Vorstellung Studienprojekte - TU Berlin · Studiengang eigene Videos gedreht, Texte verfasst und...

Vorstellung Studienprojekte Studienprojekt „Quality and Usability“ und Interdisziplinäres Medienprojekt

21.10.2016

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This session

Studienprojekt Quality&Usability: 3 projects. 6–9 ECTS

Interdisziplinäres Medienprojekt: 8 projects. 10 ECTS

1. Tutors present each project in 4 minutes

1-2 questions from students after each presentation

2. Students indicate which project they are interested in

In case of too many students, we will do a raffle

3. Individual group discussions with the tutors

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This session

Everyone should write their complete name and email address on the circulating sheet so that we are able to assign students to projects

Please remember the number next to your name in the sheet

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Agenda (1/3)

Study Project Quality & Usability:

A. Mobile Interaction Design für App im Bereich HealthCare

(Carola Trahms, 10 to 20 students)

B. Implementation of an interactive multimodal system

(Stefan Hillmann, 4 to 6 students)

C. Predicting User Behavior in Crowdsourcing Platforms

(Babak Naderi, 4 students)

3

Agenda (2/3)

Interdiziplinäres Medienprojekt:

D. Facial Expression Modeling

(Rahul Swaminathan, 2 to 3 students)

E. Deep Learning in Augmented Reality

(Rahul Swaminathan, 2 to 3 students)

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Agenda (3/3)

Interdiziplinäres Medienprojekt:

F. (FU) Gamification für E2E-Verschlüsselung (Oliver Wiese, 2 to 5 students)

G. (FU) Mentales Modell für digitale Signierung, Ver- und Entschlüsselung (Oliver Wiese, 2 to 5 students)

H. (FU) Relaunch der MEdienLABor-Plattform des IfPuK (Saskia Sell, 2-3 students)

I. (FU) Webapplikation zur Abschätzung und Prävention von Infektionsrisiken (Markus Lehmkuhl, 4-5 students)

J. (FU) Automatische Segmentierung (aufgezeichneter) linearer Fernsehprogrammangebote durch Mustererkennung (Joachim Trebbe, 3-5 students)

K. (FU) Script zur automatischen Erfassung von Webcontent. (Anne Beier, 2-3 students)

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Wichtig

Um das Projekt durchführen zu können, ist eine Anmeldung beim Prüfungsamt /Qispos bis zur 2. Vorlesungswoche (spätestens 28.10.) notwendig!

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Agenda (1/3)

Study Project Quality & Usability:

A. Mobile Interaction Design für App im Bereich HealthCare

(Carola Trahms, 10 to 20 students)

B. Implementation of an interactive multimodal system

(Stefan Hillmann, 4 to 6 students)

C. Predicting User Behavior in Crowdsourcing Platforms

(Babak Naderi, 4 students)

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A. Mobile Interaction Design for HealthCare App Carola Trahms, Britta Hesse, Jan-Niklas Antons

(10 to 20 students)

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Mobile Interaction Design for HealthCare App Carola Trahms, Britta Hesse, Jan-Niklas Antons

Project area 1: Game content creation and/or implementation for existing health care iOS / Android app

RehaTab -> rehabilitation (stroke patients)

DemTab -> professional care at home (dementia patients)

AmbTab -> honorary care at home (dementia patients)

Project area 2: Extension of existing health care iOS / Android app

Heartrate monitoring using apple watch (external sensor)

Motion recording and classification (internal sensor)

Project area 3: Evaluation of existing “health care” iOS / Android app

Neuroletti -> measurement of cognitive and motor skills

Project area 4: Programming new health care iOS / Android app

QuarterTab -> connecting elderly in one quarter (elderly)

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Mobile Interaction Design for HealthCare App Carola Trahms, Britta Hesse, Jan-Niklas Antons

Course requirements

Regular active participation (1 full day per week)

Development of a prototype/software/illustration

Scientific evaluation of implemented work

Written final project report

Demonstration of functional prototype

Comments

Registration (Prüfungsamt /Qispos)

Mandatory before October 28.

