Ergebnisse

Prognose der Verkehrslage in der Region Hannover

Die primäre Anforderung der Verkehrsteilnehmer im Bereich des Straßenverkehrs ist die Kenntnis der aktuellen Verkehrslage. Diese basiert in der Regel auf der wirklich benötigten Reisezeit von sehr vielen Verkehrsteilnehmern, deren Daten häufig im Kontext von Routingdiensten abgegriffen werden.

Im Rahmen von Data4UrbanMobility wurden Werkzeuge entwickelt um eine ganglineinbasierte Prognose der Verkehrslage zu ermöglichen. Die folgende Abbildung zeigt eine Oberfläche auf der typische Ganglinienverläufe und Ausreißer visualisiert werden.

Die Prognose der Verkehrslage kann dann mittels einer Karte für den Endnutzer visualisert werden:

Erste Version der MIC-App bereitgestellt

Eine erste Version der MIC-App (Move in the City) konnte allen Partnerinnen und Partnern des Projekts und einer geschützten Nutzer*innengruppe der Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt werden. Die mobile App MiC ist ein Instrument zur Datenerhebung.

Dabei verknüpft MiC – eine Entwicklung des Institute for Sustainable Urbanism ISU der TU Braunschweig und Projektionisten GmbH Hannover – das wachsende Bewusstsein und die Notwendigkeit für digitale Bürger*innenrechte mit den Potentialen mittels der Auswertung großer Datenmengen neue Formen der menschzentrierten Entwicklung von Stadt und Mobilität zu ermöglichen stellt eine Möglichkeit dar, sich aktiv als Bürgerwissenschaftlerin und Bürgerwissenschaftler an der Forschung und Entwicklung der Mobilität für alle in der Stadt der Zukunft zu beteiligen.

MiC erhebt – durch die Nutzerinnen und Nutzer gesteuert – Daten zu Strecken und Art der Fortbewegung. Diese Daten werden pseudonymisiert, so dass ein Rückschluss auf die jeweilige Person nicht mehr möglich ist. Wichtig ist die Vielzahl der Nutzerinnen und Nutzer – nicht die einzelne Bewegung. Die Stadt der Zukunft zeichnet sich aus durch den barrierearmen Zugang zu Mobilität und Erreichbarkeit für alle. Der holistische Ansatz der Forscherinnen und Forscher des Institute for Sustainable Urbanism ISU (TU Braunschweig) sowie der Projektbeteiligten betrachtet Stadt dabei auf verschiedenen Maßstabsebenen und bringt intelligente Planungen – wie z.B. die 5-Minuten Stadt –, Städtebau und innovative Technologien zusammen. Für ein umfassendes Verständnis individueller Mobilität und darauf aufbauende neue Methoden und Werkzeuge für integrierte Verkehrs- und Stadtplanung werden mittels der MiC-App uns umfangreiche und detaillierte Daten darüber geliefert, wie und auf welchem Wege wir uns in der Stadt fortbewegen.

Entwicklungsstand:

In der ersten Version ermöglicht das Stadtforschungstool MiC den Nutzer*innen durch eine einfach Handhabung das Starten und Beenden der „Tracking-Time“ (Bild 1). Wichtig ist, die Nutzer*innen entscheidet selber über den Zeitraum. Als erstes Ergebnis für die Nutzer*innen steht eine Zusammenfassung ihrer bisher aufgezeichneten Routen (Bild2). In den Einstellung (Bild 3) kann der Nutzer sich aktiv an Feedback beteiligen (Bild 4) sowie seinen Account und somit seiner zur Verfügung gestellten Daten löschen (Bild 5).

von links nach recht: Bild1-5 MIC App Interface – Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International  (CC BY-NC-SA 4.0)

Die aktuelle Weiterentwicklung sieht eine Visualisierung der Routen für den jeweiligen Nutzer vor.

Um Teil der Testgruppe zu werden ist zur Zeit noch eine Anmeldung unter: www.mic-app.org notwendig. Die Anwendung ist nicht frei im App Store / GooglePlay Store zu erhalten.

Auf der Internetseite www.mic-app.org wird zusätzlich detailliert auf häufige Fragen (FAQ) zur Anwendung sowie über Entwicklungen und Neuheiten informiert

D4UM Plattform und Dashboard V2

Die neue Version der Plattform inklusive des Dashboards gibt noch detailliertere Auskünfte über die Verkehrssituation


Die farblich unterschiedlichen Label lassen eine schnelle Unterscheidung zwischen den verschiedenen Event typen zu. Durch das klicken auf eines der Events wird der typically affected subgraph angezeigt für diesen Eventtyp.

