Grundlagen der Kontextadaption · • Motivation im Zeitalter der digitalen Produkte (Anderson 2005) : • Das Steuerungsinstrument der Knappheit als Vorfilter des Angebots ist obsolet

WirtschaftsinformatikInstitut für Wirtschaftsinformatik, Professur für Anwendungssysteme und E-Business

Grundlagen der Kontextadaption

Svenja Hagenhoff

Forum Herstellung im Verlag

27.-28. April 2009 Berlin

© Institut für Wirtschaftsinformatik, Professur für Anwendungssysteme und E-Business

2

Gliederung

1. Idee der Kontextadaptivität

2. Sozialer Kontext: Individualisierung

3. Physikalischer Kontext: Ortsbezug

4. Wertschöpfungsarchitektur kontextadaptiver Angebote


3

Ursprüngliche Idee

• Erfassung der Situation eines Nutzers eines Computersystems

• Ziel: Kommunikation zwischen Mensch und Computer vereinfachen• Menge der Eingaben minimieren• Auswahlprozeduren vermeiden

• Beispiel:• Anfänger erhalten Schritt-für-Schritt-Navigation• Fortgeschrittene Nutzer können abkürzen


4

Bezogen auf die Medienwirtschaft

• Bereitstellung von Informationen / Informationsprodukten, die für die individuelle Situation des Nutzers relevant sind

• Motivation im Zeitalter der digitalen Produkte (Anderson 2005):

• Das Steuerungsinstrument der Knappheit als Vorfilter des Angebots ist obsolet (Das Anbieten von „Ladenhütern“ ist im Internet genauso teuer wie das Anbieten von Hits!)

• Die Mittel zur Produktion von Inhalten liegen nicht bei einigen wenigen, sondern bei allen (Ob etwas Mist ist, liegt dabei im Auge des Betrachters!)

=> die Menge und die Vielfalt an Inhalten wird praktisch grenzenlos

=> das Verhältnis von Nutzsignal zu Rauschen ist aber ungünstig

• Schlussfolgerung:

• Rezipienten benötigen einen Filter um das zu finden, was am besten zu ihnen passt (Anderson 2005)

• „In einer Welt der grenzenlosen Vielfalt ist der Kontext – nicht der Inhalt König“ (Rob Reid zitiert bei Anderson 2005, S. 130)


5

Kontextarten

Schilit et al. 1994

Bandbreite

Verfügbare Ressourcen

Technischer Kontext Sozialer Kontext

Physikalischer Kontext

Persönliche Präferenz Geschlecht

Andere Personen in der Nähe

Ort Zeit

Temperatur

Belichtung

Computer-umgebung

SozialeUmgebung

PhysikalischeUmgebung

SituationSituation

Ortsbezug

IndividualisierungPersonalisierungMicrochunking & Remixing

Lautstärke


6

Gliederung






7

Individualisierte Informationsgüter

Inhalte erzeugen Inhalte bündeln Inhalte distribuieren

Mein FAZ.net Ciando eBooks


8

Grundarchitektur von Individualisierungssystemen

Redaktion

Klassifikation

Selektion

Seiten-erstellung

Artikel Rezipienten-profil

Profil-erstellung

bspw. individuelle Zeitung

Rezipient

Ressourcenmodell PräferenzmodellInferenz- mechanismus

nach Kaspar/Hagenhoff 2003


9

Typen von Individualisierungssystemen

Präferenzmodell- Ressourcenmodell

Präferenzen archiviert

Präferenz nicht archiviert

(On the fly)

Selbstselektion

Eigenschaftsbasiertes Filtern

Diff

eren

zier

ung

nach

Prä

fere

nzar

chiv

ieru

ng

Differenzierung nach dem Vergleichsobjekt


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Selbstselektion

legt fest

www.faz.net


11

Rezipienten-profil

Präferenzmodell

Archivierung der Präferenz • Account• Cookie

Klassifikation

SelektionArtikel

Ressourcenmodell Inferenz- mechanismus

Redaktion

Politik Wirtschaft Gesellschaft

legt fest

Selbstselektion

Rezipient

nach Kaspar/Hagenhoff 2003

tagging


12





(On the fly)

Selbstselektion



Diff

eren

zier

ung

nach

Prä

fere

nzar

chiv

ieru

ng


13


Allianz gegen Franz, 07. April 2005

Cohn-Bendit findet erste Mitstreiter

In seinem Bestreben, Franz Beckenbauer als Uefa-Präsidenten zu verhindern, hat der Grünen-Politiker Daniel Cohn-Bendit Gleichgesinnte gefunden. Drei weitere Abgeordnete des EU- Parlaments unterstützen die Kampagne. Von seinen deutschen Kollegen erntet Cohn-Bendit nur Kritik.

