TY - JOUR A1 - Heinzel, Mirko Noa T1 - International bureaucrats and organizational performance BT - Country-Specific knowledge and sectoral knowledge in world bank projects JF - International Studies Quarterly N2 - International organizations (IOs) try to incorporate policy-specific best practices and country-specific knowledge to increase well-informed decision-making. However, the relative contribution of the two kinds of knowledge to organizational performance is insufficiently understood. The article addresses this gap by focusing on the role of staff in World Bank performance. It posits that country-specific knowledge, sectoral knowledge, and their combination positively contribute to World Bank projects. The argument is tested drawing on a novel database on the tenure, nationality, and educational background of World Bank Task Team Leaders. Three findings stand out. First, country-specific knowledge seems to matter on average, while sectoral knowledge does not. Second, there is some evidence that staff that combine both kinds of knowledge are empowered to make more positive contributions to performance. Third, the diversity and relevance of experience, not length of tenure, are associated with more success. The findings contribute to discussions on international bureaucracies by highlighting how differences between the knowledge of individual staff shape their decision-making and performance. IOs could better tap into the existing resources in their bureaucracies to enhance their performance by rotating staff less frequently between duty stations. Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1093/isq/sqac013 SN - 0020-8833 SN - 1468-2478 VL - 66 IS - 2 PB - Oxford University Press CY - Oxford ER - TY - JOUR A1 - Orland, Andreas A1 - Padubrin, Max T1 - Is there a gender hiring gap in academic economics? Evidence from a network analysis JF - Royal Society Open Science N2 - We collect a network dataset of tenured economics faculty in Austria, Germany and Switzerland. We rank the 100 institutions included with a minimum violation ranking. This ranking is positively and significantly correlated with the Times Higher Education ranking of economics institutions. According to the network ranking, individuals on average go down about 23 ranks from their doctoral institution to their employing institution. While the share of females in our dataset is only 15%, we do not observe a significant gender hiring gap (a difference in rank changes between male and female faculty). We conduct a robustness check with the Handelsblatt and the Times Higher Education ranking. According to these rankings, individuals on average go down only about two ranks. We do not observe a significant gender hiring gap using these two rankings (although the dataset underlying this analysis is small and these estimates are likely to be noisy). Finally, we discuss the limitations of the network ranking in our context. Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1098/rsos.210717 SN - 2054-5703 VL - 9 SP - 1 EP - 9 PB - Royal Society of London CY - London ET - 2 ER - TY - JOUR A1 - Gleiß, Alexander A1 - Lewandowski, Stefanie T1 - Removing barriers for digital health through organizing ambidexterity in hospitals JF - Journal of public health N2 - Aim Hospitals noticeably struggle with maintaining hundreds of IT systems and applications in compliance with the latest IT standards and regulations. Thus, hospitals search for efficient opportunities to discover and integrate useful digital health innovations into their existing IT landscapes. In addition, although a multitude of digital innovations from digital health startups enter the market, numerous barriers impede their successful implementation and adoption. Against this background, the aim of this study was to explore typical digital innovation barriers in hospitals, and to assess how a hospital data management platform (HDMP) architecture might help hospitals to extract such innovative capabilities. Subject and methods Based on the concept of organizational ambidexterity (OA), we pursued a qualitative mixed-methods approach. First, we explored and consolidated innovation barriers through a systematic literature review, interviews with 20 startup representatives, and a focus group interview with a hospital IT team and the CEO of an HDMP provider. Finally, we conducted a case-study analysis of 36 digital health startups to explore and conceptualize the potential impact of DI and apply the morphological method to synthesize our findings from a multi-level perspective. Results We first provide a systematic and conceptual overview of typical barriers for digital innovation in hospitals. Hereupon, we explain how an HDMP might enable hospitals to mitigate such barriers and extract value from digital innovations at both individual and organizational level. Conclusion Our results imply that an HDMP can help hospitals to approach organizational ambidexterity through integrating and maintaining hundreds of systems and applications, which allows for a structured and controlled integration of external digital innovations. KW - Digital innovation KW - Digital health KW - Hospital innovation KW - Innovation KW - barriers KW - Organizational ambidexterity Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1007/s10389-021-01532-y