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In diesem Beitrag stellen wir unsere Work-In-Progress Social-Media-Studie zu Instagram-Stories während der Bundestagswahl 2021 vor. Da es wenig Daten zu den Inhalten und Elementen der Stories gibt haben wir ein Annotationstool entwickelt, mit dem durch Crowdsourcing Stories auf privaten Profilen und denen von Influencern annotiert und beschrieben werden können. Zusätzlich wurden die Stories politischer Parteien und derer Spitzenkandidat*innen automatisiert gesammelt und teilautomatisiert annotiert. Die beiden Korpora werden im weiteren Verlauf miteinander verglichen um zunächst auf einer Metaebene unterschiede und parallelen der Story-Nutzung zwischen Privatpersonen und politischer Akteure sowie Influencern zu erfassen. Als Nebeneffekt erhalten wir ein Korpus das es entgegen der vorhandenen Literatur zum ersten Mal erlaubt quantitative Aussagen zu Instagram-Stories machen kann: Welche Elemente und Medien werden genutzt, welche Inhalte geteilt. Ein Beitrag zur 8. Tagung des Verbands "Digital Humanities im deutschsprachigen Raum" - DHd 2022 Kulturen des digitalen Gedächtnisses.

Die in literarischen Texten enthalten Emotionsdarstellungen sind aus dem Abstand einiger Jahrhunderte aufgrund veränderter anthropologischer Vorstellungen und literarischer Darstellungskonventionen oftmals nicht mehr verständlich. Das ist auch der Fall bei deutschsprachigen Dramentexten aus dem 17. bis 19. Jahrhundert. Will man diese Dramen für die Gegenwart nicht nur speichern, sondern auch verständlich halten, muss man nicht nur die Texte selbst, sondern auch die Information, welche Emotion jeweils von einer Figur gemeint ist, im kulturellen Gedächtnis bewahren. Im Beitrag wird zunächst die Emotionstaxonomie mit vier Oberklassen und 13 Einzelemotionen begründet, die es ermöglichen soll, Kontinuität und Wandel in der Emotionsdarstellung im Untersuchungszeitraum zu erforschen. Anschließend wird die Prädominanz von 'Leid' und die Verteilung der Emotionen 'Leid' und 'Freude' im Handlungsverlauf der 11 bisher annotierten Dramen diskutiert. Zum Schluss wird erläutert, inwiefern von Deep Learning-basierten Sprachmodellen auf derzeitigem Stand erstmals kontextsensitive Vorhersageergebnisse zu erwarten sind, die über bisherige Machine-Learning-Verfahren hinausgehen. Ein Beitrag zur 8. Tagung des Verbands "Digital Humanities im deutschsprachigen Raum" - DHd 2022 Kulturen des digitalen Gedächtnisses.

Movies in Digital Humanities are often enriched with information by annotating the text e.g. via subtitles. However, we hypothesize that the missing presentation of the multimedia content is disadvantageous for certain annotation types like sentiment annotation. We claim that performing the annotation live during the viewing of the movie is beneficial for the annotation process. We present and evaluate the first version of a novel approach and prototype to perform live sentiment annotation of movies while watching them. The prototype consists of an Arduino microcontroller and a potentiometer which is paired with a slider. We perform an annotation study for five movies receiving sentiment annotations from three annotators each, once via live annotation and once via traditional subtitle annotation to compare the approaches. While the agreement among annotators increases slightly by using live sentiment annotation, the overall experience and subjective effort measured by quantitative post questionnaires improves significantly. The qualitative analysis of post annotation interviews validates these findings.

In this paper a connection between the idea of design patterns in software en-gineering and the ISO standard for ergonomics in multimedia applications (ISO 14915) is drawn. Media Design Patterns are discussed as a contribution to multimedia engineering in the light of a greater need for multimedia con-tent development methods.

We present the results of an evaluation study in the context of lexicon-based sentiment analysis resources for German texts. We have set up a comprehensive compilation of 19 sentiment lexicon resources and 20 sentiment-annotated corpora available for German across multiple domains. In addition to the evaluation of the sentiment lexicons we also investigate the influence of the following preprocessing steps and modifiers: stemming and lemmatization, part-of-speech-tagging, usage of emoticons, stop words removal, usage of valence shifters, intensifiers, and diminishers. We report the best performing lexicons as well as the influence of preprocessing steps and other modifications on average performance across all corpora. We show that larger lexicons with continuous values like SentiWS and SentiMerge perform best across the domains. The best performing configuration of lexicon and modifications considering the f1-value and accuracy averages across all corpora achieves around 67%. Preprocessing, especially stemming or lemmatization increases the performance consistently on average around 6% and for certain lexicons and configurations up to 16.5% while methods like the usage of valence shifters, intensifiers or diminishers rarely influence overall performance. We discuss domain-specific differences and give recommendations for the selection of lexicons, preprocessing and modifications.

