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.

Planning Urban Food Production into Today's Cities

If cities are to become more sustainable and resilient to change it is likely that they will have to engage with food at increasingly localised levels, in order to reduce their dependency on global systems. With 87 percent of people in developed regions estimated to be living in cities by 2050 it can be assumed that the majority of this localised production will occur in and around cities. As part of a 12 month engagement, Queen’s University Belfast designed and implemented an elevated aquaponic food system spanning the top internal floor and exterior roof space of a disused mill in Manchester, England. The experimental aquaponic system was developed to explore the possibilities and difficulties associated with integrating food production with existing buildings. This paper utilises empirical research regarding crop growth from the elevated aquaponic system and extrapolates the findings across a whole city. The resulting research enables the agricultural productive capacity of today’s cities to be estimated and a framework of implementation to be proposed.

Reinventing the academic conference: how delegates design productive cities

During the 6th International Sustainable Food Planning Conference, the so-called Design LABs partly replaced the regular parallel sessions. The reason for this change was twofold. On the one hand it aims to break through an endless series of parallel presentations, and on the other hand the LAB’s aim was to produce innovative design solutions for increasing the amount of food production in the city. This article describes this experiment to enhance the delivery of urban design concepts, which could substantially produce more food than current models. During the conference each of the parallel sessions half of the time consisted of a design-LAB, in which participants were brought together around a map with the task to design a substantial amount of food productive spaces in the case study site. The results of this experiment were dual: 1. a very committed attitude of delegates to this part of the conference and 2. the design tasks resulted in innovative design results. These results not only emphasise the potential design measures onsite but also pledged for a strong and more intensive connectivity with the city and the landscape around it. This makes it possible to link the supply and use of resources with the typology of the region, hence determining an effective and productive urban agriculture system.