. Thirdly, the use of data should add value from a business perspective. Within the framework of these conditions, this cumulative dissertation pursues four research objectives with a focus on gaining a better understanding of (1) the challenges of implementing privacy laws, (2) the factors that influence customers' willingness to share personal data, (3) the role of data protection for digital entrepreneurship, and (4) the interdisciplinary scientific significance, its development, and its interrelationships. KW - General Data Protection Regulation (GDPR) KW - data privacy KW - privacy management KW - Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) KW - Datenschutz KW - Datenschutzmanagement KW - Datenmonetarisierung KW - digitale Produktentwicklung KW - data monetization KW - digital product development Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-627843 ER - TY - THES A1 - Haase, Jennifer T1 - Creative intensive processes T1 - Kreativ-Intensive-Prozesse BT - an approach to model creative work BT - ein Ansatz zur Modellierung kreativer Arbeit N2 - Creativity – developing something new and useful – is a constant challenge in the working world. Work processes, services, or products must be sensibly adapted to changing times. To be able to analyze and, if necessary, adapt creativity in work processes, a precise understanding of these creative activities is necessary. Process modeling techniques are often used to capture business processes, represent them graphically and analyze them for adaptation possibilities. This has been very limited for creative work. An accurate understanding of creative work is subject to the challenge that, on the one hand, it is usually very complex and iterative. On the other hand, it is at least partially unpredictable as new things emerge. How can the complexity of creative business processes be adequately addressed and simultaneously manageable? This dissertation attempts to answer this question by first developing a precise process understanding of creative work. In an interdisciplinary approach, the literature on the process description of creativity-intensive work is analyzed from the perspective of psychology, organizational studies, and business informatics. In addition, a digital ethnographic study in the context of software development is used to analyze creative work. A model is developed based on which four elementary process components can be analyzed: Intention of the creative activity, Creation to develop the new, Evaluation to assess its meaningfulness, and Planning of the activities arising in the process – in short, the ICEP model. These four process elements are then translated into the Knockledge Modeling Description Language (KMDL), which was developed to capture and represent knowledge-intensive business processes. The modeling extension based on the ICEP model enables creative business processes to be identified and specified without the need for extensive modeling of all process details. The modeling extension proposed here was developed using ethnographic data and then applied to other organizational process contexts. The modeling method was applied to other business contexts and evaluated by external parties as part of two expert studies. The developed ICEP model provides an analytical framework for complex creative work processes. It can be comprehensively integrated into process models by transforming it into a modeling method, thus expanding the understanding of existing creative work in as-is process analyses. N2 - Kreativität – etwas Neues und Nützliches zu entwickeln – ist eine ständige Herausforderung in der Arbeitswelt. Arbeitsabläufe, Dienstleistungen oder Produkte müssen sinnvoll an den Wandel der Zeit angepasst werden. Um die Kreativität in Arbeitsprozessen analysieren und gegebenenfalls anpassen zu können, ist ein genaues Verständnis dieser kreativen Aktivitäten notwendig. Prozessmodellierungstechniken werden häufig eingesetzt, um Geschäftsprozesse zu erfassen, grafisch darzustellen und auf Anpassungsmöglichkeiten zu analysieren. Dies ist für kreative Arbeit nur sehr begrenzt möglich. Ein genaues Verständnis der kreativen Arbeit unterliegt der Herausforderung, dass sie zum einen in der Regel sehr komplex und iterativ ist. Andererseits ist sie zumindest teilweise unvorhersehbar, da immer wieder Neues entsteht. Wie lässt sich die Komplexität kreativer Geschäftsprozesse adäquat adressieren und gleichzeitig handhabbar machen? Diese Dissertation versucht, diese Frage zu beantworten, indem sie