Dysfunctional cognitions are a crucial part of depression. Cognitive therapy aims to modify dysfunctional beliefs. Typically, dysfunctional beliefs are questioned, and patients are trained to think of alternative functional beliefs. We developed a computer-assisted, avatar-based adjunct for cognitive therapy that aims to reduce dysfunctional beliefs and symptom severity. Besides, it aims to promote alternative functional beliefs. In a randomized controlled trial with 34 patients diagnosed with major depression currently undergoing inpatient treatment at the university psychiatric hospital in Regensburg, Germany, participants were randomly assigned to receive either treatment as usual (TAU) or computer-assisted avatar-based treatment for dysfunctional beliefs (CAT-DB) in addition to TAU. In CAT-DB participants are faced with a virtual avatar expressing their personal dysfunctional beliefs. Participants are asked to contradict these and express alternative functional beliefs. Assessments of conviction of dysfunctional beliefs, functional beliefs and symptom severity were done shortly before the intervention (pre-treatment), right after the intervention (post-treatment) and 14 days later (follow-up). The reduction in conviction of dysfunctional beliefs and symptom severity, and the increase in conviction of alternative functional beliefs at post-treatment and follow-up were significantly greater for the group receiving CAT-DB. Our study provides an indication in favor of the effectiveness of CAT-DB for depressive patients. It is a simple tool that could support classical cognitive therapy. Further studies at different centres, with larger sample sizes and varying therapeutic contexts are required to prove the effectiveness of our intervention.

Expert-based usability evaluation methods offer valuable alternatives to traditional user testing in Human-Machine Interaction (HMI) development. While general measures of usability for user-based empirical studies are well-known throughout the community of researchers, expert-based approaches often lack such general measures of usability. This research introduces the Guideline Compliance Scale (GCS), a measure that can be applied during guideline reviews to assess the overall level of usability. Several guidelines relevant for the system being evaluated are rated by the evaluators according to their compliance. In the case study for our research, an automotive user interface was empirically evaluated in a user study as well as a guideline review with experts. The usability problem lists, which form part of the output, were made comparable by classification using the Usability Problem Classifier (UPC). An in-depth analysis revealed differences and similarities in the problem identification of both applied methods. Comparing the results of the GCS from the guideline review with the results of the System Usability Scale (SUS) from the user study, regarding the overall level of usability, showed similar results for both scales.

We present results of a project on emotion classification on historical German plays of Enlightenment, Storm and Stress, and German Classicism. We have developed a hierarchical annotation scheme consisting of 13 sub-emotions like suffering, love and joy that sum up to 6 main and 2 polarity classes (positive/negative). We have conducted textual annotations on 11 German plays and have acquired over 13,000 emotion annotations by two annotators per play. We have evaluated multiple traditional machine learning approaches as well as transformer-based models pretrained on historical and contemporary language for a single-label text sequence emotion classification for the different emotion categories. The evaluation is carried out on three different instances of the corpus: (1) taking all annotations, (2) filtering overlapping annotations by annotators, (3) applying a heuristic for speech-based analysis. Best results are achieved on the filtered corpus with the best models being large transformer-based models pretrained on contemporary German language. For the polarity classification accuracies of up to 90% are achieved. The accuracies become lower for settings with a higher number of classes, achieving 66% for 13 sub-emotions. Further pretraining of a historical model with a corpus of dramatic texts led to no improvements., Proceedings of the 5th Joint SIGHUM Workshop on Computational Linguistics for Cultural Heritage, Social Sciences, Humanities and Literature

We present first results of an exploratory study about sentiment analysis via different media channels on a German historical play. We propose the exploration of other media channels than text for sentiment analysis on plays since the auditory and visual channel might offer important cues for sentiment analysis. We perform a case study and investigate how textual, auditory (voice-based), and visual (face-based) sentiment analysis perform compared to human annotations and how these approaches differ from each other. As use case we chose Emilia Galotti by the famous German playwright Gotthold Ephraim Lessing. We acquired a video recording of a 2002 theater performance of the play at the ���Wiener Burgtheater���. We evaluate textual lexicon-based sentiment analysis and two state-of-the-art audio and video sentiment analysis tools. As gold standard we use speech-based annotations of three expert annotators. We found that the audio and video sentiment analysis do not perform better than the textual sentiment analysis and that the presentation of the video channel did not improve annotation statistics. We discuss the reasons for this negative result and limitations of the approaches. We also outline how we plan to further investigate the possibilities of multimodal sentiment analysis.

