Umfassende Know-Center-Präsenz @ ACM IUI Konferenz 2017

Auf der ACM IUI Konferenz von 14. bis 16. März 2017 in Limassol, Zypern wird das Know-Center mit gleich 6 Papers und einer Workshop-Keynote vertreten sein.

Von 14. bis 16. März 2017 findet die jährliche ACM IUI Konferenz zum 22. Mal, diesmal in Limassol, Zypern, statt und dient wieder einmal als Forum für die Intelligent User Interfaces-Community zur Präsentation herausragender Forschung und Entwicklung in diesem Bereich. Eduardo Veas, Cecilia di Sciascio und Peter Hasitschka vom Know-Center werden mit einem zur Hauptkonferenz akzeptierten Paper, einem invited Paper, vier Workshop-Papers und einer Workshop-Keynote sowie einer Dissertationspräsentation an der Konferenz teilnehmen.

Das auf der Hauptkonferenz angenommene Paper WikiLyzer: Interactive Information Quality Assessment in Wikipedia berichtet über das Toolkit WikiLyzer, das am Know-Center zur Unterstützung in der Klassifikation von Wikipedia-Artikeln und zur Qualitätsfehler-Erkennung entwickelt wurde. Dies ermöglicht den Usern komplexe Qualitäts-Metriken zu erstellen und hochqualitativen Inhalt in großen digitalen Bibliotheken zu identifizieren.

Das invited Full Paper von den ACM Journal Transactions on Interactive Intelligent Systems (ACM TIIS) mit dem Titel VizRec: Recommending Personalized Visualizationsbehandelt Strategien zur Empfehlung geeigneter Visualisierungen unter Berücksichtigung der Benutzer-Präferenzen und wie das visuelle Empfehlungssystem VizRec des Know-Centers an diese Herausforderung herangeht.

Außerdem wird das Know-Center sehr aktiv in dem IUI-Workshop zum Thema Exploratory Search and Interactive Data Analytics (ESIDA 17) sein und dort eine Keynote-Präsentation halten sowie vier Papers präsentieren:

In seiner Keynote-Präsentation From Search to Discovery with Visual Exploration Tools” erläutert Eduardo Veas Studien zur Untersuchung von Text-Dokumenten und zur Identifikation wissenschaftlicher Informationen mittels Visual Analytics Interfaces. Die Diskussion umfasst sowohl Interface Design als auch visuelles Erkundungsverhalten.

Das Paper “Visual Exploration of Large Scatter Plot Matrices by Pattern Recommendation based on Eye Tracking”, bei dem Nelson Silva vom Know-Center als Co-Autor mitgewirkt hat, demonstriert den visuellen Erkundungsprozess von großen SPLOMs anhand einer Benutzerstudie. Hierfür wurden bildbasierte Ungleichheitsmaße zur Muster-Empfehlung verwendet.

Im Paper “Visual Exploration and Analysis of Recommender Histories: A Web-Based Approach Using WebGL” wird das webbasierte Tool ECHO vorgestellt, das es Usern erlaubt Suchergebnis-Verläufe zu visualisieren, um das Wiederfinden und die Analyse der erhaltenen Information auch angesichts einer großen Anzahl an Ressourcen zu erleichtern.

“Exploring and Summarizing Document Collections with Multiple Coordinated Views” stellt das neue System PaperViz vor, das ein interaktives, web-basiertes User Interface mit verschiedenen Visualisierungsmethoden kombiniert, um Benutzer bei der Extraktion nützlicher Information aus wissenschaftlicher Literatur zu unterstützen. Das Paper diskutiert das Tool selbst sowie aus einer Usability-Studie gewonnene Erkenntnisse darüber.

Und das Paper “Visual exploration of network hostile behavior” präsentiert ein grafisches Interface zur Identifikation von feindlichem Verhalten in Netzwerk-Logs und illustriert den Ablauf anhand einer Design-Studie, die mit zwei Netzwerksicherheits-Experten durchgeführt wurde.

Zusätzlich zu all dem wird Cecilia di Sciascio ihr Dissertationsthema “Advanced User Interfaces and Hybrid Recommendations for Exploratory Search” beim Doktorandenkonsortium  vorstellen und von ihrer Entwicklung eines intelligenten, interaktiven Tools berichten, das Empfehlungssysteme mit fortschrittlichen Benutzeroberflächen kombiniert, um sowohl Such-Aufgaben als auch die Untersuchung von Benutzerverhalten und –erfahrung zu unterstützen.

Bibliographie:

di Sciascio, C., Strohmaier, D., Errecalde, M., & Veas, E. (2017). WikiLyzer: Interactive Information Quality Assessment in Wikipedia

Mutlu, B., Veas, E., & Trattner, C. (2016). VizRec: Recommending Personalized Visualizations. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems (TiiS), 6(4), 31

Shao, L., Silva,N., Eggeling, E. and Schreck, T.. Visual Exploration of Large Scatter Plot Matrices by Pattern Recommendation based on Eye Tracking

Hasitschka, P. and Sabol, V.. Visual Exploration and Analysis of Recommender Histories

di Sciascio, C., Mayr, L. and Veas, E.. Exploring and Summarizing Document Collections with Multiple Coordinated Views

Guerra, J., Catania, C. and Veas, E. Visual exploration of network hostile behavior

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