Send mail with screenshot of registration to carola.trahms@tu-berlin.de from your official university mail address

Include full name, matriculation #, course of studies, BA/MA, semester #, motivation (5 sentences max), your strengths (realistic estimation, top 3)

B. Implementation of an Interactive Multimodal System Stefan Hillmann (4 to 6 students)

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Implementation of an Interactive Multimodal System Stefan Hillmann

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Usage of two modalities in parallel Hardware: Kinect Two steps

Proof of concept Integration into a real use case (defined

by the group) Participants: 4-6 Language: English and/or German Required knowledge

Fundamentals of MMI systems Human-computer interaction Java or Processing or .NET programming

skills Goals:

Running demonstrator Requirements of MMI systems Project work

Bolt 1980

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C. Predicting User Behavior in Crowdsourcing Platforms Babak Naderi

(2 to 3 students)

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Predicting User Behavior in Crowdsourcing Platforms Babak Naderi

Important dates:

1stMeeting: Friday, 21.10.2016, 4pm – 6pm; room Auditorium 3, Tel 20

Registration due date: 28.10.2016

Facts:

Crowdworking is a huge market; +500,000 tasks is available!

Assumption: Workers are rational!

Goal: Predicting percieved effort given the

task design (HTML code)

Course requirements:

Regular active participation

You will: do research, conduct crowdsourcing study, analyze data, use/develop code snippets (Matlab & Python), write a final project report

$

Enjoy

Social

P.

Effort

Motives Costs

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Features

• Description (9)

• HTML

• Size (3)

• Organization (9)

• Images(3)

• Inputs (12)

• Visual

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Agenda (2/3)

Interdiziplinäres Medienprojekt:

D. Facial Expression Modeling

(Rahul Swaminathan, 2 to 3 students)

E. Deep Learning in Augmented Reality

(Rahul Swaminathan, 2 to 3 students)

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D. Facial Expression Modeling Rahul Swaminathan

(2 to 3 students)

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Facial Expression Modeling Rahul Swaminathan

Description:

The object of this project is to use openCV and python tools to track and model human face model parameters. The model parameters that then vary over time need to be modeled in order to predict or extrapolate facial expressions. The key steps in this project would be using the openCV or other frameworks to take a short video and extract per frame the facial model parameters. The next step would be to apply the chosen modeling paradigms in order to predict or extrapolate/interpolate facial expressions.

Participants: 2 to 3

Requirements:

python

openCV possibly

be good with neural networks and frameworks like TensorFlow/Theano

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E. Deep Learning in Augmented Reality Rahul Swaminathan

(2 to 3 students)

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Deep Learning in Augmented Reality Rahul Swaminathan

Description:

The core objective of this project is to apply convolutional neural networks (possibly deep) in order to perform some geometric tasks for the purpose of augmented reality. The idea is to explore the possibility to use standard learning approaches to replace traditional image processing and geometric deterministic approaches. This is an experimental and explorative project for which the candidate must have experience with convolutional neural networks as well as regression modeling.

Participants: 2 to 3

Requirements:

python

openCV possibly

be good with neural networks and frameworks like TensorFlow/Theano

Agenda (3/3)

Interdiziplinäres Medienprojekt:

F. (FU) Gamification für E2E-Verschlüsselung (Oliver Wiese, 2 to 5 students)

G. (FU) Mentales Modell für digitale Signierung, Ver- und Entschlüsselung (Oliver Wiese, 2 to 5 students)

H. (FU) Relaunch der MEdienLABor-Plattform des IfPuK (Saskia Sell, 2-3 students)

I. (FU) Webapplikation zur Abschätzung und Prävention von Infektionsrisiken (Markus Lehmkuhl, 4-5 students)

J. (FU) Automatische Segmentierung (aufgezeichneter) linearer Fernsehprogrammangebote durch Mustererkennung (Joachim Trebbe, 3-5 students)

K. (FU) Script zur automatischen Erfassung von Webcontent. (Anne Beier, 2-3 students)

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F. Gamification für E2E-Verschlüsselung Oliver Wiese and Volker Roth

(FU Berlin) (2 to 5 students)

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Gamification für E2E-Verschlüsselung Oliver Wiese and Volker Roth (FU Berlin)

Description:

Die Verwendung von E-Mail-Verschlüsselung ist nicht nur ein technisches Problem, sondern erfolgt in einem sozialen Kontext. Es sollen Ansätze zur Steigerung der Motivation entwickelt und implementiert werden. Diese sollen anschließend evaluiert werden.

Participants: 2 to 5

Requirements:

Java-Programmierung auf Android Plattform

UI-Design

Vorteilhaft ist ein Interesse an Open-Source-Projekt

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G. Mentales Modell für digitale Signierung, Ver- und Entschlüsselung

Oliver Wiese and Volker Roth (FU Berlin)

(2 to 5 students)

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Mentales Modell für digitale Signierung, Ver- und Entschlüsselung Oliver Wiese and Volker Roth (FU Berlin)

Description:

Integration von unseren bisherigen UI-Konzepten in K9 Mail unter Berücksichtigung der Android-Design-Styles.