We report upon a digital humanities project on the acquisition and analysis of a corpus of German online writings. We have implemented a scraper to gather the German language material as well as corresponding metadata of the popular online writing platform Archive of Our Own (AO3), which is a platform primarily focused on the text sort of fan fictions. The corpus consists of 9,640 writings resulting in over 39 million tokens and 3.6 million sentences. The texts have varying lengths with a median of around 2,500 tokens per story. We present results on the analysis of metadata and general text statistics like the most frequent words. While we can support previous findings of literary and media studies like the dominance of male-male romantic and erotic narratives, we can also identify attributes that are very specific and unique to German culture as well as differences to results of research for English online writings. We will outline in our future work how we plan to further increase and analyze the corpus to support research in digital humanities as well as German literary and fan studies. (PDF) Towards the Analysis of Fan Fictions in German Language: Exploration of a Corpus from the Platform Archive of Our Own.

Fabrikation von Erkenntnis: Experimente in den Digital Humanities, We present first results of the project ‘Emotions in Drama’ in which we explore the annotation of emotions and the application of computational emotion analysis, predominantly deep learning-based methods, in the context of historical German plays of the time around 1800. We performed a pilot annotation study with five plays generating over 6,500 annotations for up to 13 sub-emotions structured in a hierarchical scheme. This emotion scheme includes common types like joy, anger or hate but also concepts that are specifically important for German literary criticism of this period like friendship, compassion or Schadenfreude. We evaluate the performance of various methods of emotion-based text sequence classification including lexicon-based methods, traditional machine learning, fastText as static word embedding, various transformer models based on BERT- or ELECTRA-architectures and pretrained with contemporary language, transformer-based methods pretrained or finetuned for historical and/or poetic language as well as the finetuning of BERT models via our own corpora and plays. We do achieve state-of-the-art results with hierarchical levels with two or three classes, i. e. the classification of valence (positive/negative). The best models are the transformer-based models gbert-large and gelectra-large by deepset pretrained on large corpora of contemporary German, which achieve accuracy values of up to 83%. Lexicon-based methods, traditional machine learning as well as static word embeddings are consistently outperformed by transformer-based models. Models trained on historical texts show small and inconsistent improvements. The performance becomes significantly smaller for settings with multiple sub-emotions like 6 or 13 due to the general challenge and class imbalances in which the models achieve 57% and 47% respectively. We discuss how we intend to continue our annotations and how to improve the prediction results via various optimization techniques in future work., Wir präsentieren erste Ergebnisse des Projekts „Emotions in Drama“, in dem wir die Annotation von Emotionen und die Anwendung computergestützter Emotionsanalyse für deutschsprachige Theaterstücke aus der Zeit um 1800 explorieren. Im Zentrum stehen Deep-Learning-Methoden. Wir präsentieren die Ergebnisse einer Pilot-Annotationsstudie mit fünf Theaterstücken, in denen 6.500 Annotationen für bis zu 13 Emotionsklassen ausgezeichnet wurden. Das Emotionsschema umfasst gängige Emotionen wie Freude, Wut oder Hass, aber auch Konzepte, die speziell für die deutsche Literatur und Poetologie dieser Zeit wichtig sind, wie Freundschaft, Mitleid oder Schadenfreude. Wir evaluieren die Leistung verschiedener Methoden der emotionsbasierten Textsequenzklassifikation, darunter lexikonbasierte Methoden, traditionelles maschinelles Lernen, fastText als statisches Wordembedding, verschiedene transformatorbasierte Modelle, die auf BERT- oder ELECTRA-Architekturen basieren und mit zeitgenössischer Sprache vortrainiert sind, transformatorbasierte Methoden, die für historische und/oder poetische Sprache vortrainiert oder feinabgestimmt sind, sowie das Finetuning von BERT-Modellen mithilfe unserer eigenen Korpora und Theaterstücke. Wir erzielen State-of-the-Art-Ergebnisse auf hierarchischen Ebenen mit zwei oder drei Klassen, was die Klassifizierung der Valenz (positiv/negativ) betrifft. Die besten Modelle sind die transformatorbasierten Modelle gbert-large und gelectra-large von deepset, die auf großen Korpora in zeitgenössischem Deutsch vortrainiert wurden und Prädiktionsgenauigkeiten von bis zu 83% erreichen. Lexikonbasierte Methoden, traditionelles maschinelles Lernen sowie statische Wordembeddings werden konsistent von transformatorbasierten Modellen übertroffen. Modelle, die auf historischen Texten trainiert wurden, zeigen kleine, aber inkonsistente Verbesserungen. Die Leistung wird signifikant schlechter für Einstellungen mit mehreren Sub-Emotionen wie 6 oder 13 unter anderem aufgrund der Klassenungleichgewichte. Hier erreichen die Modelle Prädiktionsgenauigkeiten von 57% bzw. 47%. Wir diskutieren, wie wir unsere Annotationen fortsetzen wollen und wie wir die Vorhersageergebnisse durch verschiedene Optimierungstechniken in der Zukunft verbessern können.