 

Beispiele: Visualisierungen eines Konzerts und eines Fußballspiels

Zusätzlich gibt der Graph in der oberen rechten Ecke Auskunft über die Verkehrssituation vor und nach dem Eventstart.

{API}
Es wurden die API Endpunkte mit zusätzlichen Information erweitert.
Diese werden mittels der als Teil der Forschung entwickelten Modellen erstellt.

Erste Version der D4UM-App bereitgestellt

Eine erste Version der D4UM-App konnte allen Partnern des Projekts zur Verfügung gestellt werden. Die App stellt eine Möglichkeit dar, sich Fahrtauskünfte mit dem öffentlichen Personennahverkehr in Niedersachsen und Bremen (Datengrundlage: EFA – elektronische Fahrplanauskunft für Niedersachsen und Bremen) ausgeben zu lassen. Im Fokus stand hierbei, dass der Nutzer schnell und einfach an die für ihn wichtigen Informationen gelangen kann, um so seine Reise möglichst simpel planen zu können.

Folgende Funktionen dienen dabei in der ersten Version der schnellen Auskunft:

Abfahrten und Verbindungen

Über die Funktion Abfahrten lassen sich Abfahrtszeiten an einer bestimmten oder an nahegelegenen Haltestellen ermitteln. Unter Verbindungen können hingegen Fahrtvorschläge von einem Startpunkt (Adresse oder Haltestelle) zu einem Zielpunkt gesucht werden. Zeiten stehen dabei auch in Echtzeit zur Verfügung, sodass auch Verspätungen direkt von dem Nutzer erkannt werden können.

 

Karte

Über die Karte sind alle Haltestellen zu finden, sodass sich der Nutzer einen Überblick über die nähere Umgebung oder auch den Weg zur Haltestelle oder einem Ziel verschaffen kann.

Wird auf der Karte auf ein Haltestellensymbol oder den zugehörigen Haltestellennamen geklickt, öffnet sich der Abfahrtsmonitor zu dieser Haltestelle. Die nächsten Abfahrten können somit auch über diesen Weg aufgerufen werden.

Darüber hinaus kann sich der Nutzer auch den Verlauf seiner Fahrt anzeigen lassen.

 

Menü/Einstellungen

Weitere Funktionen und Einstellungen finden sich ergänzend im Menü der App.

Der Nutzer bekommt hier zum einen die Möglichkeit, dass erweiterte Einstellungen zu den Suchanfragen bei Verbindungen oder Abfahrten vorgenommen werden können, und zum anderen, dass er weitere Features verwenden kann. Darunter befindet sich zum Beispiel das Feedbackformular. Hierüber kann unkompliziert Kontakt mit den Entwicklern der D4UM-App per Mail aufgenommen werden. Icons ermöglichen es, dass ein Eindruck zu der App übermittelt werden kann. Ein weiteres Feld für Freitext bietet zudem Platz für individuelle Kritik und einer Meinung zu der App. So kann in Zukunft kundennah an der App weiterentwickelt und einfach auf Wünsche und Meinungen reagiert werden.

 

Quantifizierungen und Vorhersage von Auswirkungen von Veranstaltungen

Neue Data4UrbanMobility-Forschungsergebnisse ermöglichen es, die räumlichen Auswirkungen von Veranstaltungen zu quantifizieren und vorherzusagen. Dazu werden zusammenhängende, betroffene Straßenabschnitte in der Nähe von Veranstaltungen identifiziert. Auf dieser Grundlage kann dann die räumliche Auswirkung quantifiziert werden. Das Verfahren ist in der folgenden Grafik dargestellt.

(Karte von https://www.openstreetmap.org)

Hier in Gelb markiert ist eine Veranstaltung, in Rot betroffene Straßenabschnitte und in Dunkelblau die gemessene Auswirkung. Weiterhin wurden Verfahren des Maschinellen Lernens angewandt, um diese Auswirkungen zu prognostizieren. Dabei konnte der Fehler gegenüber bestehenden state-of-the-art Ansätzen um bis zu 40% verringert werden.

 

D4UM – Plattform V1 fertiggestellt

Die erste Version der Data4UrbanMobility Plattform wurde fertiggestellt. Dazu wurde zunächst eine 3-Schichten Architektur der Plattform konzipiert und implementiert. Die Plattform bietet RESTfull Webservices für Mobilitätsapplikationen wie Dashboard-Anwendungen oder Apps an. Als erste Beispielanwendung wurde dazu eine interaktive Karte entwickelt, die die Auswirkungen von Veranstaltungen visualisiert. Ein Ausschnitt aus der Anwendung ist im folgenden Screenshot zu sehen.