Berlin - Nach Informationen der "taz" (Freitagausgabe) haben sich drei Europa-Politiker der von Cohn-Bendit am Wochenende initiierten Kampagne gegen Beckenbauer ("Allianz gegen Franz") angeschlossen. Die Abgeordneten wollen verhindern, dass Beckenbauer zum Uefa-Präsidenten gewählt wird. Cohn-Bendit hatte gesagt, es wäre "ein Skandal", wenn Beckenbauer das höchste Amt im europäischen Fußball erhalten würde…

• Beckenbauer (4)• Cohn-Bendit (4)• UEFA, Fußball (2)• EU-Politik (2)

Uefa Champions League, 27. April 2005

Chelsea muss um Finaleinzug zittern

Der FC Chelsea hat auf dem Weg ins Finale der UEFA Champions League einen herben Rückschlag einstecken müssen. Ausgerechnet im Heimspiel gegen den Ligakonkurrenten FC Liverpool kam der desginierte englische Meister nicht über ein Unentschieden hinaus. Zuletzt hatte der Uefa-Cup- Sieger von 2001 vor 20 Jahren im Finale des Landesmeister-Wettbewerbs gestanden…

EU-VERFASSUNG, 28. April 2005

Kanzler buhlt um Länderchefs

Die Bundesländer wollen bei EU-Entscheidungen künftig mehr mitreden. Bei einem Treffen mit dem Kanzler wollen die Ministerpräsidenten heute Bedingungen für ihre Zustimmung zur EU-Verfassung stellen. "Würdelos", findet die grüne EU- Parlamentarierin Rebecca Harms. Eine innen- politische ironische Kritik übte auch Cohn-Bendit

Rezipient

liest

Alle Berichte erschienen bei http://www.spiegel.de/

Eigenschaften

?


14

0

1

2

3

0 1 2 3

1429.04.2009

Eigenschaftsmatrix

Term 1 Fußball

Term 2 Politik

Dokument 1 3 0

Dokument 2 0 1

Dokument 3 1 2

Nachfrage 2 2

Eigenschaftsbasiertes Filtern: Funktionsweise

Term 2

Term

1D 2

D 3

D 1

N

α


15

Modifizierte Architektur von Individualisierungssystemen

Präferenz Selektion

Inhalte- angebot

Präferenz

Rezipient C

Präferenzmodell PräferenzmodellInferenz- mechanismus

Rezipient H


16

Collaborative Filtering



Präferenzmodell-Präferenzmodell

Selbstselektion



Abhängigkeitsbasiertes Filtern



(On the fly)

Diff

eren

zier

ung

nach

Prä

fere

nzar

chiv

ieru

ng


17

Text 3 Text 4 Text 7 Text 9


Collaborative Filtering

Rezipient C

konsumiertText 0 Text 3 Text 4

Identifikation ähnlicher Benutzer


Empfehlung des Profilunterschieds

Rezipient H

konsumiert

Archivierung der Präferenz in Account


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Benutzerprofil und Datenmatrix• Grundlage des Filterverfahrens bildet die Datenmatrix (U) sämtlicher Ratingvektoren (u1… uM) relevanter

Nutzer (M) innerhalb der betrachteten Gruppe von Objekten (N).• Benutzerprofil: Anzahl von Präferenzwerten für bestimmte Objekte • Präferenzwerte = Rating• Präferenz = Rating-Vektor

Ableiten einer individuellen Empfehlung• Identifikation systematischer Ähnlichkeiten zwischen den aktiven Benutzern und gespeicherten Benutzern

anhand von Distanz- oder Korrelationsanalysen, z.B. mit Bravais-Pearson• Selektion der ähnlichen Nutzer (Mentoren, Nachbarn)• Ergänzung der Missing Values im Rating-Vektor• Auswahl der Objekte mit höchsten individuellen Prognosewerten

1829.04.2009

Collaborative Filtering: Funktionsweise

⎥⎥⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

=

⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

=

uuu

uuu

uuu

u

u

u

MNMjM

iNiji

Nj

M

iU

.....................

.....................

......

1

1

11111

...

...


