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Open Access
Synthetic data generation for big data
(2016) Foril, Alexander
Big Data ist ein wachsendes Feld in der Informationswissenschaft in Bezug auf Speicherung, Verarbeitung und Analyse von großen Datensätzen. Beispiele für Big Data können in allen Branchen gefunden werden, wie beispielsweise in der Produktion, Medizin und Energie. Konventionelle Datenverarbeitungsmethoden sind für die neuen Aufgaben nicht ausreichend, sodass neue Algorithmen, Tools und Plattformen entwickelt werden müssen. Das Testen von neuen Ansätzen in der Wissenschaft ist jedoch nicht trivial, da große Mengen an Daten nötig sind. Diese Datensätze können nicht einfach aus realen Benutzerdaten extrahiert werden, da die Daten öfters in verschiedenen Systemen verteilt und durch Datenschutzgesetzte geschützt sind. Folglich erfordert das Entwickeln praktischer Big Data Lösungen ein hohes Maß an Zusammenarbeit mit den potenziellen Kunden. Das kann vor allem für Wissenschaftler eine erhebliche Hürde darstellen, insbesondere da die Lösungen in frühen Phasen der Entwicklung und in der Grundlagenforschung möglicherweise nicht sofort zum Kundennutzen beitragen. Um Softwareentwicklern und Wissenschaftlern zu helfen, soll in dieser Arbeit ein Framework zur synthetischen Datengenerierung für Big Data entwickelt werden. Mit diesem Framework soll es möglich sein ein Datengenerierungsszenario zu modellieren und auszuführen, um große synthetische Datensätze zu generieren. Der Big Data Generator wird anhand praktischen Anwendungsfällen aus der Automobil- und Versicherungsbranche evaluiert.
Open Access
Unterstützung adaptiver Benutzungsschnittstellen mittels Eye-Tracking zur Erkennung von Expertise oder Verstehen
(2013) Foril, Alexander
Studien zeigen, dass Erledigen von Aufgaben am Computer von der Wahrnehmungsfähigkeit des Anwenders abhängt. Die Kommunikation zwischen Anwender und Computersystemen erfordert hohe Anforderungen an die Benutzerschnittstelle, die für eine Interaktion zwischen Benutzer und Software verantwortlich ist. Eine adaptive Benutzerschnittstelle vereinfacht und verbessert die Interaktionsmöglichkeit und passt sich automatisch an die Bedürfnisse und Fähigkeiten des Anwenders. Ein wichtiger Schritt zur Realisierung von adaptiven Systeme, ist die automatische Erkennung der Benutzerfähigkeiten, um eine Anpassung der Benutzungsschnittstelle an den Benutzer vornehmen zu können. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, festzustellen, ob bzw. wie sich die Analyse der Augenbewegung (Eye-Tracking) dazu eignet, die Fähigkeiten des Anwenders bezüglich Verständnis und Expertise anhand des jeweiligen Blickverhaltens zu erkennen, um diese Information für eine adaptive Benutzungsschnittstelle verwenden zu können. In dieser Arbeit werden Experimente zur Erkennung von Benutzerfähigkeiten anhand der Blickdaten analysiert und Erkenntnisse für eine adaptive Benutzerschnittstelle ermittelt. Die Ergebnisse der Studien zeigen, dass keine Unterschiede zwischen Benutzern bezüglich der Augenbewegungsdaten erkannt werden.