An algorithmic approach for collaborative-based prediction of user contexts in ubiquitous environments under consideration of legal implications

Mit Hilfe der Vorhersage von Kontexten können z. B. Dienste innerhalb einer ubiquitären Umgebung proaktiv an die Bedürfnisse der Nutzer angepasst werden. Aus diesem Grund hat die Kontextvorhersage einen signifikanten Stellenwert innerhalb des ’ubiquitous computing’. Nach unserem besten Wissen, verwenden gängige Ansätze in der Kontextvorhersage ausschließlich die Kontexthistorie des Nutzers als Datenbasis, dessen Kontexte vorhersagt werden sollen. Im Falle, dass ein Nutzer unerwartet seine gewohnte Verhaltensweise ändert, enthält die Kontexthistorie des Nutzers keine geeigneten Informationen, um eine zuverlässige Kontextvorhersage zu gewährleisten. Daraus folgt, dass Vorhersageansätze, die ausschließlich die Kontexthistorie des Nutzers verwenden, dessen Kontexte vorhergesagt werden sollen, fehlschlagen könnten. Um die Lücke der fehlenden Kontextinformationen in der Kontexthistorie des Nutzers zu schließen, führen wir den Ansatz zur kollaborativen Kontextvorhersage (CCP) ein. Dabei nutzt CCP bestehende direkte und indirekte Relationen, die zwischen den Kontexthistorien der verschiedenen Nutzer existieren können, aus. CCP basiert auf der Singulärwertzerlegung höherer Ordnung, die bereits erfolgreich in bestehenden Empfehlungssystemen eingesetzt wurde. Um Aussagen über die Vorhersagegenauigkeit des CCP Ansatzes treffen zu können, wird dieser in drei verschiedenen Experimenten evaluiert. Die erzielten Vorhersagegenauigkeiten werden mit denen von drei bekannten Kontextvorhersageansätzen, dem ’Alignment’ Ansatz, dem ’StatePredictor’ und dem ’ActiveLeZi’ Vorhersageansatz, verglichen. In allen drei Experimenten werden als Evaluationsbasis kollaborative Datensätze verwendet. Anschließend wird der CCP Ansatz auf einen realen kollaborativen Anwendungsfall, den proaktiven Schutz von Fußgängern, angewendet. Dabei werden durch die Verwendung der kollaborativen Kontextvorhersage Fußgänger frühzeitig erkannt, die potentiell Gefahr laufen, mit einem sich nähernden Auto zu kollidieren. Als kollaborative Datenbasis werden reale Bewegungskontexte der Fußgänger verwendet. Die Bewegungskontexte werden mittels Smartphones, welche die Fußgänger in ihrer Hosentasche tragen, gesammelt. Aus dem Grund, dass Kontextvorhersageansätze in erster Linie personenbezogene Kontexte wie z.B. Standortdaten oder Verhaltensmuster der Nutzer als Datenbasis zur Vorhersage verwenden, werden rechtliche Evaluationskriterien aus dem Recht des Nutzers auf informationelle Selbstbestimmung abgeleitet. Basierend auf den abgeleiteten Evaluationskriterien, werden der CCP Ansatz und weitere bekannte kontextvorhersagende Ansätze bezüglich ihrer Rechtsverträglichkeit untersucht. Die Evaluationsergebnisse zeigen die rechtliche Kompatibilität der untersuchten Vorhersageansätze bezüglich des Rechtes des Nutzers auf informationelle Selbstbestimmung auf. Zum Schluss wird in der Dissertation ein Ansatz für die verteilte und kollaborative Vorhersage von Kontexten vorgestellt. Mit Hilfe des Ansatzes wird eine Möglichkeit aufgezeigt, um den identifizierten rechtlichen Probleme, die bei der Vorhersage von Kontexten und besonders bei der kollaborativen Vorhersage von Kontexten, entgegenzuwirken.

Geschlechtersonderwissen von Expert_innen für Inter*- und Trans*themen

Anhand von Expert_inneninterviews mit Aktivist_innen und Therapeut_innen aus dem Inter*- und Trans*bereich wird herausgestellt, wie Expert_innen Geschlecht thematisieren und auf welche Wissensformen sie hierfür Bezug nehmen. Professionssoziologische und gender- und queertheoretische Überlegungen werden in dieser wissenssoziologischen Untersuchung miteinander verknüpft, um Expert_innen des Geschlechts zu definieren und die im Rahmen der teilnehmenden Beobachtung erfassten Veränderungen im Diskurs um Inter*- und Trans*personen zu kontextualisieren. Dabei wird herausgestellt, dass zwar alternatives Wissen von Professionsangehörigen nicht mehr ausgeschlossen wird eine Deprofessionalisierung im Inter*- und Trans*bereich allerdings unwahrscheinlich erscheint. Vielmehr wird eine binäre Konstruktion von Expert_innen insbesondere von Professionsangehörigen reproduziert. Hierbei wird differenziert in professionsangehörige Expert_innen und Aktivist_innen, wobei erstere sich für gesellschaftliche Werte einsetzten würden und Aktivist_innen sich lediglich im Eigeninteresse handeln würden. Zur Einbettung und Erklärung der empirischen Erkenntnisse wird sich auf gender- und queertheoretische, psychoanalytische, diskurstheoretische, phänomenologische und emotionssoziologische Ansätze bezogen. Darüber wird die Fragilität der Kategorien Expert_in und Geschlecht und die Notwendigkeit der Anerkennung dieser für die eigene Handlungsfähigkeit verdeutlicht, ebenso wie die (Gefühls)Arbeit, die Expert_innen des Geschlechts alltäglich leisten müssen, um als Expert_in oder/und Inter*- oder Trans*person anerkannt zu werden. Grundsätzlich wird von Expert_innen des Geschlechts dem inkorporierten Wissen ein stärkeres Gewicht beigemessen als noch vor zehn Jahren, so das Fazit der Studie. Die Fokussierung auf inkorporiertes Wissen wird, anders als im bisherigen (Forschungs)Diskurs um Inter*- und Trans*personen allerdings in seiner Ambivalenz gesehen, da sie neben der Anerkennung alternativer Wissensformen auch zu einer Unmöglichkeit der Infragestellung dieses Wissens führen könne.