Es sollen jeweils erst Papierprototypen entwickelt werden und diese werden im SWP vorgestellt. Anschließend erfolgt die Implementierung.

Zum Ende des Projektes soll eine Nutzerstudie um den eigenen Entwurf zu untersuchen.

Participants: 2 to 5

Requirements:

Android-Programmierung (Java)

UI-Design

Interesse an Open-Source-Projekt

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H. Relaunch der MEdienLABor-Plattform des IfPuK Saskia Sell (FU Berlin)

(2 to 3 students)

Das MEdienLABor des IfPuK: Plattform für journalistische Praxisprojekte

über die MEdienLABor-Plattform publiziert das Institut für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft der FU Berlin journalistische Beiträge von Studierenden

diese haben in journalistischen Praxisübungen im BA-Studiengang eigene Videos gedreht, Texte verfasst und bebildert und/oder Hörfunkbeiträge erstellt

hinzu kommen Beiträge von amerikanischen, russischen und osteuropäischen Nachwuchsjournalistinnen und -journalisten, die in den Weiterbildungsprogrammen des Internationalen Journalisten-Kollegs erstellt wurden (das IJK gehört zum IfPuK)

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Projektziele: Neustrukturierung der Inhalte und Redesign der MEdienLABor-Plattform

im Rahmen dieses Projektes sollen alle Inhalte thematisch neu strukturiert (nach Mediengattung und nach Beitragsinhalt) und einheitlich verschlagwortet werden

es soll zudem ein Redesign für die Plattform entwickelt werden

wir möchten gerne: unsere Inhalte mobil und in der Desktop-Version ansprechend präsentieren, die Beiträge inhaltlich besser zugeordnet haben, so dass auch ältere Beiträge leichter auffindbar sind, eine aufgeräumte Startseite mit intuitiv erfassbarer Menüführung und eine gute Suchfunktion

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Voraussetzungen

Interesse an der medieninformatischen Aufarbeitung journalistischer Inhalte für den Onlinejournalismus

Kenntnisse in HTML, CSS und responsivem Webdesign

Kenntnisse im Bereich der Informationsarchitektur

Erfahrung mit Wordpress

Grundkenntnisse in PHP

ausgezeichnete Deutschkenntnisse (Voraussetzung für die Neustrukturierung der vorliegenden Inhalte)

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Gesetzte Bedingungen: FU-System und Wordpress

der gesamte Content liegt auf einer Userpage im FU-eigenen System und soll auch nirgendwo extern gehosted werden: http://userpage.fu-berlin.de/melab/wordpress/

wir arbeiten mit Wordpress und wollen das auch weiterhin tun

wir sind nicht an das Corporate Design der FU gebunden

alle Inhalte sollen erhalten bleiben – sie sollen aber besser strukturiert, mit klarerer Menüführung, auffindbarer und in zeitgemäßem Design präsentiert und zur Verfügung gestellt werden

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Die Projektleiterin: Saskia Sell (IfPuK)

… kann heute leider nicht dabei sein, freut sich aber sehr auf die Zusammenarbeit mit Ihnen!

verbindet gesellschaftswissenschaftliche Forschung und Lehre mit journalistischer Praxislehre an der FU

hat zu Kommunikationsfreiheitsdiskursen promoviert

hat Anglistik/Amerikanistik und Publizistik mit Journalismus-Schwerpunkt studiert und war mehrere Jahre als Onlineredakteurin tätig

ist am IfPuK derzeit u.a. für die journalistische Praxislehre (Print/Online) zuständig

stellt sich hier genauer vor: http://saskiasell.de/ und ist erreichbar unter: saskia.sell@fu-berlin.de

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I. Webapplikation zur Abschätzung und Prävention von Infektionsrisiken

Prof. i.V. Dr. Markus Lehmkuhl (FU Berlin)

(4 to 5 students)

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Webapplikation zur Abschätzung und Prävention von Infektionsrisiken Prof. i.V. Dr. Markus Lehmkuhl (FU Berlin)

Das Projektziel besteht in der Entwicklung einer web-basierten Applikation, das Anwendern eine halb-automatisierte, wissensgestützte Gefährdungsabschätzung von Infektionsrisiken (z. B. Infektion mit resistenten Erregern oder allgemein „emergent infectious diseases“ ermöglicht. Basis ist ein Algorithmus, der