We present results of a project examining the application of computational text analysis and distant reading in the context of comparative religious studies, sociology, and online communication. As a source for our corpus, we use the popular platform Reddit and three of the largest religious subreddits: the subreddit Christianity, Islam and Occult. We have acquired all posts along with metadata for an entire year resulting in over 700,000 comments and around 50 million tokens. We explore the corpus and compare the different online communities via measures like word frequencies, bigrams, collocations and sentiment and emotion analysis to analyze if there are differences in the language used, the topics that are talked about and the sentiments and emotions expressed. Furthermore, we explore approaches to diachronic analysis and visualization. We conclude with a discussion about the limitations but also the benefits of distant reading methods in religious studies

Memes are a popular part of today’s online culture reflecting current developments in pop-culture, politics or sports and are created and shared in large scale on a daily basis. We present first results of an ongoing project about the study of online-memes via computational Distant Reading methods. We focus on the meme type of image macros. Image macros memes consists of a reusable image template with a top and/or bottom text and are the most common and popular meme types. We gather a corpus for 16 of the most popular image macros memes by crawling the platform knowyourmeme.com thus creating a corpus consisting of 7840 memes incarnations and their corresponding metadata. Furthermore, we gather the text of the memes via OCR and make this corpus publicly available for the research community. We explore the application of various text mining methods like Topic Modeling and Sentiment Analysis to analyze the language, the topics and the moods expressed via online memes.

We present results of a project examining the application of text visualization in the context of religious studies and sociology. Our goal is to analyze and compare the online communication of various religious directions. For this contribution we focus on the visualization of collocations for specific religious and spiritual key concepts. As a corpus, we acquired the content of the three religious subreddits /r/Islam, /r/Christianity and /r/Occult for a one-year time span. The overall corpus consists of 700,000 comments and around 50 million tokens. We explore and visualize collocations for the concepts “life”, “religion” and “love”. We discuss the results and to what extent we were able to gather new insights.

Because of its capacity to alter the perception of the surrounding environment, mixed reality technology (MR) has potential for in-the-wild management of anxiety���both chronic (e.g., anxiety disorders) and acute (e.g., situation-induced anxiety). Recently, several components of Cognitive Behavioural Therapy leverage these technologies as part of ongoing cognitive restructuring or as part of relaxation or exposure experiences. However, while most of these researchers focus on the promising benefits of these technologies, a deeper discussion on the potential harm through the misuse of these techniques is still missing. To ignite a conversation about the two sides of the same coin of MR for mental health, we present several scenarios where mixed reality approaches might be used to deceive users rather to support them.

A single abstract from the DHd-2020 Book of Abstracts., Sofern eine editorische Arbeit an dieser Publikation stattgefunden hat, dann bestand diese aus der Eliminierung von Bindestrichen in Überschriften, die aufgrund fehlerhafter Silbentrennung entstanden sind, der Vereinheitlichung von Namen der Autor*innen in das Schema "Nachname, Vorname" und/oder der Trennung von Überschrift und Unterüberschrift durch die Setzung eines Punktes, sofern notwendig., {"references":["https://doi.org/10.5281/zenodo.3666690","https://github.com/DHd-Verband/DHd-Abstracts-2020"]}

We present first results of an ongoing research project on sentiment annotation of historical plays by German playwright G. E. Lessing (1729-1781). For a subset of speeches from six of his most famous plays, we gathered sentiment annotations by two independent annotators for each play. The annotators were nine students from a Master’s program of German Literature. Overall, we gathered annotations for 1,183 speeches. We report sentiment distributions and agreement metrics and put the results in the context of current research. A preliminary version of the annotated corpus of speeches is publicly available online and can be used for further investigations, evaluations and computational sentiment analysis approaches.

We present a case study as part of a work-in-progress project about multimodal sentiment analysis on historic German plays, taking Emilia Galotti by G. E. Lessing as our initial use case. We analyze the textual version and an audio version (audiobook). We focus on ready-to-use sentiment analysis methods: For the textual component, we implement a naive lexicon-based approach and another approach that enhances the lexicon by means of several NLP methods. For the audio analysis, we use the free version of the Vokaturi tool. We compare the results of all approaches and evaluate them against the annotations of a human expert, which serves as a gold standard. For our use case, we can show that audio and text sentiment analysis behave very differently: textual sentiment analysis tends to predict sentiment as rather negative and audio sentiment as rather positive. Compared to the gold standard, the textual sentiment analysis achieves accuracies of 56% while the accuracy for audio sentiment analysis is only 32%. We discuss possible reasons for these mediocre results and give an outlook on further steps we want to pursue in the context of multimodal sentiment analysis on historic plays.

