@inproceedings{37312, abstract = {{Optimal decision making requires appropriate evaluation of advice. Recent literature reports that algorithm aversion reduces the effectiveness of predictive algorithms. However, it remains unclear how people recover from bad advice given by an otherwise good advisor. Previous work has focused on algorithm aversion at a single time point. We extend this work by examining successive decisions in a time series forecasting task using an online between-subjects experiment (N = 87). Our empirical results do not confirm algorithm aversion immediately after bad advice. The estimated effect suggests an increasing algorithm appreciation over time. Our work extends the current knowledge on algorithm aversion with insights into how weight on advice is adjusted over consecutive tasks. Since most forecasting tasks are not one-off decisions, this also has implications for practitioners.}}, author = {{Leffrang, Dirk and Bösch, Kevin and Müller, Oliver}}, booktitle = {{Hawaii International Conference on System Sciences}}, keywords = {{Algorithm aversion, Time series, Decision making, Advice taking, Forecasting}}, title = {{{Do People Recover from Algorithm Aversion? An Experimental Study of Algorithm Aversion over Time}}}, year = {{2023}}, } @inproceedings{50431, abstract = {{Recommender systems now span the entire customer journey. Amid the multitude of diversified experi- ences, immersing in cultural events has become a key aspect of tourism. Cultural events, however, suffer from fleeting lifecycles, evade exact replication, and invariably lie in the future. In addition, their low standardization makes harnessing historical data regarding event content or past patron evaluations intricate. The distinctive traits of events thereby compound the challenge of the cold-start dilemma in event recommenders. Content-based recommendations stand as a viable avenue to alleviate this issue, functioning even in scenarios where item-user information is scarce. Still, the effectiveness of content- based recommendations often hinges on the quality of the data representation they build upon. In this study, we explore an array of cutting-edge uni- and multimodal vision and language foundation models (VL-FMs) for this purpose. Next, we derive content-based recommendations through a straightforward clustering approach that groups akin events together, and evaluate the efficacy of the models through a series of online user experiments across three dimensions: similarity-based evaluation, comparison-based evaluation, and clustering assignment evaluation. Our experiments generated four major findings. First, we found that all VL-FMs consistently outperformed a naive baseline of recommending randomly drawn events. Second, unimodal text-based embeddings were surprisingly on par or in some cases even superior to multimodal embeddings. Third, multimodal embeddings yielded arguably more fine-grained and diverse clusters in comparison to their unimodal counterparts. Finally, we could confirm that cross event interest is indeed reliant on the perceived similarity of events, resonating with the notion of similarity in content-based recommendations. All in all, we believe that leveraging the potential of contemporary FMs for content-based event recommendations would help address the cold-start problem and propel this field of research forward in new and exciting ways.