19



Präferenzmodell-Präferenzmodell

Selbstselektion



Collaborative FilteringPräferenzen archiviert


(On the fly)


Diff

eren

zier

ung

nach

Prä

fere

nzar

chiv

ieru

ng


20

Text 0 Text 8 Text 5





Rezipient

fragt nachText 0

Empfehlung von Objekten häufiger Kombination

Warenkorbanalyse

In y % der Fälle, in denen grüne Bücher gekauft werden, werden auch rote Bücher gekauft (Confidence).

Beide Produkte kommen in x % aller Transaktionen vor (Support).


21

Abhängigkeitsbasiertes Filtern: Funktionsweise

Alle Transaktionen

Blaue Bücher (100 %) Rote Bücher

Alle Transaktionen (100 %)

Blaue Bücher Rote Bücher

In y % der Fälle, in denen Blaue Bücher gekauft werden, werden auch rote Bücher gekauft. (Confidence)

Beide Produkte kommen in x % der Transaktionen vor (Support)

y % Confidence

x % Supportnach Hettich/Hippner 2001


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Abhängigkeitsbasiertes Filtern (sequentiell)

Rezipient

klicktSeite 1 Seite 5 Seite 8

Seite 1 Seite 2 Seite 5 Seite 9 Seite 11



Stereotype Klickpfade

Klickpfadanalyse

Empfehlung der letzten Seite eines passenden Klickpfades

…

nach Kaspar 2006, Grob/Bensberg 1999, Bensberg/Weiß 1999


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Abhängigkeitsbasierter Filter MyBestBets (sequentiell)

http://www.perso.develop.wiso.uni-goettingen.de/


24

Gegenüberstellung von Individualisierungssystemen

Selbstselektion Eigenschaftsbasiertes Filtern

Collaborative Filtering Abhängigkeits- basiertes Filtern

Präferenz des aktuellen Nutzers wird archiviert (Zeilenkopf)

Ja Nein Ja Nein

Objekteigen- schaften müssen identifiziert werden (Spaltenkopf)

Ja Ja Nein Nein

Historische Nutzer- daten erforderlich (Netzeffekte!) (Spaltenkopf)

Nein Nein Ja Ja

Präferenzmodell statisch

Ja Nein Nein Nein

Methodisch/ technischer Aufwand

Gering Sehr Hoch Sehr Hoch Hoch

Für den einzelnen Verlag nutzbar

Ja Ja Nein Nein

Aggregator nötig Nein Nein Ja Ja


25

Gliederung






26

Möglichkeiten der Realisierung des Ortsbezugs

Netzwerkbasierte Technologien • Cell of origin (COO)• Time of Arrival (TOA)• Enhanced Observed

Time Difference (E-OTD)• …

Satellitengestützte Technologien Baken-/Tag-basierte Technologien • RFID, Infrarot, NFC• Barcode

• sehr hohe Genauigkeit (cm)• Infrastrukturinvestitionen nötig• Geringe Abdeckung • Sichtkontakt erforderlich

• einfache Nutzung bestehender Infrastruktur

• Genauigkeit von Verfahren und Zellgrößen abhängig (50 m – 35 km)

• hohe Genauigkeit (1-30 m)• GPS-Empfänger nötig


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Architektur ortsbezogener Angebote

Beschreibung POI

Dienst: Stadtführung

Dienst: Restaurantfinder

InternetGelbe Seiten

Dienst: Eventfinder

Servicebereitstellung Contentbereitstellung

Lokal-nachrichten

Internet

Dienst: GA-Finder

Positionierung

KommunikationKommunikation


28

Gliederung






29

Architektur kontextbezogener Angebote

Inhalte

PräferenzenOrte

Netzdienstleister

Beschreibung Sehenswürdigkeiten

Inhalt 1

Geodaten

Inhalt 2

Speisekarten, Öffnungszeiten,…

Inhalt 3

InhalteanbieterIT-Dienstleister

Web Browser Darstellung der Inhalte

AnwendungslogikProfilverwaltung

Ortung Verbindungsmanager

Übertragungs- technologie

Web Server Bereitstellen von Inhalten

AnwendungslogikVerbindungsmanager

Kontextmanager

Übertragungs- technologie

Clientseite Serverseite

DienstebetreiberDiensteanbieter

=> fragmentierte Wertschöpfung von hoher Komplexität !