Zu sehen sind 4 Veranstaltungen in Hannover. Die Farben entsprechen dabei unterschiedlichen Veranstaltungsarten (etwa Konzerte, Messen, Fußballspiele). Die Kreise visualisieren die räumlichen Auswirkungen, die diese Veranstaltungen auf den Verkehr hatten.

Umfangreicher Anforderungskatalog
Die Data4UrbanMobility Anforderungsanalyse umfasst die Erfassung der Anforderungen der Anwendungspartner Region Hannover (RH) und Wolfsburg AG (WAG), sowie der nicht-funktionalen Anforderungen. Aus den Anforderungen der AnwendungspartnerInnen (RH und WAG), die von MOMA erhoben wurden, sind von L3S Forschungsfragen für die Datenanalyse abgeleitet worden, die sich speziell auf die Informationsbedürfnisse der AnwenderInnen beziehen und im weiteren Projektverlauf adressiert werden.

Die aktuelle Forschungsfragen adressieren insbesondere:

  1.  Automatische Verifikation von Verkehrswarnmeldungen und Prognose von deren Auswirkungen.
  2.  Identifikation von Veranstaltungen und Prognose verkehrsrelevanter Auswirkungen.
  3. Korrelation von IV-Reiseflussdaten, EFA-Querylogs, Warnmeldungen und Twitterfeeds.
  4. Bestimmung von optimalen Reisezeitpunkte.


Wachsende Datensammlung

Das ISU hat einen umfassende Datenmatrix mit potentiellen Quellen für mobilitätsrelevante Daten  erstellt. Das von L3S entwickelte Data4UrbanMobility Datenmodell beschreibt alle projektrelevanten Daten und setzt diese in Verbindung um die Daten sowohl für die Analyse als auch für die Anwendungen und Apps einheitlich zur Verfügung zu stellen. Die ausgewählten Datenquellen sind von L3S in das Data4UrbanMobility Datenmodell überführt. Einige der Datenquellen wie EFA-logs, und IV-Daten sind dabei auf deren Qualität geprüft worden.

Um die Datenintegration zu ermöglichen sind Werkzeuge zur Extraktion der relevanten Daten aus Mobilitätsrelevanten Datenquellen entwickelt worden:

  • Straßen- und Graphextraktion aus OpenStreetMap
  • EFA-Anfragen Bulkloader für die Extraktion der ÖPNV Anfragen aus EFA Logs
  • Integration von Daten aus dem Zentralen Haltestellen Verzeichnis (ZHV) inklusive Verknüpfung der Daten mit den EFA-Anfragen

Die aktuelle Datensammlung (Stand: 12 Dezember 2017) umfasst:

EFA-Logs: 17 Mio. Suchanfragen
IV-Daten: 174 Tsd. Straßen, alle 15 Minuten
GTFS-Daten: 90 Tsd. Haltestellen, 2,6 Tsd. Routen
Wetter: Radolan Regenraster
Twitter: 2,5 Mio. Tweets ab Juni 2017

OSM: 440 Tsd. Straßen
Events: 21 Tsd. Veranstaltungen (14.08.2016-17.07.2018)

Warnmeldungen: 13 Tsd. Warnmeldungen (ab 06.2017)

Visualisierungen der ÖPNV Informationen

Zur intuitiven Analyse von mobilitätsrelevanten Informationen, insbesondere von ÖPNV Informationen, wurde von den PROJEKTIONISTEN (PROJ) eine Dashboard-Webapplikation konzipiert. Erste Prototypen visualisieren Anfragen an das regionale Fahrplanauskunftsystem EFA (www.efa.de) und dienen als Ausgangsbasis für explorative Analysen und die Implementierung der produktiven Version des Dashboards. Im Folgenden ist eine im Dashboard integrierte Visualisierung der häufigsten Start- und Ziel-punkte zu sehen.

Analysen der EFA-Logs
Als erste Forschungsfrage wird aktuell die Analyse der Auswirkungen der Veranstaltungen auf dem ÖPNV mit Methoden des Maschinellen Lernens analysiert.  Hierzu wurden in explorativen Datenanalysen der Einfluss von großen Veranstaltungen wie z.B. Fussballspielen und mittelgroßen Veranstaltungen, etwa Konzerte, auf Anfragen an den ÖPNV betrachtet.  Als Grundlage für umfassende Analysen wurden mit Hilfe visueller Methoden exemplarisch Korrelation zwischen ÖPNV-Nachfrage und Veranstaltungszeiträumen detektiert.