}}, author = {{Halimeh, Haya and Freese, Florian and Müller, Oliver}}, booktitle = {{Workshop on Recommenders in Tourism, co-located with the 17th ACM Conference on Recommender Systems}}, title = {{{Event Recommendations through the Lens of Vision and Language Foundation Models}}}, year = {{2023}}, } @inproceedings{45270, abstract = {{Clinical depression is a serious mental disorder that poses challenges for both personal and public health. Millions of people struggle with depression each year, but for many, the disorder goes undiagnosed or untreated. Over the last decade, early depression detection on social media emerged as an interdisciplinary research field. However, there is still a gap in detecting hesitant, depression-susceptible individuals with minimal direct depressive signals at an early stage. We, therefore, take up this open point and leverage posts from Reddit to fill the addressed gap. Our results demonstrate the potential of contemporary Transformer architectures in yielding promising predictive capabilities for mental health research. Furthermore, we investigate the model’s interpretability using a surrogate and a topic modeling approach. Based on our findings, we consider this work as a further step towards developing a better understanding of mental eHealth and hope that our results can support the development of future technologies.}}, author = {{Halimeh, Haya and Caron, Matthew and Müller, Oliver}}, booktitle = {{Hawaii International Conference on System Sciences}}, keywords = {{Social Media and Healthcare Technology, early depression detection, liwc, mental health, transfer learning, transformer architectures}}, title = {{{Early Depression Detection with Transformer Models: Analyzing the Relationship between Linguistic and Psychology-Based Features}}}, year = {{2023}}, } @techreport{50741, abstract = {{Zitieren als: Wissenschaftlicher Beirat für Agrarpolitik, Ernährung und gesundheitlichen Verbraucher- schutz beim BMEL (2023): Neue Sorgfaltspflichten für Unternehmen des Agrar- und Ernährungssektors: Empfehlungen zu aktuellen Gesetzesentwicklungen. Gutachten. Berlin.}}, author = {{Spiller, Achim and Nieberg, Hiltrud and Renner, Britta and Balmann, Alfons and Birna, Regina and Bosy-Westphal, Anja and Buyken, Anette and Döring, Thomas and Feindt, Peter and Götz, Kai-Uwe and Linseisen, Jakob and Nöthlings, Ute and Martínes, José and Pischetsrieder, Monika and Voget-Kleschin, Lieske and Weingarten, Peter and Wesseler, Justus and Wieck, Christine}}, publisher = {{Wissenschaftlicher Beirat für Agrarpolitik, Ernährung und gesundheitlichen Verbraucherschutz beim BMEL}}, title = {{{Neue Sorgfaltspflichten für Unternehmen des Agrar- und Ernährungssektors: Empfehlungen zu aktuellen Gesetzesentwicklungen}}}, year = {{2023}}, } @misc{46533, author = {{Buhl, Heike M. and Eickelmann, Birgit and Niemann, Jan and Raneck-Kuhlmann, Anna and Drossel, Kerstin}}, title = {{{Qualitätsmanagement im Verbundvorhaben Communities of Practice für eine innovative Lehrerbildung NRW (COMeIN). Abschlussbericht}}}, year = {{2023}}, } @article{51020, abstract = {{Der Hoffnung auf einen nachhaltigen Digitalisierungsschub von Studium und Lehre an Hochschulen in Corona-Zeiten folgte vielerorts Ernüchterung. Die fast vollständige und überwiegend begrüßte Rückkehr zur Präsenzlehre führte dazu, dass wenig darüber reflektiert wurde, welche Erfahrungen mit der Online-Lehre gemacht wurden und worauf sich aufbauen lässt. Im Frühjahr 2023 wurde ein Open-Space-Workshop zur Unterstützung der (digitalen) Lehre durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen: Den Lehrenden kommt eine zentrale Rolle für die weitere Digitalisierung zu.