Anwendern ermöglicht, den Bestand eines stichwortbasiert zusammengestellten Literaturkorpus auf Basis von tags etwa im Wege eines drag and drop zu kategorisieren und zu visualisieren (etwa durch eine Baumstruktur),

unter Umständen „lernt“, d.h. in der Lage ist, die semantischen Kategorisierungen von Anwendern zu verarbeiten und auf dieser Basis Vorschläge für Strukturierung auch automatisch zu generieren,

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Webapplikation zur Abschätzung und Prävention von Infektionsrisiken Prof. i.V. Dr. Markus Lehmkuhl (FU Berlin)

unter anderem abhängig von Zahl und Impact der Publikationen eine forschungsfeldbezogene, sortierte, länderspezifische Liste von Experten extrahiert,

email-Kontaktdaten plus Affiliations der Experten aus der Datenbank PubMed und über die Verknüpfung mit Web-Scraping-Tools extrahiert und durch Anwender ausgewählte Experten automatisiert standardisierte Abfragen versendet und

die Antworten automatisiert in eine Datenbank überführt, die mit den üblichen statistischen Verfahren ausgewertet werden kann.

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Webapplikation zur Abschätzung und Prävention von Infektionsrisiken Prof. i.V. Dr. Markus Lehmkuhl (FU Berlin)

Die primäre Datenbasis ist die Datenbank PubMed, die über eine API-Schnittstelle zugänglich ist. Das Projekt baut auf einer schon bestehenden Web-Applikation (ExpertExplorer) auf, die stichwortbasiert tags und Experten extrahiert.

Einzelne Teilziele können entfallen, sollte eine Realisierung nicht möglich sein. Eine kleinteilige Betreuung kann gewährleistet werden, da die Projektgruppe unmittelbar eingebunden wird in das Forschungsprojekt RAI des Instituts für Publizistik.

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Webapplikation zur Abschätzung und Prävention von Infektionsrisiken Prof. i.V. Dr. Markus Lehmkuhl (FU Berlin)

Voraussetzung:

Kenntnisse in JavaScript (wichtig!),

HTML, CSS, JSON

Technologien: Node.js (Backend), Vue.js (Frontend)

Nicht jeder in der Gruppe muss eine Peilung haben, aber da sollte schon ein paar sehr technisch-versierte Menschen dabei sein, die bereit sind sich in den bestehenden Code einzuarbeiten.

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Betreuer

Prof. i.V. Dr. Markus Lehmkuhl (markus.lehmkuhl@fu-berlin.de)

Institut für Publizistik

Webapplikation zur Abschätzung und Prävention von Infektionsrisiken Prof. i.V. Dr. Markus Lehmkuhl (FU Berlin)

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J. Automatische Segmentierung (aufgezeichneter) linearer Fernsehprogrammangebote durch

Mustererkennung Joachim Trebbe

(FU Berlin) (3 to 5 students)

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Automatische Segmentierung (aufgezeichneter) linearer Fernsehprogrammangebote durch Mustererkennung Joachim Trebbe (FU Berlin)

Hintergrund

Für die Analyse von Fernsehprogrammen zeichnet die Arbeitsstelle regelmäßig die wichtigsten (meist gesehenen) Deutschen und Schweizer Fernsehprogramme auf.

Die Stichprobe für die Analyse besteht in der Regel für jedes Programm aus 7 laufenden Kalendertagen mit jeweils 24 Stunden (= 168 Stunden pro Programm).

Die Programm-aufzeichnungen stehen nach der Aufzeichnung als mpeg-Dateien in Stundenpaketen 00.oo Uhr – 59.oo Uhr, 1.oo Uhr – 1.59 Uhr) zur Verfügung.

Die Programme werden durch (menschliche) Codierer zweimal durchgesehen, um z.B. Informations- und Wer-beanteile oder das Auftreten bestimmter Akteure zu messen.

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Automatische Segmentierung (aufgezeichneter) linearer Fernsehprogrammangebote durch Mustererkennung Joachim Trebbe (FU Berlin)

Ein wichtiger und bisher zeitaufwendiger Arbeitsschritt besteht darin, in einem ersten Durchgang Untersuchungseinheiten anzulegen, d.h. „Sendungen“ und andere Pro-grammbestandteile (Werbung, Trailer, Promotion etc.) zu identifizieren und in einem Protokoll abzulegen.

Dafür existiert ein Codebuch, in dem die Regeln für die Identifika-tion der Programmelemente festgehalten ist – die Codierer sehen das Programm durch und legen die Untersuchungseinheiten „händisch“ fest.

Zur Unterstützung der Codierer dienen Sendeprotokolle der ausstrahlenden Sender, die jedoch nicht immer korrekt und sekundengenau sind.