Dabei zeichnen sich z.B. für Hannovers Innenstadt klare, sternförmige Muster ab, die zentrale Mobilitätsknoten identifizieren.

Das Bild stellt die Luftlinie zwischen Start- und Ziel-Ort der Anfragen dar. Dabei entsprechen dunklere Farben häufigeren Strecken. Hier werden deutlich Hannover Hauptbahnhof und Hannover Kröpcke (die zentrale U-Bahn Station) als Mobilitätsknoten identifiziert.

Analysen der Nachfrage für einzelne Stationen lassen wochentagspezifische Muster erkennen.

Hier dargestellt sind die durchschnittliche Anzahl der Anfragen mit der Ziel-Haltestelle “Hannover Stadionbrücke”. Zu erkennen sind vor allem Unterschiede zwischen Werktagen und dem Wochenende.

Auch der Einfluss von Veranstaltungen kann mit Hilfe der Anfragen visualisiert werden:

 

Dargestellt sind die Anzahl der Anfragen mit Ziel “Hannover Stadionbrücke” für Mittwoch, den 26.04.2017 (Orange) sowie die durchschnittlichen Anzahl von Anfragen, die mittwochs mit gleichem Ziel gestellt wird (Blau).
An diesem Tag fand in einer nahe gelegenen Konzerthalle ein Konzert statt, das um 20 Uhr begann. Die signifikante Abweichung zwischen 17 und 19 Uhr wurde sehr wahrscheinlich von den anreisenden Gästen verursacht wurde. Dies illustriert, dass Anfragen an den ÖPNV eine wertvolle Informationsquelle sein können, um Prognosen über die Auswirkung von Veranstaltungen auf Mobilität zu erstellen.

 