}}, author = {{Mauermeister, Sylvi and Steinhardt, Isabel and Bloch, Roland and Lohner, David and Schulz, Anja}}, issn = {{0340-8469}}, journal = {{Sozialmagazin}}, pages = {{66 -- 72}}, publisher = {{Beltz Juventa}}, title = {{{"Immerhin wurden Erfahrungen mit digitalen Tools gemacht"}}}, doi = {{10.3262/SM2312066}}, volume = {{11}}, year = {{2023}}, } @article{46042, author = {{Koch, Reinald and Holtmann, Svea and Giese, Henning}}, issn = {{0044-2372}}, journal = {{Journal of Business Economics}}, number = {{1-2}}, pages = {{59--109}}, publisher = {{Springer Science and Business Media LLC}}, title = {{{Losses Never Sleep – The Effect of Tax Loss Offset on Stock Market Returns during Economic Crises}}}, doi = {{10.1007/s11573-022-01134-4}}, volume = {{93}}, year = {{2023}}, } @article{22924, author = {{Hoppe, Thomas and Schanz, Deborah and Sturm, Susann and Sureth-Sloane, Caren}}, issn = {{1468-4497}}, journal = {{European Accounting Review}}, number = {{2}}, pages = {{239--273}}, title = {{{The Tax Complexity Index – A Survey-Based Country Measure of Tax Code and Framework Complexity}}}, doi = {{10.1080/09638180.2021.1951316}}, volume = {{32}}, year = {{2023}}, } @techreport{51017, author = {{Schulte, A. and Eickelmann, Birgit and Hauck-Thum, U.}}, title = {{{Schultransform trifft MINT. Der Einfluss eines MINT-Schwerpunkts auf die Schultransformation}}}, year = {{2023}}, } @article{50854, author = {{Blank, Andreas}}, journal = {{Early Modern French Studies }}, number = {{1}}, pages = {{131--149}}, title = {{{“The Morality of Self-Acceptance: La Rochefoucauld and the Augustinian Challenge.” }}}, volume = {{45}}, year = {{2023}}, } @article{50855, author = {{Blank, Andreas}}, journal = {{History of European Ideas}}, number = {{3}}, pages = {{491--505}}, title = {{{“Marquard Freher and the Presumption of Goodness in Legal Humanism.” }}}, volume = {{49}}, year = {{2023}}, } @unpublished{51159, abstract = {{Sparsity is a highly desired feature in deep neural networks (DNNs) since it ensures numerical efficiency, improves the interpretability of models (due to the smaller number of relevant features), and robustness. In machine learning approaches based on linear models, it is well known that there exists a connecting path between the sparsest solution in terms of the $\ell^1$ norm,i.e., zero weights and the non-regularized solution, which is called the regularization path. Very recently, there was a first attempt to extend the concept of regularization paths to DNNs by means of treating the empirical loss and sparsity ($\ell^1$ norm) as two conflicting criteria and solving the resulting multiobjective optimization problem. However, due to the non-smoothness of the $\ell^1$ norm and the high number of parameters, this approach is not very efficient from a computational perspective. To overcome this limitation, we present an algorithm that allows for the approximation of the entire Pareto front for the above-mentioned objectives in a very efficient manner. We present numerical examples using both deterministic and stochastic gradients. We furthermore demonstrate that knowledge of the regularization path allows for a well-generalizing network parametrization.}}, author = {{Amakor, Augustina Chidinma and Sonntag, Konstantin and Peitz, Sebastian}}, booktitle = {{arXiv}}, title = {{{A multiobjective continuation method to compute the regularization path of deep neural networks}}}, year = {{2023}}, } @unpublished{51158, abstract = {{Extended Dynamic Mode Decomposition (EDMD) is a popular data-driven method to approximate the Koopman operator for deterministic and stochastic (control) systems. This operator is linear and encompasses full information on the (expected stochastic) dynamics. In this paper, we analyze a kernel-based EDMD algorithm, known as kEDMD, where the dictionary consists of the canonical kernel features at the data points. The latter are acquired by i.i.d. samples from a user-defined and application-driven distribution on a compact set. We prove bounds on the prediction error of the kEDMD estimator when sampling from this (not necessarily ergodic) distribution. The error analysis is further extended to control-affine systems, where the considered invariance of the Reproducing Kernel Hilbert Space is significantly less restrictive in comparison to invariance assumptions on an a-priori chosen dictionary.