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Automatische Segmentierung (aufgezeichneter) linearer Fernsehprogrammangebote durch Mustererkennung Joachim Trebbe (FU Berlin)

Projektziele

Das Ziel des hier vorgeschlagenen Projektes ist es, diesen Untersuchungsschritt durch Automatisierung entscheidend zu vereinfachen.

Hilfreich wäre in diesem Zusammen-hang eine (lernende) Applikation, die die vorhandenen Videodateien nach (zu definie-renden Mustern, z.B. eine Werbeankündigungen, ein Filmabspann, ein Logo oder die Uhr vor der Tagesschau) durchsucht und die Fundstellen in einem Protokoll mit sekun-dengenauer Zeitangabe ausgibt.

Das Projekt ist ein Kooperationsprojekt mit der Fa. GöfaK Medienforschung, die zur Zeit die kontinuierliche Programmforschung im Auftrag der deutschen Medienanstal-ten (ALM) und des Bundesamtes für Kommunikation (BAKOM) durchführt.

Eine inten-sive Betreuung der Entwicklergruppe durch die Forschungsgruppe ist unmittelbar notwendig und wird gewährleistet.

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Automatische Segmentierung (aufgezeichneter) linearer Fernsehprogrammangebote durch Mustererkennung Joachim Trebbe (FU Berlin)

Betreuer

Joachim Trebbe (Joachim.Trebbe@fu-berlin.de )

Institut für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft Arbeitsstelle Medienanalyse und Forschungsmethoden

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K. Script zur automatischen Erfassung von Webcontent. Automatisierter Abgleich mit Datenbanken-Inhalten und

deren Erweiterung um die Webinhalte Anne Beier und Matthias Wagner

(FU Berlin) (2 to 3 students)

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Script zur automatischen Erfassung von Webcontent. Anne Beier und Matthias Wagner (FU Berlin)

Ziel ist es bestimmte Daten aus Webseiten, wie Mediatheken, Fernsehformat-Datenbanken oder Streaming-Diensten automatisiert herauszulesen und diese mit einer bestimmten Fallstruktur als Excel-Datei anzulegen. Diese Daten sollen mit Hilfe eines Scripts mit bereits vorhandenen Daten über gemeinsame Variablen (z.B. Titel eines Formats) verglichen und mit den neu erhobenen Inhalten aus den Websites er-gänzt werden.

Die Betreuung der Projektgruppe wird gewährleistet.

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Script zur automatischen Erfassung von Webcontent. Anne Beier und Matthias Wagner (FU Berlin)

Betreuer

Anne Beier (anne.beier@fu-berlin.de)

Matthias Wagner (mattwagner@zedat.fu-berlin.de)

Institut für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft Arbeitsstelle Medienanalyse und Forschungsmethoden

This session

Studienprojekt Quality&Usability: 3 projects. 6–9 ECTS

Interdisziplinäres Medienprojekt: 8 projects. 10 ECTS

1. Tutors present each project in 4 minutes

1-2 questions from students after each presentation

2. Students indicate which project they are interested in

In case of too many students, we will do a raffle

3. Individual group discussions with the tutors

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Agenda (1/3)

Study Project Quality & Usability:

A. Mobile Interaction Design für App im Bereich HealthCare

(Carola Trahms, 10 to 20 students)

B. Implementation of an interactive multimodal system

(Stefan Hillmann, 4 to 6 students)

C. Predicting User Behavior in Crowdsourcing Platforms

(Babak Naderi, 4 students)

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Agenda (2/3)

Interdiziplinäres Medienprojekt:

D. Facial Expression Modeling

(Rahul Swaminathan, 2 to 3 students)

E. Deep Learning in Augmented Reality

(Rahul Swaminathan, 2 to 3 students)

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Agenda (3/3)

Interdiziplinäres Medienprojekt:

F. (FU) Gamification für E2E-Verschlüsselung (Oliver Wiese, 2 to 5 students)

G. (FU) Mentales Modell für digitale Signierung, Ver- und Entschlüsselung (Oliver Wiese, 2 to 5 students)

H. (FU) Relaunch der MEdienLABor-Plattform des IfPuK (Saskia Sell, 2-3 students)

I. (FU) Webapplikation zur Abschätzung und Prävention von Infektionsrisiken (Markus Lehmkuhl, 4-5 students)

J. (FU) Automatische Segmentierung (aufgezeichneter) linearer Fernsehprogrammangebote durch Mustererkennung (Joachim Trebbe, 3-5 students)

K. (FU) Script zur automatischen Erfassung von Webcontent. (Anne Beier, 2-3 students)

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