  • Cloud Transformation Challenges: Do They Favor the Emergence of Low-Code and No-Code Platforms. Puri, Amit (2024).
  • Performance Review on LLM for solving leetcode problems. Wang, Lun; Shi, Chuanqi; Du, Shaoshui; Tao, Yiyi; Shen, Yixian; Zheng, Hang; Shen, Yanxin; Qiu, Xinyu (2025).
  • Improving Students’ Argumentation Skills Using Dynamic Machine-Learning–Based Modeling. Wambsganss, Thiemo; Janson, Andreas; Söllner, Matthias; Koedinger, Ken; Leimeister, Jan Marco (2025). 36(1) 474–507.
  • Der Fall Telepolis : eine mediale Verpuffung?. Paul, Joachim (2025, January).
  • Fake papers are contaminating the world’s scientific literature, fueling a corrupt industry and slowing legitimate lifesaving medical research. Labbé, Cyril; Joelving, Frederik; Cabanac, Guillaume (2025, January).
  • The misalignment of incentives in academic publishing and implications for journal reform. Trueblood, Jennifer S.; Allison, David B.; Field, Sarahanne M.; Fishbach, Ayelet; Gaillard, Stefan D. M.; Gigerenzer, Gerd; Holmes, William R.; Lewandowsky, Stephan; Matzke, Dora; Murphy, Mary C.; Musslick, Sebastian; Popov, Vencislav; Roskies, Adina L.; ter Schure, Judith; Teodorescu, Andrei R. (2025). 122(5) e2401231121.
  • Problematic paper screener : trawling for fraud in the scientific literature. Labbé, Cyril; Joelving, Frederik; Cabanac, Guillaume (2025, January).
  • Language models use trigonometry to do addition. Kantamneni, Subhash; Tegmark, Max (2025, February).
  • Visually Image Encryption and Compression using a CNN-Based Autoencoder Madani, Mahdi (N. Meghanathan, ed.) (2025). (Vol. 17) Oxford University Press, USA.
  • libBICOS: eine quelloffene Softwarebibliothek mit GPU-Beschleunigung für binäre Korrespondenzsuche zur 3D-Rekonstruktion. Liebender, C.; Bleier, M.; Nüchter, A. (2025). 29–40.
  • HARNESSING AI FOR DATA PRIVACY THROUGH A MULTIDIMENSIONAL FRAMEWORK. Mahendra, Prateik (P. Mahendra, ed.) (2025). 15(2) 1–20.
  • The role of insularity: Plants have few ornithophilous traits but are visited by morphologically more distinct hummingbirds in the Caribbean islands. Vollstädt, Maximillian G. R.; Jensen, Rasmus D.; Maruyama, Pietro K.; Schleuning, Matthias; Araújo-Hoffmann, Francielle P.; Sazima, Marlies; Sonne, Jesper; Schrøder, Taia S. O.; Møller-Stranges, Fredrik; Abrahamczyk, Stefan; Ramírez-Burbano, Mónica B.; de Vasconcelos, Marcelo Ferreira; Tinoco, Boris A.; Maglianesi, María A.; Partida-Lara, Ruth; Vázquez-Pérez, José Raúl; Enríquez, Paula L.; Rech, André Rodrigo; Coelho, Aline G.; Gonçalves, Fernando; da Silva Neto, Edvaldo Nunes; Filho, Manoel Martins Dias; Reis, Matheus; Marín-Gómez, Oscar H.; Ornelas, Juan Francisco; Cotton, Peter A.; Oliveira, Paulo Eugenio; Machado, Adriana Oliveira; Vizentin-Bugoni, Jeferson; Bergamo, Pedro Joaquim; Lara, Carlos; Rocca, Márcia Alexandra; Sazima, Ivan; Gonzalez, Oscar; Fischer, Erich; Araujo, Andréa C.; Ortiz-Pulido, Raúl; Patiño, Blanca; López, Rubén Pineda; Watts, Stella; Alarcon, Ruben; Machado, Caio Graco; Las-Casas, Flor Maria G.; Simmons, Benno I.; Kaiser-Bunbury, Christopher N.; Bilde, Trine; Dalsgaard, Bo (2025). n/a(n/a)
  • Theremins Stimmen. Eder, Barbara (2025, January).
  • Will Pope Leo XIV be an ally against AI?. Marx, Paris (2025).
  • A New Electron and Proton Radiation Belt Identified by CIRBE/REPTile-2 Measurements After the Magnetic Super Storm of 10 May 2024. Li, Xinlin; Xiang, Zheng; Mei, Yang; O’Brien, Declan; Brennan, David; Zhao, Hong; Baker, Daniel N.; Temerin, Michael A. (2025). 130(2) e2024JA033504.
  • On Assessing the Impact of Social Risks on the Life Expectancy of Economically Active Population. Makarova, Mariya N. (2025). 18(1) 206–219.
  • Bacteria use exogenous peptidoglycan as a danger signal to trigger biofilm formation. Vaidya, Sanika; Saha, Dibya; Rode, Daniel K. H.; Torrens, Gabriel; Hansen, Mads F.; Singh, Praveen K.; Jelli, Eric; Nosho, Kazuki; Jeckel, Hannah; Göttig, Stephan; Cava, Felipe; Drescher, Knut (2025). 10(1) 144–157.
  • A Pedagogical Concept to Foster Pre-Service Teachers’ Media Education Competence Integrating Social Mixed Reality and Transcultural Education Baumann, Tamara; Tiede, Jennifer; Latoschik, Marc Erich; Grafe, Silke (J. Cohen, ed.) (2025). Association for the Advancement of Computing in Education (AACE), Orlando, FL, USA.