}}, author = {{Philipp, Friedrich and Schaller, Manuel and Worthmann, Karl and Peitz, Sebastian and Nüske, Feliks}}, booktitle = {{arXiv:2312.10460}}, title = {{{Error analysis of kernel EDMD for prediction and control in the Koopman framework}}}, year = {{2023}}, } @techreport{48414, author = {{Greil, Stefan and Kaluza-Thiesen, Eleonore and Schulz, Kim Alina and Sureth-Sloane, Caren}}, publisher = {{TRR 266 Accounting for Transparency}}, title = {{{Umfrage: Tax Compliance und Verrechnungspreise}}}, doi = {{10.52569/hmje9021}}, year = {{2023}}, } @article{51256, abstract = {{Mit dem Begriff wissenschaftsbezogener Rechtspopulismus/-extremismus fokussiert der Beitrag solche (extrem) rechten Organisationen, Praktiken und Diskursstrategien, die sich auf das Feld der Wissenschaft beziehen. Dabei rückt in einer qualitativen Interview-Studie die Betroffenenperspektive in den Mittelpunkt, die ein blinder Fleck der Forschung ist: Wie nehmen Betroffene wissenschaftsbezogenen Rechtspopulismus/-extremismus wahr und welche Umgangsweisen finden sie? Präsentiert werden Ergebnisse zur widersprüchlichen Erscheinungsform von wissenschaftsbezogenem Rechtspopulismus/-extremismus. Neben erwartbaren Phänomenen (zum Beispiel (kultur-)rassistischen, misogynen, antidemokratischen und verschwörungstheoretischen Positionierungen) zeigt sich dieser insofern widersprüchlich, als dass er zwischen Inanspruchnahme von Wissenschaftlichkeit sowie Wissenschaftsfreiheit auf der einen Seite und Wissenschaftsfeindlichkeit auf der anderen Seite oszilliert. Er trifft mit Hochschulen auf Institutionen, deren Strukturen einen kritischen Umgang erschweren, und er wirkt weit über die jeweils konkreten Situationen seines Erscheinens hinaus. Unsere Analysen untermauern die Notwendigkeit, die Bedeutung von wissenschaftsbezogenem Rechtspopulismus/-extremismus in seiner Widersprüchlichkeit über die jeweiligen Situationen hinaus zu erkennen und wissenschaftsspezifische Antworten zu finden, die dieser Widersprüchlichkeit Rechnung tragen – und sind damit eine Aufforderung an Hochschulen und alle dort tätigen Personen.}}, author = {{Haker, Christoph and Otterspeer, Lukas}}, issn = {{2701-9624}}, journal = {{ZRex – Zeitschrift für Rechtsextremismusforschung}}, number = {{1}}, pages = {{102--117}}, publisher = {{Verlag Barbara Budrich GmbH}}, title = {{{Wissenschaftsbezogener Rechtspopulismus/-extremismus an Hochschulen – Perspektiven von Betroffenen}}}, doi = {{10.3224/zrex.v3i1.07}}, volume = {{3}}, year = {{2023}}, } @misc{51271, author = {{Haker, Christoph and Otterspeer, Lukas and Thole, Werner}}, publisher = {{Institut für Theorie und Empirie des Sozialen e.V.}}, title = {{{Einladung zum Draußen-Bleiben. Safer Spaces sind nicht nur Schutzraum, sie sind eine Methode der Herrschafts- und Erkenntniskritik.}}}, year = {{2023}}, } @inproceedings{51302, author = {{Haker, Christoph and Otterspeer, Lukas}}, booktitle = {{Entgrenzungen. Beiträge zum 28. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Erziehungswissenschaft}}, editor = {{Heinemann, Alisha and Karakaşoğlu, Yasemin and Linnemann, Tobias and Rose, Nadine and Sturm, Tanja}}, isbn = {{9783847427506}}, publisher = {{Verlag Barbara Budrich}}, title = {{{Wie hältst du es mit der Wahrheit? Bilder von Wissenschaft und Wissenschaftler*in-Sein angesichts von Diagnosen der Postfaktizität.