HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik - Smart City

Der Begriff Smart City oder Ubiquitous City bezeichnet die Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien in Städten und Agglomerationen, um den sozialen und ökologischen Lebensraum nachhaltig zu entwickeln. Dazu zählen z.B. Projekte zur Verbesserung der Mobilität, Nutzung intelligenter Systeme für Wasser- und Energieversorgung, Förderung sozialer Netzwerke, Erweiterung politischer Partizipation, Ausbau von Entrepreneurship, Schutz der Umwelt sowie Erhöhung von Sicherheit und Lebensqualität. Das Themenheft widmet sich der Vielfalt dieser webbasierten Entwicklungen und berichtet über erste Erfahrungen von Pionierprojekten aus den folgenden Anwendungsfeldern: Smart Mobility, Smart Energy, Smart Economy, Smart Environment, Smart Governance, Smart Participation und Smart Living. Das Heft soll dazu dienen, den State of the Art der intelligenten Nutzung von Webtechnologien für den urbanen Raum aufzuzeigen, um damit Chancen und Risiken aufzudecken.

Smart Democracy für Smart Cities – Online-Wahlhilfen und ihr Beitrag zu einer modernen Demokratie

Der Beitrag geht der Frage nach, welchen Beitrag so genannte Online-Wahlhilfen zu einer gut funktionierenden modernen Demokratie leisten und welche Rolle sie im Rahmen des Smart City-Konzepts einnehmen können. Dabei dient die Schweizer Online-Wahlhilfe smartvote als Fallstudie und die Gemeinderats- (Legislative) und Stadtratswahlen (Exekutive) in der Stadt Zürich vom 9. Februar 2014 als konkretes Anwendungsbeispiel. Neben der Funktionsweise wird auch erläutert, wie die Benutzung durch Parteien und Kandidierende, Medien sowie Wähler in der Praxis abläuft. Es wird auch diskutiert, was Online-Wahlhilfen leisten können. Schließlich wird darauf eingegangen, wo bei der Anwendung dieser Plattformen noch ungenutzte Potenziale stecken und welche Risiken mit ihrem Einsatz verbunden sind. Der Beitrag zeigt, wie smartvote und vergleichbare Projekte idealtypisch im Sinne einer Smart Democracy in Verknüpfung mit anderen Daten und Instrumenten die Qualität einer modernen Demokratie verbessern können.

Evaluation of Three State-of-the-Art Classifiers for Recognition of Activities of Daily Living from Smart Home Ambient Data

Smart homes for the aging population have recently started attracting the attention of the research community. The "health state" of smart homes is comprised of many different levels; starting with the physical health of citizens, it also includes longer-term health norms and outcomes, as well as the arena of positive behavior changes. One of the problems of interest is to monitor the activities of daily living (ADL) of the elderly, aiming at their protection and well-being. For this purpose, we installed passive infrared (PIR) sensors to detect motion in a specific area inside a smart apartment and used them to collect a set of ADL. In a novel approach, we describe a technology that allows the ground truth collected in one smart home to train activity recognition systems for other smart homes. We asked the users to label all instances of all ADL only once and subsequently applied data mining techniques to cluster in-home sensor firings. Each cluster would therefore represent the instances of the same activity. Once the clusters were associated to their corresponding activities, our system was able to recognize future activities. To improve the activity recognition accuracy, our system preprocessed raw sensor data by identifying overlapping activities. To evaluate the recognition performance from a 200-day dataset, we implemented three different active learning classification algorithms and compared their performance: naive Bayesian (NB), support vector machine (SVM) and random forest (RF). Based on our results, the RF classifier recognized activities with an average specificity of 96.53%, a sensitivity of 68.49%, a precision of 74.41% and an F-measure of 71.33%, outperforming both the NB and SVM classifiers. Further clustering markedly improved the results of the RF classifier. An activity recognition system based on PIR sensors in conjunction with a clustering classification approach was able to detect ADL from datasets collected from different homes. Thus, our PIR-based smart home technology could improve care and provide valuable information to better understand the functioning of our societies, as well as to inform both individual and collective action in a smart city scenario.

Enhanced Knowledge Management by Synchronizing Mind Maps and Fuzzy Cognitive Maps

This paper presents a conceptual approach to enhance knowledge management by synchronizing mind maps and fuzzy cognitive maps. The use of mind maps allows taking advantage of human creativity, while the application of fuzzy cognitive maps enables to store information expressed in natural language. By applying cognitive computing, it makes possible to gather and extract relevant information out of a data pool. Therefore, this approach is supposed to give a framework that enhances knowledge management. To demonstrate the potential of this framework, a use case concerning the development of a smart city app is presented.

Smart Cities – Ein Überblick!

Nach einer kurzen Begriffsfassung von Smart Cities gehen wir basierend auf den folgenden Beiträgen dieses Heftes auf verschiedene Eigenschaften einer solchen smarten Stadt ein. Dadurch versuchen wir den Ist-Zustand dieser Städte zu dokumentieren. Damit die jeweiligen Stakeholder (strategische) Entscheide treffen können, widmen wir danach ein Kapitel den Chancen und Risiken von Smart Cities. Anhand einer Studie des Europäischen Parlaments zeigen wir nachfolgend entsprechende Bestrebungen aus Europa auf. Anschliessend präsentieren wir eine Best-Practice-Roadmap für die Realisierung von Smart Cities. Zum Schluss zeichnen wir auf einer konnektivistischen Lern- und Kognitionstheorie aufbauend einen Weg zur Cognitive City der Zukunft. Dabei wird der Mensch nicht als isoliertes, sondern als vernetztes Individuum gesehen. Dies begünstigt die Weiterentwicklung von Smart Cities zu Städten, welche aktiv und selbstständig lernen und dadurch automatisch auf Veränderungen ihrer Umwelt reagieren können.