zunächst ein präzises Prozessverständnis kreativer Arbeit entwickelt. In einem interdisziplinären Ansatz wird die Literatur zur Prozessbeschreibung kreativitätsintensiver Arbeit aus der Perspektive der Psychologie, der Organisationswissenschaft und der Wirtschaftsinformatik analysiert. Darüber hinaus wird eine digital-ethnographische Studie im Kontext der Softwareentwicklung zur Analyse kreativer Arbeit herangezogen. Es wird ein Modell entwickelt, auf dessen Basis vier elementare Prozesskomponenten identifiziert werden können: Intention der kreativen Tätigkeit, Creation zur Entwicklung des Neuen, Evaluation zur Beurteilung der Sinnhaftigkeit und Planung der im Prozess anfallenden Aktivitäten - kurz: das ICEP-Modell. Diese vier Prozesselemente werden dann in die Knockledge Modeling Description Language (KMDL) überführt, die zur Erfassung und Darstellung wissensintensiver Geschäftsprozesse entwickelt wurde. Die Modellierungserweiterung auf der Grundlage des ICEP-Modells ermöglicht es, kreative Geschäftsprozesse zu identifizieren und zu spezifizieren, ohne dass eine umfangreiche Modellierung aller Prozessdetails erforderlich ist. Die hier vorgeschlagene Modellierungserweiterung wurde anhand ethnographischer Daten entwickelt und anschließend auf andere organisatorische Prozesskontexte angewendet und im Rahmen von zwei Expertenstudien von Modellierern evaluiert. Das entwickelte ICEP-Modell bietet einen analytischen Rahmen für komplexe kreative Arbeitsprozesse. Es kann durch die Umwandlung in eine Modellierungsmethode umfassend in Prozessmodelle integriert werden und erweitert so das Verständnis für bestehende kreative Arbeit in Ist-Prozess-Analysen. KW - creativity KW - business process modeling KW - KMDL KW - creative process KW - digital ethnography KW - KMDL KW - Geschäftsprozessmodellierung KW - kreativer Prozess KW - Kreativität KW - digitale Ethnographie Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-593886 ER - TY - THES A1 - Böken, Björn T1 - Improving prediction accuracy using dynamic information N2 - 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. N2 - Klassifikationsprobleme akkurat zu lösen ist heutzutage wahrscheinlich die relevanteste Machine-Learning-Aufgabe. Binäre Klassifikation zur Unterscheidung von nur zwei Klassen ist algorithmisch einfacher, hat aber weniger potenzielle Anwendungen, da in der Praxis oft Mehrklassenprobleme auftreten. Demgegenüber vereinfacht die Unterscheidung nur innerhalb einer Untermenge von Klassen die Problemstellung. Obwohl viele existierende Machine-Learning-Algorithmen sehr flexibel mit Blick auf die Anzahl der Klassen sind, setzen sie voraus, dass die Zielmenge Y fest ist und nicht mehr eingeschränkt werden kann, sobald das Training abgeschlossen ist. Allerdings sind moderne Produktionsumgebungen mit dem Voranschreiten von Industrie 4.0 und entsprechenden Technologien zunehmend digital verbunden, sodass zusätzliche Informationen die entsprechenden Klassifikationsprobleme vereinfachen können. Vor diesem Hintergrund ist das Hauptziel dieser Arbeit, dynamische Klassifikation als Verallgemeinerung von Mehrklassen-Klassifikation einzuführen, bei der die Zielmenge jederzeit zwischen zwei aufeinanderfolgenden Vorhersagen zu einer beliebigen, nicht leeren Teilmenge eingeschränkt werden kann. Diese Aufgabe wird durch die Kombination von zwei algorithmischen Ansätzen gelöst. Zunächst wird Klassifikator-Kalibrierung eingesetzt, mittels der Vorhersagen in Schätzungen der A-Posteriori-Wahrscheinlichkeiten transformiert werden, die gut kalibriert sein sollen. Die durchgeführte Analyse zielt auf monotone Kalibrierung ab und korrigiert insbesondere Falschaussagen, die in Referenzarbeiten veröffentlicht wurden. Außerdem zeigt sie, dass Bin-basierte Fehlermaße, die in den letzten Jahren populär geworden sind, ungerechtfertigt sind und nicht verwendet werden sollten. Weiterhin wird die Validität von Platt Scaling, dem relevantesten, parametrischen Kalibrierungsverfahren, genau analysiert. Insbesondere wird seine Optimalität für Klassifikatorvorhersagen, die gemäß vier Familien von Verteilungsfunktionen verteilt sind, sowie die Äquivalenz zu Beta-Kalibrierung bis auf eine sigmoidale Vorverarbeitung gezeigt. Für nicht monotone Kalibrierung werden erweiterte Varianten der Kerndichteschätzung und die Ensemblemethode EKDE eingeführt. Schließlich werden die Kalibrierungsverfahren im Rahmen einer Simulationsstudie mit vollständiger Information sowie auf 46 Referenzdatensätzen ausgewertet. Hierauf aufbauend wird Klassifikator-Kalibrierung