SN - 2198-1833 SN - 1613-2238 VL - 30 IS - 1 SP - 21 EP - 35 PB - Springer CY - Heidelberg ER - TY - BOOK A1 - Richter, Martin T1 - Das Beteiligungsmanagement als Intermediär BT - Leitbild eines modernen Kommunalen Beteiligungsmanagements T3 - Behörden Spiegel. Schriftenreihe für die Verwaltungspraxis Y1 - 2022 SN - 978-3-934401-65-5 PB - ProPress Verlagsgesellschaft mbH CY - Bonn ER - TY - JOUR A1 - Bosch, David A1 - Smimou, Kamal T1 - Traders’ motivation and hedging pressure in commodity futures markets JF - Research in international business and finance N2 - This study seeks to explain the major drivers of trading activity in commodity futures markets and gage the effect of trading activity on commodity prices. Rather than concentrating on a specific commodity subgroup or a particular type of commodity traders, we provide an extensive overview of the behavior across all market participants and their influence on commodity prices by using a broad set of commodity futures contracts. Although commodity futures returns show co-movement with financial fundamentals (U.S. dollar index, equity, and bond markets), based on the Disaggregated Commitment of Traders Report (DCOT), this relationship cannot be attributed to trading activity. Pricing in commodity markets can be predominantly attributed to hedgers and influential speculators (money managers), whereas small speculators (nonreportable traders) are crucial to some soft commodity futures similar to dealers in metals commodity futures. Furthermore, we find limited cases where inventory changes exert a sizable influence on position changes of DCOT traders. KW - Hedgers KW - Speculators KW - Motivation KW - Interaction KW - Futures prices KW - Commodity KW - markets Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2021.101529 SN - 0275-5319 SN - 1878-3384 VL - 59 PB - Elsevier CY - Amsterdam ER - TY - BOOK ED - Weiß, Norman ED - Zimmermann, Andreas T1 - Human rights and international humanitarian law BT - challenges ahead T3 - The Association of Human Rights Institutes series N2 - Where contemporary developments have significantly altered the implementation methods of, and relationship between, human rights law and international humanitarian law, this timely book looks at the future challenges of protecting human rights during and after armed conflicts. Leading scholars use critical case studies to shed light on new approaches used by international courts and experts to balance these two bodies of law. Divided into four thematic parts, chapters explore the protection of specific groups and actors during conflicts, including organised armed groups, armed non-state actors, and refugees, as well as using divergent methodological approaches to analyse the extra-territorial application of human rights treaties. Shifting to post-conflict, the book further examines the tools and practices involved in building lasting peace and sustainable post-conflict order while avoiding future resurrection of armed conflict. It concludes by considering whether the traditional interpretation of international law is still apt for the twenty-first century. Underlining the necessity of a more coherent application of international humanitarian law and human rights law, this incisive book will be invaluable to students and scholars from the two areas of law. Global in scope, it will also prove useful for humanitarian workers, and practitioners and policy makers involved in human rights law. Y1 - 2022 SN - 978-1-83910-826-6 SN - 978-1-83910-827-3 PB - Edward Elgar Publishing CY - Cheltenham ; Northampton, MA ER - TY - JOUR A1 - Weiß, Norman A1 - Zimmermann, Andreas T1 - Remarks on the relationship between international human rights law and international humanitarian law Y1 - 2022 SN - 978-1-83910-826-6 SN - 978-1-83910-827-3 U6 - https://doi.org/10.4337/9781839108273 SP - 1 EP - 10 PB - Edward Elgar Publishing CY - Cheltenham ; Northampton, MA ER - TY - THES A1 - Brenner, Andri Caspar T1 - Sustainable urban growth T1 - Nachhaltige urbane Wachstumspfade BT - technology supply and agglomeration economies in the city BT - Angebote an Technologie und Agglomerationsexternalitäten in den Städten N2 - This dissertation explores the determinants for sustainable and socially optimalgrowth in a city. Two general equilibrium models establish the base for this evaluation, each adding its puzzle piece to the urban sustainability discourse and examining the role of non-market-based and market-based policies for balanced growth and welfare improvements in different theory settings. Sustainable urban growth either calls for policy actions or a green energy transition. Further, R&D market failures can pose severe challenges to the sustainability of urban growth and the social optimality of decentralized allocation decisions. Still, a careful (holistic) combination of policy instruments can achieve sustainable growth and even be first best. N2 - Diese Dissertation untersucht die Determinanten für ein nachhaltiges und sozial optimales Wachstum in den Städten. Zwei endogene Wachstumsmodelle untersuchen hierzu die Rolle von nichtmarktbasierten und marktbasierten Politikeingriffen. Jedes Modell fügt dabei dem städtischen Nachhaltigkeitsdiskurs sein eigenes Puzzleteil hinzu. Nachhaltiges städtisches Wachstum erfordert entweder