  • Emergence of collective oscillations in massive human crowds. Gu, François; Guiselin, Benjamin; Bain, Nicolas; Zuriguel, Iker; Bartolo, Denis (2025). 638(8049) 112–119.
  • Mensch werden : eine Theorie der Ontogenese Tomasello, Michael (2024). (1st ed.) Suhrkamp Verlag, Berlin.
  • Konvertierung bibliografischer Referenzdaten in ein neutrales Austauschformat : Probleme und Lösungsmöglichkeiten am Beispiel der Datenbank "Literatur zur Informationserschließung". Technical Report (PhD dissertation), Blischke, Kevin (2024).
  • Der Krake, das Meer und die tiefen Ursprünge des Bewusstseins Godfrey-Smith, Peter (2024). (1st ed.) Matthes & Seitz Berlin, Berlin.
  • Text und data mining für Forschungszwecke und Bibliotheken : KI in und durch Bibliotheken. Brehm, Elke (2024). 27(3)
  • Recherchieren mit ChatGPT? : Künstliche Intelligenz in der Literaturrecherche. Quaasdorf, Friedrich (2024). 11(4) 1–6.
  • Systematic literature review on named entity recognition : approach, method, and application. Warto; Rustad, Supriadi; Shidik, Guruh Fajar; Noersasongko, Edi; Purwanto; Muljono; Setiadi, De Rosal Ignatius Moses (2024). 12(4) 907–942.
  • Large language models as oracles for instantiating ontologies with domain-specific knowledge. Ciatto, Giovanni; Agiollo, Andrea; Magnini, Matteo; Omicini, Andrea (2024, April).
  • Hoffnung : eine Geschichte der Zuversicht von Homer bis zum Klimawandel Grethlein, Jonas (2024). (1st ed.) C.H.Beck, München.
  • Easy problems that LLMs get wrong. Williams, Sean; Huckle, James (2024, June).
  • KwicKwocKwac : a tool for rapidly generating concordances and marking up a literary text. Barzaghi, Sebastian; Paolucci, Francesco; Tomasi, Francesca; Vitali, Fabio (2024, October).
  • Brandes’ Verdacht. Krüper, Julian (2024).
  • Synthetic human memories : AI-edited images and videos can implant false memories and distort recollection. Pataranutaporn, Pat; Archiwaranguprok, Chayapatr; Chan, Samantha W. T.; Loftus, Elizabeth; Maes, Pattie (2024, September).
  • Advancing automatic subject indexing : combining weak supervision with extreme multi-label classification. Rajendram Bashyam, Lakshmi; Krestel, Ralf G. Rehm, S. Dietze, S. Schimmler, F. Krüger (eds.) (2024). (Vol. 14770) 214–223.
  • Reference and information services : an introduction Wong, Melissa A.; Saunders, Laura (2024). Bloomsbury Publishing USA.
  • Der Geist aus der Maschine : eine superschnelle Menschheitsgeschichte des digitalen Universums Kreye, Andrian (2024). Heyne Verlag, München.
  • Implementierung einer automatischen DDC-Klassifikation für die Suchmaschine BASE auf Basis von Annif. Technical Report (PhD dissertation), Broschinski, Christoph (2024).
  • Estimating global article processing charges paid to six publishers for open access between 2019 and 2023. Haustein, Stefanie; Schares, Eric; Alperin, Juan Pablo; Hare, Madelaine; Butler, Leigh-Ann; Schönfelder, Nina (2024, July).
  • Using ChatGPT for (semi-) automatic subject indexing of different document types. Golub, Koraljka; Wang, Jue; Widegren, Johannes (2024).
  • Collocates : what are they and how can they be used to explore representation?. Kennedy, Charlotte-Rose; Brookes, Gavin; Cherniaeva, Anna (2024).
  • Extraction of the author’s terminology and definitions from mathematical texts. Turnaev, Alexander; Apanovich, Zinaida (2024). (47) 43–51.
  • Medien, Macht, Meinung : auf dem Weg in die Kriegstüchtigkeit Dillmann, Renate (2024). (1st ed.) PapyRossa Verlag, Köln.
  • Entwicklung einer ontologie-basierten Knowledge Base zur Erfassung, Strukturierung und Evaluation von Wissen am Beispiel der Bibliothek der Folkwang Universität der Künste. Technical Report (PhD dissertation), Schmidt, Vera-Maria PhD thesis, Hagen. (2024).
  • Die Freiheit des Verstehens : eine hermeneutisch-kritische Theorie Bertram, Georg W. (2024). (Originalausgabe Edition ) Suhrkamp Verlag, Berlin.
  • NEXUS : eine kurze Geschichte der Informationsnetzwerke von der Steinzeit bis zur künstlichen Intelligenz Harari, Yuval Noah (2024). Penguin Verlag, München.
  • Ein Zeitalter wird gesichtet : vor 100 Jahren erschien Thomas Manns »Der Zauberberg«. Bartels, Felix (2024). 12–13.