Hydra-Framework für mobile Anwendungen, Caus/Christmann/Hagenhoff 2008


30

Quellen

Zitierte LiteraturAnderson, C.: The Long Tail, Nischenprodukte statt Massenmarkt - Das Geschäft der Zukunft, München 2009.Bensberg, F., Weiß, T. : Web Log Mining als Marktforschungsinstrument für das World Wide Web, in: Wirtschaftsinformatik, Jahrg. 41 (1999), H. 5, S. 426-

432Grob, H., Bensberg, F.: Das Data-Mining-Konzept, Arbeitsbericht Nr. 8 der Reihe „Computergestütztes Controlling“, Institut für Wirtschaftsinformatik der

Westfälischen Wilhelms-Universität Münster: Münster, 1999.Hettich, S.; Hippner, H. (2001): Assoziationsanalyse, in: Hippner, H.; Ulrich, K.; Meyer, M.; Wilde, K. (Hrsg.), Handbuch Data Mining im Marketing, Vieweg,

S. 427-463.Kaspar, C.; Hagenhoff, S.: Individualität und Produktindividualisierung - Kundenprofile für die Personalisierung von digitalen Produkten, Arbeitsbericht des

Instituts für Wirtschaftsinformatik, Professur für Anwendungssysteme und E-Business, Georg-August-Universität Göttingen, Nr. 17, Göttingen 2003.Schilit, N., Adams, R., Want: Context-Aware Computing Applications, Proceedings of the Workshop on Mobile Computing Systems and Applications, 1994.

Weitere QuellenCaus, T., Christmann, S., Hagenhoff, S.: Hydra - An Application Framework for the Development of Context-Aware Mobile Services , in: Abramowicz, W.,

Fensel, D. (Hrsg.): 11th International Conference on Business Information Systems, Innsbruck, Österreich, 2008, S. 471-482 (best paper award). Caus, T., Christmann, S., Hagenhoff, S.: Development of Context-Aware Mobile Services: An Approach to Simplification, in: International Journal of Mobile

Communications (IJMC) (2009) 7, S. 133-153 Kaspar, C., Diekmann, T., Hagenhoff, S. (2005) ‘Kontextadaptive Systeme’, Wirtschaftswissenschaftliches Studium 34 (2005) 09, S. 519-522.Diekmann, T., Kaspar, C., Seidenfaden, L., Hagenhoff, S.: Kontextbewusste Informationsdienste auf Grundlage des Information Beacon Frameworks, in:

Lehner, F., Nösekabel, H., Kleinschmidt. P. (Hrsg.): Multikonferenz Wirtschaftsinformatik, Passau, 2006. http://www.gi-mms.de/mms2006/kurzbeitraege/diekmann.pdf

Kaspar, C.: Individualisierung und mobile Dienste am Beispiel der Medienbranche – Ansätze zum Schaffen von Kundenmehrwert, Göttingen, Open access bei www.univerlag.uni-goettingen.de.

Kaspar, C., Diekmann, T., Hagenhoff, S.: Kontextadaptive Systeme, in: WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium. 34 (2005) 09, S. 519-522.

Caus, T., Christmann, S., Klein, M., Hagenhoff, S.: Mobiltelefone als Stadtführer – Eine empirische Untersuchung der Nutzerakzeptanz, in: Hansen, H., Karagiannis, D., Fill H. (Hrsg.): 9. Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik; Business Services: Konzepte, Technologien, Anwendungen, Wien, 2009, S. 761-770.

Hagenhoff, S., Kaspar, C., Seidenfaden, L., Ortelbach, B.: Acceptance of the mobile Internet as distribution channel for paid content in Germany, in: Massimo Memmola, Latif Hakim (Hrsg.): Business Web Strategy: Design, Alignment, and Application, Hershey, USA , 2009, S. 252-267.

Seidenfaden, L., Kahnwald, N., Kaspar, C., Ortelbach, B.: Mediennutzung im digitalen Leben: Active Content Interfaces, Paid Content und integrierte Geschäftsmodelle, Berlin 2005.

Schildhauer, T., Herz, P., Leibeck, P., Seidenfaden, L., Kaspar, C.: Verlage digital unterwegs – Geschäftsmodelle für Mobile Content und Mobile Services, Verband Deutscher Zeitschriftenverleger (VDZ), Berlin 2005.


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Kontakt

Georg-August-Universität GöttingenProfessur für Anwendungssysteme und E-BusinessPriv.-Doz. Dr. Svenja HagenhoffPlatz der Göttinger Sieben 537073 Göttingen

Tel. +49 (0)551 / 39-4479Fax +49 (0)551 / 39-9735

[email protected]


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