politische Maßnahmen oder eine grüne Energiewende. Darüber hinaus können Verzerrungen im Forschungsmarkt ernsthafte Herausforderungen für die Nachhaltigkeit des städtischen Wachstums und für die soziale Optimalität dezentralisierter Allokationsentscheidungen darstellen. Dennoch kann eine sorgfältige (ganzheitliche) Kombination von Politikinstrumenten Erfolg haben und zu einem sozial optimalen Resultat führen. KW - urban growth KW - sustainable development KW - density effects KW - innovations in the city KW - Stadtwachstumsraten KW - nachhaltige Stadtentwicklung KW - Dichteeffekte KW - Innovationen in den Städten Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-555223 ER - TY - THES A1 - Gleiß, Alexander T1 - Case Studies on Digital Transformation T1 - Fallstudien zur Digitalen Transformation BT - Research on the Impact of Digital Technologies and Digital Platforms on the Economy BT - Aufsätze zum Einfluss digitaler Technologien und Plattformen auf die Wirtschaft N2 - Digital transformation (DT) has not only been a major challenge in recent years, it is also supposed to continue to enormously impact our society and economy in the forthcoming decade. On the one hand, digital technologies have emerged, diffusing and determining our private and professional lives. On the other hand, digital platforms have leveraged the potentials of digital technologies to provide new business models. These dynamics have a massive effect on individuals, companies, and entire ecosystems. Digital technologies and platforms have changed the way persons consume or interact with each other. Moreover, they offer companies new opportunities to conduct their business in terms of value creation (e.g., business processes), value proposition (e.g., business models), or customer interaction (e.g., communication channels), i.e., the three dimensions of DT. However, they also can become a threat for a company's competitiveness or even survival. Eventually, the emergence, diffusion, and employment of digital technologies and platforms bear the potential to transform entire markets and ecosystems. Against this background, IS research has explored and theorized the phenomena in the context of DT in the past decade, but not to its full extent. This is not surprising, given the complexity and pervasiveness of DT, which still requires far more research to further understand DT with its interdependencies in its entirety and in greater detail, particularly through the IS perspective at the confluence of technology, economy, and society. Consequently, the IS research discipline has determined and emphasized several relevant research gaps for exploring and understanding DT, including empirical data, theories as well as knowledge of the dynamic and transformative capabilities of digital technologies and platforms for both organizations and entire industries. Hence, this thesis aims to address these research gaps on the IS research agenda and consists of two streams. The first stream of this thesis includes four papers that investigate the impact of digital technologies on organizations. In particular, these papers study the effects of new technologies on firms (paper II.1) and their innovative capabilities (II.2), the nature and characteristics of data-driven business models (II.3), and current developments in research and practice regarding on-demand healthcare (II.4). Consequently, the papers provide novel insights on the dynamic capabilities of digital technologies along the three dimensions of DT. Furthermore, they offer companies some opportunities to systematically explore, employ, and evaluate digital technologies to modify or redesign their organizations or business models. The second stream comprises three papers that explore and theorize the impact of digital platforms on traditional companies, markets, and the economy and society at large. At this, paper III.1 examines the implications for the business of traditional insurance companies through the emergence and diffusion of multi-sided platforms, particularly in terms of value creation, value proposition, and customer interaction. Paper III.2 approaches the platform impact more holistically and investigates how the ongoing digital transformation and "platformization" in healthcare lastingly transform value creation in the healthcare market. Paper III.3 moves on from the level of single businesses or markets to the regulatory problems that result from the platform economy for economy and society, and proposes appropriate regulatory approaches for addressing these problems. Hence, these papers bring new insights on the table about the transformative capabilities of digital platforms for incumbent companies in particular and entire ecosystems in general. Altogether, this thesis contributes to the understanding of the impact of DT on organizations and markets through the conduction of multiple-case study analyses that are systematically reflected with the current state of the art in research. On this empirical basis, the thesis also provides conceptual models, taxonomies, and frameworks that help describing, explaining, or predicting the impact of digital technologies and digital platforms on companies, markets and the economy or society at large from an interdisciplinary viewpoint. N2 - Die Digitale Transformation (DT) war