als Teil von reduktionsbasierter Klassifikation eingesetzt, die zum Ziel hat, Mehrklassenprobleme auf einfachere (üblicherweise binäre) Entscheidungsprobleme zu reduzieren. Für den zugehörigen, während der Vorhersage notwendigen Fusionsschritt wird ein neuer, auf Evidenztheorie basierender Ansatz eingeführt, der Klassifikator-Kalibrierung zur Modellierung von Massefunktionen nutzt. Dies ermöglicht die Analyse von reduktionsbasierter Klassifikation in einem formalen Kontext sowie geschlossene Ausdrücke für die entsprechenden Gesamtkombinationen zu beweisen. Zusätzlich führt derselbe Formalismus zu einer konsistenten Integration von dynamischen Klasseninformationen, sodass sich ein theoretisch fundiertes und effizient zu berechnendes, dynamisches Klassifikationsmodell ergibt. Die hierbei gewonnenen Einsichten werden mit Pairwise Coupling, einem der relevantesten Verfahren für reduktionsbasierte Klassifikation, verbunden, wobei alle individuellen Vorhersagen mit einer Gewichtung kombiniert werden. Dies verallgemeinert nicht nur existierende Ansätze für Pairwise Coupling, sondern führt darüber hinaus auch zu einer Integration von dynamischen Klasseninformationen. Abschließend wird eine umfangreiche empirische Studie durchgeführt, die alle neu eingeführten Verfahren mit denen aus dem Stand der Forschung vergleicht. Hierfür werden Bewertungsfunktionen für dynamische Klassifikation eingeführt, die auf Sampling-Strategien basieren. Anschließend werden diese im Rahmen einer dreiteiligen Studie angewendet. Zunächst werden Support Vector Machines und Random Forests auf 26 Referenzdatensätzen aus dem UCI Machine Learning Repository angewendet. Im zweiten Teil werden zwei moderne, tiefe neuronale Netze auf fünf Referenzdatensätzen aus einer relativ aktuellen Referenzarbeit ausgewertet. Hierbei sind insbesondere Strategien relevant, die die Anwendung der eingeführten Verfahren in Verbindung mit großen Modellen ermöglicht, da eine naive Vorgehensweise nicht durchführbar ist. Schließlich wird ein Referenzdatensatz aus einem Produktionsprozess gewonnen, der die Integration von dynamischen Klasseninformationen ermöglicht, und ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass Pairwise-Coupling-Verfahren in Verbindung mit Support Vector Machines und Random Forests die besten Ergebnisse liefern, während in Verbindung mit tiefen neuronalen Netzen die Unterschiede zwischen den Verfahren oft klein bis vernachlässigbar sind. Am wichtigsten ist, dass alle Ergebnisse zeigen, dass dynamische Klassifikation die entsprechenden Erkennungsgenauigkeiten verbessert. Daher ist es entscheidend, dynamische Klasseninformationen in den entsprechenden Anwendungen zur Verfügung zu stellen, was eine entsprechende digitale Infrastruktur erfordert. KW - dynamic classification KW - multi-class classification KW - classifier calibration KW - evidence theory KW - Dempster–Shafer theory KW - Deep Learning KW - Deep Learning KW - Dempster-Shafer-Theorie KW - Klassifikator-Kalibrierung KW - dynamische Klassifikation KW - Evidenztheorie KW - Mehrklassen-Klassifikation Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-585125 ER - TY - GEN A1 - Ullrich, André A1 - Vladova, Gergana A1 - Eigelshoven, Felix A1 - Renz, André T1 - Data mining of scientific research on artificial intelligence in teaching and administration in higher education institutions BT - a bibliometrics analysis and recommendation for future research T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe N2 - Teaching and learning as well as administrative processes are still experiencing intensive changes with the rise of artificial intelligence (AI) technologies and its diverse application opportunities in the context of higher education. Therewith, the scientific interest in the topic in general, but also specific focal points rose as well. However, there is no structured overview on AI in teaching and administration processes in higher education institutions that allows to identify major research topics and trends, and concretizing peculiarities and develops recommendations for further action. To overcome this gap, this study seeks to systematize the current scientific discourse on AI in teaching and administration in higher education institutions. This study identified an (1) imbalance in research on AI in educational and administrative contexts, (2) an imbalance in disciplines and lack of interdisciplinary research, (3) inequalities in cross-national research activities, as well as (4) neglected research topics and paths. In this way, a comparative analysis between AI usage in administration and teaching and learning processes, a systematization of the state of research, an identification of research gaps as well as further research path on AI in higher education institutions are contributed to research. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe - 160 Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-589077 SN - 1867-5808 IS - 160 ER - TY - GEN A1 - Ritterbusch, Georg David A1 - Teichmann, Malte Rolf T1 - Defining the metaverse BT - A systematic literature review T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe N2 - The term Metaverse is emerging as a result of the late push by multinational technology conglomerates and a recent surge of interest in Web 3.0, Blockchain, NFT, and Cryptocurrencies. From a scientific point of view, there is no definite consensus on what the Metaverse will be like. This paper collects, analyzes, and synthesizes scientific definitions and the accompanying major characteristics of the Metaverse using the methodology of a Systematic Literature Review (SLR). Two revised definitions for the Metaverse are presented, both condensing the key attributes, where the first one is rather simplistic holistic describing “a three-dimensional online environment in which users represented by avatars interact with each other in virtual spaces decoupled from the real physical world”. In contrast, the second definition is specified in a more detailed manner in the paper and further discussed. These comprehensive definitions offer specialized and general scholars an application within and beyond the scientific context of the system science, information system science, computer science, and business informatics, by also introducing open research challenges. Furthermore, an outlook on the social, economic, and technical implications is given, and the preconditions that are necessary for a successful implementation are discussed. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe - 159 KW - Metaverse KW - Systematics KW - Bibliometrics KW - Augmented reality KW - Taxonomy KW - Semantic Web KW - Second Life KW - Blockchains KW - Economics Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-588799 SN - 1867-5808 IS - 159 SP - 12368 EP - 12377 ER - TY - GEN A1 - Dragičević, Nikolina A1 - Vladova, Gergana A1 - Ullrich, André T1 - Design thinking capabilities in the digital world BT - A bibliometric analysis of emerging trends T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe N2 - Recent research suggests that design thinking practices may foster the development of needed capabilities in new digitalised landscapes. However, existing publications represent individual contributions, and we lack a holistic understanding of the value of design thinking in a digital world. No review, to date, has offered a holistic retrospection of this research. In response, in this bibliometric review, we aim to shed light on the intellectual structure of multidisciplinary design thinking literature related to capabilities relevant to the digital world in higher education and business settings, highlight current trends and suggest further studies to advance theoretical and empirical underpinnings. Our study addresses this aim using bibliometric methods—bibliographic coupling and co-word analysis as they are particularly suitable for identifying current trends and future research priorities at the forefront of the research. Overall, bibliometric analyses of the publications dealing with the related topics published in the last 10 years (extracted from the Web of Science database) expose six trends and two possible future research developments highlighting the expanding scope of the design thinking scientific field related to capabilities required for the (more sustainable and human-centric) digital world. Relatedly, design thinking becomes a relevant approach to be included in higher education curricula and human resources training to prepare students and workers for the changing work demands. This paper is well-suited for education and business practitioners seeking to embed design thinking capabilities in their curricula and for design thinking and other scholars wanting to understand the field and possible directions for future research. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe - 158 KW - design thinking KW - digital technologies KW - digital transformation KW - capabilities KW - skills Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-588468 SN - 1867-5808 IS - 158 ER -