We present the results of a comparative evaluation study of five annotation tools with 50 participants in the context of sentiment and emotion annotation of literary texts. Ten participants per tool annotated 50 speeches of the play Emilia Galotti by G. E. Lessing. We evaluate the tools via standard usability and user experience questionnaires, by measuring the time needed for the annotation, and via semi-structured interviews. Based on the results we formulate a recommendation. In addition, we discuss and compare the usability metrics and methods to develop best practices for tool selection in similar contexts. Furthermore, we also highlight the relationship between inter-rater agreement and usability metrics as well as the effect of the chosen tool on annotation behavior.

Der Beitrag gibt einen Überblick zum Bereich der Smart Contracts. Nach der Erörterung dieses schillernden Konzepts und des Zusammenhangs mit der Blockchain-Technologie stellen wir dar, welche rechtlichen und technischen Perspektiven sich für ihre Anwendung im Internet of Things ergeben. Dabei gehen wir auf neuere Entwicklungen einschließlich bereits realisierter Anwendungsbeispiele etwa zum supply chain management ein.

We present Katharsis, a tool for "computational drametrics" that implements Solomon Marcus' (1973) theory of mathematical drama analysis. The tool computes and visualizes character configurations and speech statistics for different levels of analysis and allows users to compare different collections of plays. We illustrate the usefulness of the tool for literary studies via several use cases. The tool is freely available online for a test corpus of approximately 100 German plays: http://lauchblatt.github.io/Katharsis/index.html

Dieser Beitrag stellt eine empirische Studie zur Nutzung von Visualisierungen bei Schweizer Juristinnen und Juristen vor und baut auf einer strukturell ähnlichen Untersuchung bei Schweizer Richterinnen und Richtern auf (MIELKE/WALSER KESSEL/WOLFF 2018A und 2018B). An der mit Hilfe einer Online-Umfrageplattform durchgeführten Befragung haben über 150 Schweizer Juristinnen und Juristen teilgenommen. Im Beitrag präsentieren wir die wichtigsten Ergebnisse insbesondere auch im Vergleich mit der Vorgängerstudie.

Mit aktuellen korpuslinguistischen Verfahren analysieren wir eine Sammlung von Entscheidungen des Europäischen Gerichtshofs in deren deutscher Fassung. In Fortsetzung zum Beitrag Berteloot/Mielke/Wolff 2018 nehmen wir stilometrische Analyseverfahren in den Blick, die in den digitalen Geisteswissenschaften intensiv genutzt werden, um z.B. das Problem der Zuordnung von Autorenschaft zu untersuchen. Daran angelehnte Verfahren konnten im USamerikanischen Bereich bereits erfolgreich auf die Analyse von Urteilen des Supreme Court übertragen werden. Wir stellen für unser Beispielkorpus ausgewählte Ergebnisse solcher stilometrischer Analysen vor und diskutieren deren Aussagekraft.

We present a first prototype of the tool SentiAnno, which is an annotation tool specifically designed for sentiment and emotion annotation in structured written texts. To design this tool, we employ the user-centered design (UCD) framework and adapt it by focusing on the annotator, thus phrasing our development approach annotator-centered design. In iterative steps, we gather requirements and feedback from annotators as soon as possible in the development process via various usability engineering methods. We propose that this design process is especially beneficial for challenging and subjective annotation tasks like sentiment and emotion annotation of literary texts. We describe our first iterations and present results of the current prototype. We show how we were able to create functionalities facilitating the annotation process by applying this annotator-centered design approach.

In der vorliegenden Arbeit wird eine empirische Studie mit 40 Teilnehmern präsentiert, die zum einen das Zusammenwirken von verschiedenen Definitionen der User Interface-Ästhetik und zum anderen den Einfluss von Symmetrie, Buntheit und visueller Komplexität auf die UI-Ästhetik untersucht. Die UI-Ästhetik wird dabei in intuitive (erster Eindruck) und reflektive (überlegte) Ästhetik unterteilt. Die reflektive Ästhetik wiederum gliedert sich in klassische Ästhetik (Attraktivität) und expressive Ästhetik (Kreativität). Als Untersuchungsgegenstand wird ein Korpus aus Webseiten erstellt. Es kann gezeigt werden, dass die intuitive ästhetische Beurteilung stark mit der reflektiven korreliert. Symmetrie korreliert positiv und visuelle Komplexität negativ mit allen drei Definitionen. Für Buntheit ergeben sich differenzierte Ergebnisse. Abschließend werden Implikationen für das User Interface-Design diskutiert.

Dieser Beitrag gibt einen Einblick in ein intuitives User Interface für die Gastspielbranche. Arbeits-abläufe und Strukturen der heterogenen Szene werden mit Hilfe von intelligenten Checklisten für den Nutzer zugänglich gemacht und unterstützen diese kleinen und mittelständischen Unternehmen bei ihrer täglichen Arbeit.