in den letzten Jahren eine große Herausforderung und wird auch im kommenden Jahrzehnt unsere Gesellschaft und Wirtschaft weiterhin enorm beeinflussen. Neue digitale Technologien durchdringen unseren Alltag, beeinflussen unser Leben maßgeblich und werden es zunehmend mitbestimmen. Gleichzeitig haben digitale Plattformen die Potenziale digitaler Technologien genutzt, um neue Geschäftsmodelle zu entwickeln und zu etablieren, mit tiefgreifenden Auswirkungen auf Einzelpersonen, Unternehmen und ganze Ökosysteme. Digitale Technologien und Plattformen haben das Konsum- und Kommunikationsverhalten der Menschen in den letzten Jahren erheblich und nachhaltig verändert. Einerseits bieten digitale Technologien Unternehmen verschiedener Branchen neue Gestaltungsmöglichkeiten in allen drei Dimension der DT, nämlich dem Leistungserstellungsmodell (z. B. bessere Geschäftsprozesse), dem Leistungsangebotsmodell (z. B. neue Geschäftsmodelle) und dem Kundeninteraktionsmodell (z. B. zeitgemäße Kommunikationskanäle). Anderseits besitzen digitale Technologien und Plattformen das Potenzial, ganze Ökosysteme zu verändern, und können daher auch zu einer Bedrohung für die Wettbewerbsfähigkeit – oder gar das Überleben – einzelner Unternehmen oder ganzer Märkte werden. Vor diesem Hintergrund hat die Forschung der Wirtschaftsinformatik und Information Systems (WI/IS) die Phänomene im Zusammenhang mit der DT in den letzten Jahren erforscht und in Theorien überführt, jedoch angesichts des Ausmaßes, der Dynamik und Komplexität der DT noch nicht vollumfänglich erschlossen. Folglich bedarf es noch weiterer Forschungsanstrengungen, um die DT einschließlich der Interdependenzen in ihrer Gesamtheit und im Detail besser zu verstehen, insbesondere durch die WI/IS-geprägte Perspektive in der Schnittmenge von Technologie, Wirtschaft und Gesellschaft. Folgerichtig wurde in der WI/IS-Disziplin eine Vielzahl bedeutender Forschungslücken diagnostiziert, u. a. den Mangel an empirischen Daten, an Theorien und Konzepten sowie an Wissen über die dynamischen und transformativen Fähigkeiten digitaler Technologien und Plattformen sowohl für einzelne Organisationen als auch für ganze Branchen und Ökosysteme. Daher zielt diese Arbeit darauf ab, ausgewählte Forschungslücken auf der WI/IS-Forschungsagenda anzugehen. Die Arbeit ist hierzu in zwei Bereiche aufgegliedert. Der erste Bereich dieser Arbeit umfasst vier Beiträge zur Analyse der Auswirkungen digitaler Technologien auf Organisationen. Beleuchtet werden hier im Speziellen Einflüsse neuer Technologien auf Unternehmen (Beitrag II.1) und deren Innovationsfähigkeit (II.2), Wesen und Eigenschaften datengetriebener Geschäftsmodelle (II.3) sowie Entwicklungen in Forschung und Praxis zu On-demand Healthcare, d. h. digitalen, patientenzentrierten Ad-hoc-Gesundheitsservices (II.4). Diese Beiträge liefern der Forschung neue Erkenntnisse über die dynamischen Fähigkeiten digitaler Technologien für Unternehmen entlang der drei Dimensionen der DT und zeigen Firmen neue Möglichkeiten auf, digitale Technologien zur Umgestaltung der Organisation oder zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle systematisch zu erkunden, einzusetzen und zu bewerten. Der zweite Bereich dieser Arbeit beinhaltet drei Beiträge zur Analyse der Auswirkungen digitaler Plattformen auf traditionelle Unternehmen und Märkte sowie die Wirtschaft und Gesellschaft als Ganzes. Im Speziellen beleuchtet Beitrag III.1 den Einfluss digitaler Plattformen auf das Geschäft traditioneller Versicherungsunternehmen und demnach, wie sich Wertschöpfung, Leistungsangebot und Kundeninteraktion in der Folge wandeln. Beitrag III.2 betrachtet den Einfluss digitaler Plattformen ganzheitlicher und untersucht, wie sich die Wertschöpfungsstrukturen im Gesundheitsmarkt infolge der Digitalisierung und "Plattformisierung" nachhaltig verändern. Gegenstand der Betrachtung sind hierbei insbesondere die fünf großen Player: Google, Apple, Facebook, Amazon und Microsoft (GAFAM). Beitrag III.3 verlässt die Ebene einzelner Unternehmen und Märkte und untersucht die regulatorischen Probleme, die infolge der Plattformökonomie für Wirtschaft und Gesellschaft entstehen, und entwickelt entsprechende Lösungsansätze, diese anzugehen. Die Beiträge steuern somit neue Erkenntnisse über die transformativen Auswirkungen digitaler Plattformen auf etablierte Unternehmen im Speziellen und ganze Ökosysteme im Allgemeinen bei. Die Erkenntnisse aller Beiträge stützen sich im Wesentlichen auf der Analyse von Fallstudien, die im Kontext bestehender Forschung in den einzelnen Bereichen systematisch untersucht werden. Auf dieser empirischen Grundlage werden im Rahmen dieser Arbeit theoretische Modelle, Taxonomien und Frameworks entwickelt, die helfen, diese Auswirkungen aus interdisziplinärer Sicht zu beschreiben, zu erklären oder vorherzusagen. Insgesamt trägt diese Arbeit demzufolge zum weiteren Verständnis der Auswirkungen der DT auf Organisationen, Märkte und die Gesellschaft bei. KW - Digital Transformation KW - Digitalization KW - Digital Health KW - Digital Platforms KW - Platform Economy KW - Digitalisierung KW - Plattformökonomie KW - Digitale Transformation KW - Digitale Plattformen KW - Digitale Gesundheit Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-546159 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 -