}}}, doi = {{10.3224/84742750}}, year = {{2023}}, } @inproceedings{51304, author = {{Haker, Christoph and Lehnert, Esther and Otterspeer, Lukas and Thole, Werner}}, booktitle = {{Polarisierte Welten. Verhandlungen des 41. Kongresses der Deutschen Gesellschaft für Soziologie in Bielefeld 2022}}, editor = {{Villa, Paula-Irene}}, title = {{{Wissenschaftsbezogener Rechtspopulismus/-extremismus. Eine Podiumsdiskussion.}}}, year = {{2023}}, } @phdthesis{51352, abstract = {{Erfolg und Misserfolg eines Unternehmens werden maßgeblich durch getroffene Entscheidungen beeinflusst. Daher verlassen sich Entscheider oft auf Entscheidungsunterstützungssysteme, die durch Datensimulation, -optimierung und -visualisierung bei der Identifizierung von geeigneten Entscheidungen unterstützen. Für eine optimale Unterstützung muss ein Entscheidungsunterstützungssystem (EUS) jedoch auf den Entscheidungsprozess eines Entscheiders abgestimmt sein und verfügbare Daten, Optimierungsziele, persönliche Präferenzen sowie weitere Einflussfaktoren berücksichtigen. EUS-Entwickler können aufgrund der Komplexität und Volatilität von Geschäftsumgebungen allerdings nicht alle potenziellen Entscheidungsprozesse während des Entwurfs eines EUS vorhersehen, wodurch ein EUS einem Entscheider häufig nur unzureichende Anpassungsmöglichkeiten an den individuellen Entscheidungsprozess bietet. Die Einzelanfertigung eines EUS, das auf einen Entscheidungsprozess zugeschnitten ist, ist ein kosten- und zeitintensives Unterfangen aufgrund der begrenzten Verfügbarkeit von Softwareentwicklern oder Missverständnissen zwischen Entwicklern und Entscheidern während der Entwicklung. Daher geben sich Entscheider möglicherweise mit einem handelsüblichen EUS zufrieden, das nicht vollständig mit ihrem Entscheidungsprozess übereinstimmt, suboptimale Entscheidungen begünstigt und so den Unternehmenserfolg negativ beeinflusst. In dieser Arbeit wird ein Ansatz vorgeschlagen, der es Entscheidern ermöglicht, selbst maßgeschneiderte Entscheidungsunterstützungssysteme zu entwickeln und so die Diskrepanz zwischen benötigter und tatsächlicher Entscheidungsunterstützung zu vermeiden. Dazu stellen EUS-Entwickler einen Teil der EUS-Funktionalität als wiederverwendbare Software-Dienste bereit ...}}, author = {{Kirchhoff, Jonas}}, publisher = {{Universität Paderborn}}, title = {{{Decision Support Ecosystems: Assisted Low-Code Development of Tailored Decision Support Systems}}}, doi = {{10.17619/UNIPB/1-1845}}, year = {{2023}}, } @book{49639, abstract = {{Intersektionalität hält als Forschungsgegenstand, als Schauplatz theoretischer Diskussion und als Analyseperspektive seit Jahren verstärkt Einzug in unterschiedliche akademische Disziplinen und Bereiche. Es verwundert daher nicht, dass sich das Intersektionalitätsparadigma auch im Bereich der Literaturwissenschaft und -didaktiken zunehmend als produktiv erweist, wie wir mit dem Sammelband zeigen wollen, der intersektionale literaturwissenschaftliche und -didaktische Fallstudien aus unterschiedlichen Philologien versammelt und so ein Prisma der Erforschung literarischer Repräsentationen des Zusammenspiels von einander verschärfenden bzw. abschwächenden Diskriminierungskategorien bietet. Inwiefern die Einzelbeiträge kritische Reflexionen verschiedener Positionen der Intersektionalitätsforschung präsentieren und Beispiele für die vielfältige Ausgestaltung intersektional orientierter Textanalyse auf theoretischer und methodischer Ebene anbieten sowie didaktische Lesarten des Intersektionalitätsparadigmas aufzeigen, machen wir aufbauend auf einer ausführlichen Begriffs- und Theoriereflexion einleitend deutlich.}}, editor = {{Abrego, Verónica and Henke, Ina and Kißling, Magdalena and Lammer, Christina and Leuker, Maria-Theresia}}, isbn = {{9783534276721}}, publisher = {{wbg Academic}}, title = {{{Intersektionalität und erzählte Welten}}}, doi = {{https://doi.org/10.21248/gups.73899}}, year = {{2023}}, }