  • WithdrarXiv : a large-scale dataset for retraction study. Rao, Delip; Young, Jonathan; Dietterich, Thomas; Callison-Burch, Chris (2024, December).
  • Exploiting LLMs’ reasoning capability to infer implicit concepts in legal information retrieval. Nguyen, Hai-Long; Nguyen, Tan-Minh; Nguyen, Duc-Minh; Vuong, Thi-Hai-Yen; Nguyen, Ha-Thanh; Phan, Xuan-Hieu (2024, October).
  • Bifurcation of semi-automated subject indexing services. Hahn, Jim (2024). 68(3)
  • Sneaked references : fabricated reference metadata distort citation counts. Besançon, Lonni; Cabanac, Guillaume; Labbé, Cyril; Magazinov, Alexander (2024). 75(12) 1368–1379.
  • Datenschutz und Datentracking in Verlagsverträgen. Mittermaier, Bernhard (2024). 11(4) 1–14.
  • The geometric structure of topic models. Hirth, Johannes; Hanika, Tom (2024, March).
  • AI : a means to an end or a means to our end?. Fry, Stephen (2024, September).
  • Technology-based Learning Services for Transferable Skills – A Systematic Literature Review. Zahn, E.-M.; Schöbel, S.; Söllner, M. (2024).
  • Towards Effective AI-Driven Reading Assistants: A Design Science Exploration. Thirty-Second European Conference on Information Systems. Hänel, Martin; Wambsganss, Thiemo; Söllner, Matthias (2024).
  • Navigating the Writing Mind: Intelligent Feedback to Supporting Students’ Cognitive Writing Process. Weber, F. (2024). 1–16.
  • LegalWriter: An Intelligent Writing Support System for Structured and Persuasive Legal Case Writing for Novice Law Students. Weber, Florian; Wambsganss, Thiemo; Neshaei, Seyed Parsa; Söllner, Matthias (2024). 1052:1–1052:23.
  • Modelling Argumentation for an User Opinion Aggregation Tool. Weingart, Pablo; Wambsganss, Thiemo; Söllner, Matthias (2024). 11548–11559.
  • Behavior Change Techniques in Digital Interventions for Health Behavior Change: A Taxonomy of Popular Mobile Applications. Meywirth, Sophia; Söllner, Matthias (2024).
  • Designing a Large Language Model-Based Coaching Intervention for Lifestyle Behavior Change. Meywirth, Sophia M. Mandviwalla, M. Söllner, T. Tuunanen (eds.) (2024).
  • Employee acceptance of digital transformation strategies: A paradox perspective. Klein, Sascha P.; Spieth, Patrick; Söllner, Matthias (2024). 41(5) 999–1021.
  • Enlaces Abril. me (2024).
  • Nachhaltige Intelligenz–intelligente Nachhaltigkeit: Transdisziplinäre Forschungsperspektiven. Hornung, G.; Blättel-Mink, B.; Helmke, J. T.; Döben-Henisch, G.-D.; Lamla, J.; Limberger, V.; Ohde, F.; Reß, B.; Schrader, C.; Söllner, M (2024).
  • Hurricane‐induced pollinator shifts in a tightly coadapted plant–hummingbird mutualism. Schrøder, Taia S. O.; Gonçalves, Fernando; Vollstädt, Maximilian G. R.; Zhang, Tianying; Jensen, Rasmus D.; Tarazona‐Tubens, Fabio L.; Kim, Seokmin; Galetti, Mauro; Simmons, Benno I.; Kaiser‐Bunbury, Christopher N.; Temeles, Ethan J.; Dalsgaard, Bo (2024). 244(1) 16–20.
  • Gibraltar subduction zone is invading the Atlantic. Duarte, João C.; Riel, Nicolas; Rosas, Filipe M.; Popov, Anton; Schuler, Christian; Kaus, Boris J.P (2024). 52(5) 331–335.
  • Perception, evolution, and the explanatory scope of scientific theories. Hoffman, Donald D.; Singh, Manish (2024). 31(9-10) 29–41.
  • „Wind of Change“ – von den zwei Königskindern, die nicht zueinander kommen konnten: Zur vereinigten Deutschen Nationalbibliothek. Schwens, Ute (2024).
  • Google, Microsoft, and Perplexity are promoting scientific racism in search results. Gilbert, David (2024).
  • A review of state of the art deep learning models for ontology construction. Zengeya, Tsitsi; Vincent Fonou-Dombeu, Jean (2024). 12 82354–82383.
  • Discovery und Geodaten : neue explorative Wege mit Graphen und Vektoren. Uttenweiler, Bernd (2024). 11(4) 1–9.
  • Personal identity and the Self. Madden, Rory (2024).
  • Jailbreaking LLM-controlled robots. Robey, Alexander; Ravichandran, Zachary; Kumar, Vijay; Hassani, Hamed; Pappas, George J. (2024, November).
  • Zensurvorwürfe in der Genderforschung. Frei, Martina (2024, October).
  • Theory-Driven Design of a Negotiation Canvas for Reaching Win-Win Agreements. Zahn, Eva-Maria; Dickhaut, Ernestine in Lecture Notes in Computer Science (2024). (Vol. 14621) 123–138.
  • Neustart in Zeiten des Fachkräftemangels : die Fusion zur RPTU Kaiserslautern-Landau. Chancen und Herausforderungen. Wollschläger, Thomas; Heisel, Carina (2024). 11(4) 1–6.