Die Forschung zu Software Engineering, ebenso wie zum Usability Engineering und UX hat traditionell – wenn es sich nicht ohnehin um Grundlagenforschung handelt – eher auf große Unternehmen fokussiert. Dies ist sicherlich auch der Geschichte der Informationstechnologie und der Informatik geschuldet, die maßgeblich von großen Unternehmen wie IBM, Microsoft oder Apple vorangetrieben wurde. Die besonderen Herausforderungen, vor denen kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen, wenn sie selbst Software entwickeln oder entwickeln lassen, haben bisher in der Forschung einen weniger deutlichen Niederschlag gefunden. Vor dem Hintergrund einer zunehmenden Digitalisierung und Vernetzung aller Wirtschaftsbereiche scheint eine Auseinandersetzung mit den Auswirkungen auf KMU besonders wichtig.

In dieser Veröffentlichung präsentieren die Autoren erste Ergebnisse Ihrer Forschungsarbeit an einem Manifest für spielifizierte Hochschullehre. Ausgehend von einer Literaturrecherche über den aktuellen Forschungsstand werden erste Auszüge der aktuellen Arbeit dargestellt, auf deren Basis ein aktiver wissenschaftlicher Diskurs angeregt werden soll.

Der Beitrag befasst sich mit einer Tagebuchstudie, in der über einen Zeitraum von zehn Monaten die Nutzung von Visualisierungen im richterlichen Arbeitsalltag dokumentiert wurde. Einführend stellen wir die interdisziplinäre methodische Perspektive, die das Paradigma der visual studies aufgreift und mit einem Mixed-Methods-Ansatz die Rolle von Visualisierungen untersucht, sowie die konkrete Herangehensweise vor. Anschließend präsentieren wir die wesentlichen Ergebnisse der Studie, nach der die richterliche Praxis mit einer Vielzahl von Visualisierungen, vornehmlich Fotografien, aber auch anderen Abbildungstypen konfrontiert ist. Gesonderte Betrachtungen zum Visualisierungstyp Fotografie und zur Zusammenschau mit den Ergebnissen einer Fragebogenstudie runden den Beitrag ab.

Smart Contracts sind ein bereits vor 20 Jahren publiziertes Konzept, das derzeit durch die Entwicklung Blockchain-basierter kryptographischer Infrastrukturen viel Beachtung er-fährt und einen wichtigen Teil der Diskussion um Legal Tech ausmacht. Smart Contracts erlauben es, ausführbare Programme auf der Basis von Krypto-Infrastrukturen für die dy-namische Vertragsabwicklung zu nutzen. Wir geben zunächst einen Überblick zum Stand der Technik und der Bandbreite der Anwendungsgebiete und arbeiten nachfolgend die in-terdisziplinären Fragestellungen zwischen Rechtswissenschaft und Informatik heraus.

In diesem Beitrag wird über die Ergebnisse eines laufenden Digital Humanities-Projekt zur Sentiment Analysis in literarischen Texten berichtet und die Implikation von diesem diskutiert. In dem Projekt werden verschiedene Methoden der Sentiment Analysis auf Texte historischer Dramen des 18. Jahrhunderts von G. E. Lessing implementiert und gegeneinander evaluiert. Zur Evaluation wurde ein von Menschen bezüglich des Sentiments annotiertes Testkorpus erstellt. Basierend auf den ersten Erfahrungen des Projekts diskutieren wir über Probleme und Herausforderungen, die sich aus der Perspektive der Informatik zur Sentiment Analysis historischer Dramen ergaben. Es wird deutlich, dass bestehende Standardlösungen der Sentiment Analysis für dieses spezifische Szenario nicht ohne Weiteres anwendbar sind. Vielmehr ist die Informatik gefordert, die bestehenden Methoden anzupassen, weiterzuentwickeln und sich mit besonderen Eigenheiten der Textform historischer literarischer Texte auseinanderzusetzen.

Dieser Beitrag stellt die Validierung von spezifischen Web-Usability-Heuristiken für die ältere Zielgruppe vor. Das Heuristiken-Set stammt aus einer Vorarbeit und wurde literarturbasiert abgeleitet. Zur Validierung werden ein Nutzertest mit zehn Probanden aus der Zielgruppe sowie eine heuristische Evaluation mit drei Experten durchgeführt. Die Ergebnisse beider Evaluationsmethoden werden quantitativ und qualitativ miteinander verglichen und etablierte Kennwerte zum Methodenvergleich berechnet. Beide Evaluationen liefern ähnliche Werte bezogen auf Validität und Effektivität. Aufgrund der hohen Anzahl an unique problems fällt die Gründlichkeit geringer aus, als bei anderen Methodenvergleichen.