  • Let’s Chat to Negotiate: Designing a Conversational Agent for Learning Negotiation Skills. Zahn, E.-M.; Schöbel, S. M. Mandviwalla, M. Söllner, T. Tuunanen (eds.) (2024). (Vol. 14621) 229–243.
  • Atlas der KI : die materielle Wahrheit hinter den neuen Datenimperien Crawford, Kate (2024). C.H. Beck, München.
  • Mapping soft skills and further research directions for higher education: A bibliometric approach with structural topic modelling. Zahn, E.-M.; Schöbel, S.; Saqr, M.; Söllner, M. (2024). 1–21.
  • Use IT again? Dynamic roles of habit, intention and their interaction on continued system use by individuals in utilitarian, volitional contexts. Söllner, Matthias; Mishra, Abhay Nath; Becker, Jan-Michael; Leimeister, Jan Marco (2024). 33(1) 80–96.
  • Die Macht der Computermodelle : Quellen der Erkenntnis oder digitale Orakel? Simeon, Bernd (2023). (1. Aufl. 2023 Editionst ed.) Springer, Berlin, Heidelberg.
  • Ich, das Gehirn : zum Paradox eines sich selbst erforschenden Systems Hurka, Herbert M. (2023). transcript Verlag, Bielefeld.
  • Nudging Digital Learning – An Experimental Analysis of Social Nudges to Manage Self-Regulated Learning and Online Learning Success. Schlegel, Laura; Schöbel, Sofia; Söllner, Matthias (2023).
  • Vom Wald : eine Philosophie der Freiheit Grau, Alexander (2023). (1st ed.) Claudius, München.
  • ChatGPT und andere »Quatschmaschinen« : Gespräche mit Künstlicher Intelligenz Tuschling, Anna; Sudmann, Andreas; Dotzler, Bernhard J. (2023). transcript Verlag, Bielefeld.
  • Hybris und Nemesis : wie uns die Entzivilisierung von Macht in den Abgrund führt ; Einsichten aus 5000 Jahren Mausfeld, Rainer (2023). (1st ed.) Westend, Neu-Isenburg.
  • Leveraging Low Code Development of Smart Personal Assistants: An Integrated Design Approach with the SPADE Method. Elshan, Edona; Ebel, Philipp Alexander; Söllner, Matthias; Leimeister, Jan Marco (2023). 40(1) 96–129.
  • A speech-based empathy training system - initial design insights. Weber, Florian; Schween, Sebastian; Wambsganß, Thiemo; Söllner, Matthias (2022).
  • Kollaboration im Datenschutz. Datenschutz und Datensicherheit. Hornung, Gerrit; Söllner, Matthias; Stroscher, Jan-Philipp; Zahn, Eva-Maria (2022). 46(6) 384–389.
  • 3D structure of the Campi Flegrei caldera central sector reconstructed through short-period magnetotelluric imaging. Troiano, A.; Di Giuseppe, M. G.; Isaia, R. (2022). 12(1)
  • Estimating dispersal using close kin dyads: The kindisperse R package. Jasper, Moshe E.; Hoffmann, Ary A.; Schmidt, Thomas L. (2022). 22(3) 1200–1212.
  • Feminismus, Algorithmen, Gender-Data-Gap und was das alles mit Bibliotheks- und Informationswissenschaft zu tun hat. Juen, Sara (2021). (39)
  • Accurate Numerical Method for Singular Initial-Value Problems. Tesfaye Aga Bullo1*, Gemechis File Duressa1; Kiltu2, Gashu Gadisa S. Dixon, D. Bainbridge, R. Typke (eds.) (2021).
  • Zwischen Normierung und Offenheit : Potenziale und offene Fragen bezüglich kontrollierter Vokabulare und Normdateien. Strickert, Moritz (2021). (40)
  • Confronting indifference toward truth: Dealing with workplace bullshit. McCarthy, Ian P.; Hannah, David; Pitt, Leyland F.; McCarthy, Jane M. (2020). 63(3) 253–263.
  • Automating inference, learning, and design using probabilistic programming. Rainforth, Tom (2017).
  • Semantik und künstliche Intelligenz : Beiträge zur automatischen Sprachbearbeitung II. Eisenberg, Peter in De Gruyter Studienbuch (2016). De Gruyter.
  • What’s the frequency, Kenneth? : eine (queer)feministische Kritik an Sexismen und Rassismen im Schlagwortkatalog. Sparber, Sandra (2016). 69(2) 236–243.
  • Das Geschlecht spukt in der Stadtbibliothek : ein Aufruf für genderneutrale Bibliotheksangebote. Leyrer, Katharina (2014). (25) 76–79.
  • Die Frau im Bibliothekskatalog. Aleksander, Karin (2014). (25) 8–16.
  • Das Zeitalter der Erkenntnis : die Erforschung des Unbewussten in Kunst, Geist und Gehirn von der Wiener Moderne bis heute Kandel, Eric (2012). (4th ed.) Siedler Verlag, München.
  • Die Nicht-Gleichbehandlung von Frauen und Männern in der Schlagwortnormdatei - ein Offener Brief. Jank, Dagmar (1991). 25(9) 1418–1421.

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