Diese Studie beschäftigt sich mit den Konsequenzen der Komplexität von Benutzerschnittstellen am Beispiel von Webshops und untersucht den Zusammenhang von subjektiver Komplexität und Usability. Als Untersuchungsobjekte dienen drei Webshops, die unterschiedlichen Stufen objektiver Komplexität entsprechen (niedrig-mittel-hoch). In einer Nutzerstudie mit 36 Probanden wurden die subjektive Komplexität und die Usability der drei Webshops erhoben. Eine multiple Regressionsanalyse zeigt, dass alle Dimensionen der subjektiven Komplexität einen signifikanten negativen Effekt auf die Usability besitzen. Der Einfluss der Dimension der dynamischen Komplexität, die die Ambiguität von Links und Informationen bemisst, ist dabei besonders hoch.

Autonomous driving offers possibilities to simplify and enhance the lives of many people. One group that could benefit a lot from autonomous driving is elderly people. In this contribution, we examine the opportunities and risks that elderly people see in autonomous driving. This was done by conducting semi-structured interviews with 10 participants which offered some insight into the acceptance of autonomous driving among elderly people. The identified perceived benefits and risks are validated by an online survey in which 113 people from 59 to 90 years of age have taken part. In general, elderly people are not rejecting the idea of using autonomous driving altogether. They see benefits in increased mobility and therefore greater independence at a higher age as it allows disabled people to regain lost mobility. However, our study also revealed privacy and security concerns, factors known to have a negative impact on technology adoption.

In dieser Arbeit wurde auf Basis von Nielsens (1994b) Ten Usability Heuristics in einem rechercheba-sierten Ansatz anhand von spezifischer Literatur eine domänenspezifische Heuristik für Second-Screen-Anwendungen ausgearbeitet und zu einer Checkliste erweitert. Um die Qualität dieser Checkliste zu bewerten, wurde eine heuristische Evaluation einer Second-Screen-Anwendung mit fünf Anwendern durchgeführt und deren Ergebnisse mit einer Nutzerstudie mit 20 Teilnehmern verglichen. Dabei ergab sich eine mittlere Validität von 0.5 und eine hohe Vollständigkeit von 0.74. Das harmonische Mittel dieser Werte ergibt bei einer Gleichgewichtung ein F-Maß von 0.6. Dieser Wert spricht für eine ausrei-chende Validität der erstellten heuristischen Checkliste in der ersten Iteration.

Die Gestaltung von graphischen Bedienoberflächen für Applikationen in Umgebungen mit mehre-ren Geräten unterschiedlicher Hersteller wird immer bedeutender – auch im automotive Kontext. Um diesem Problem zu begegnen, muss verstanden werden, wie Design-Entscheidungen für solche Applikationen getroffen werden und was die konkreten Herausforderungen sind. Als Vorstudie einer weitergehenden Untersuchung dieser Thematik wurden neun User Experience-Designer eines deutschen Automobilherstellers befragt. Konkret als größte Probleme im Kontext der Entwicklung dieser übergreifenden Konzepte wurden erkannt: Das Aufeinandertreffen unterschiedlicher Konsistenzen durch plattformspezifische Gestaltungsparadigmen und Prämissen, das Fehlen spezifischer Prozessen, Methoden und Werkzeuge, um Zielkonflikte aufzulösen, und vor allem das Fehlen einer wissenschaftlich ermittelten Grundlage, wie sich User Experience in Mehrgeräteumgebungen bei Verwendung von Geräten unterschiedlicher Hersteller verhält.

Zum Vergleich der österreichischen und (bundes-)deutschen Rechtssprache sind bereits einige Studien erschienen, die sich unter anderem mit dem kodifizierten Zivilrecht und der nationalen Rechtsprechung auseinandergesetzt haben. Eine Betrachtung auf der Ebene der europäischen Rechtsprechung fehlt dagegen bisher. Wir haben deshalb ein Textkorpus von Gerichtsurteilen erstellt, bei denen der Europäische Gerichtshof von deutschen bzw. österreichischen Gerichten angerufen worden war, das wir mit korpuslinguistischen Methoden untersucht haben.

A single abstract from the DHd-2016 Book of Abstracts., Sofern eine editorische Arbeit an dieser Publikation stattgefunden hat, dann bestand diese aus der Eliminierung von Bindestrichen in Überschriften, die aufgrund fehlerhafter Silbentrennung entstanden sind, der Vereinheitlichung von Namen der Autor*innen in das Schema "Nachname, Vorname" und/oder der Trennung von Überschrift und Unterüberschrift durch die Setzung eines Punktes, sofern notwendig., {"references":["https://doi.org/10.5281/zenodo.3679331","https://github.com/DHd-Verband/DHd-Abstracts-2016"]}

A single abstract from the DHd-2017 Book of Abstracts., Sofern eine editorische Arbeit an dieser Publikation stattgefunden hat, dann bestand diese aus der Eliminierung von Bindestrichen in Überschriften, die aufgrund fehlerhafter Silbentrennung entstanden sind, der Vereinheitlichung von Namen der Autor*innen in das Schema "Nachname, Vorname" und/oder der Trennung von Überschrift und Unterüberschrift durch die Setzung eines Punktes, sofern notwendig., {"references":["https://doi.org/10.5281/zenodo.3684825","https://github.com/DHd-Verband/DHd-Abstracts-2017"]}

A single abstract from the DHd-2017 Book of Abstracts., Sofern eine editorische Arbeit an dieser Publikation stattgefunden hat, dann bestand diese aus der Eliminierung von Bindestrichen in Überschriften, die aufgrund fehlerhafter Silbentrennung entstanden sind, der Vereinheitlichung von Namen der Autor*innen in das Schema "Nachname, Vorname" und/oder der Trennung von Überschrift und Unterüberschrift durch die Setzung eines Punktes, sofern notwendig., {"references":["https://doi.org/10.5281/zenodo.3684825","https://github.com/DHd-Verband/DHd-Abstracts-2017"]}

Der Beitrag gibt einen Überblick zur Entwicklung der Visualisierungen im Rahmen des Internationalen Rechtsinformatik-Symposions (IRIS), das in diesem Jahr zum zwanzigsten Mal stattfindet. Dazu erfolgt die Erfassung aller visuellen Darstellungen in allen IRIS-Bänden, und zwar unabhängig davon, ob die jeweiligen Beiträge sich mit Rechtsvisualisierung als Thema auseinandersetzen oder Visualisierungen «lediglich» als Mittel der Argumentation, zur Illustration etc. verwenden. Anschließend ordnen wir die Visualisierungen in ein Kategorisierungsschema ein, um eine Bestandsaufnahme zur Häufigkeit von Visualisierungen und zur Art der visuellen Mittel im Zeitverlauf des IRIS zu erhalten. Parallel dazu wird im Wege des Storytellings eine visuelle Geschichte zum Nutzen von Visualisierungen in klassischen Lehr-Lernsituationen dargestellt.

Der Beitrag vergleicht österreichische und deutsche Gerichtsentscheidungen. Es werden mit Hilfe verschiedener Analyseverfahren typische sprachliche Kennzeichen dieser Textsorte als Teil der Fachsprache Recht herausgearbeitet. Gleichzeitig untersuchen wir, ob mit Hilfe korpuslinguistischer Methoden Unterschiede zwischen den Judikaten beider Länder identifiziert werden können. Wir haben dazu verschiedene Vergleichskorpora mit aktuellen höchstrichterlichen Gerichtsentscheidungen zum Strafrecht und zu einem zivilrechtlichen Thema aufgebaut mit insgesamt über 3.000 Entscheidungen, die wir näher auf Unterschiede und Gemeinsamkeiten untersuchen.

Wir nehmen eine Bestandsaufnahme juristischer Inhalte auf dem Videoportal YouTube vor, um das durchaus heterogene Spektrum juristischer Videos in den Blick zu nehmen. Nach einer Einführung in die Möglichkeiten der multimedialen Aufbereitung juristischer Inhalte unter Berücksichtigung der Medienklassifikation nach DIN EN ISO 14915-3 geben wir einen Überblick über die Größenordnung des auf YouTube vorhandenen Materials. Sodann nehmen wir eine Kategorisierung nach Formattyp und Inhalt vor und stellen wichtige Beispiele der jeweiligen Gattungen vor, wie etwa den Videoblog «BodyLaw – Jura für jedermann», die Songs des YouTube-Songwriters Paco Piano Plus oder Videorezensionen.

In this paper, we describe a quantitative study of personality aspects and their relationship with web search information behavior. We start with introducing personality and give an overview of information behavior research concerning personality aspects. In our study of 30 participants, their personality traits were operationalized by using a version of the Big 5, the B5T, a psychometric questionnaire that maps personality on different dimensions. The participants performed search tasks in a web context and data concerning their information behavior was collected via search logs as well as questionnaires. We show that there are selective correlations of slight and intermediate strength between the variables of information behavior and the personality dimensions. Finally, we discuss possible explanations and implications as well as new impulses for information behavior and retrieval research.

Dieser Beitrag beschreibt, wie aus Plenarprotokollen des Österreichischen Nationalrats generierte Korpora computerbasiert analysiert werden können. Konkret sollen dabei mit korpuslinguistischen Methoden diskursspezifische Schlagwörter und Wortgruppen (n-Gramme) aus den Nationalratsreden extrahiert werden. In einer Fallstudie wird auf die Beiträge der Abgeordneten zweier im politischen Spektrum weit voneinander entfernter Parteien fokussiert: GRÜNE und FPÖ. Mit Hilfe der so gewonnenen Daten soll die inhaltliche Analyse der stenografischen Protokolle erleichtert werden und die kontrastive Gegenüberstellung beispielsweise von Positionen, politischen Konzepten oder Wertvorstellungen in den Reden der Abgeordneten der unterschiedlichen Parteien ermöglicht werden.