Studentische Projekte

Wir verbinden Lehre und Forschung miteinander. Das gibt unseren Studierenden die Möglichkeit, an hochaktuellen Themen rund um Technologie, Information und Menschen zu arbeiten. Außerdem unterstützen wir unsere Studierenden aktiv dabei, ihre Arbeiten während des Studiums zu publizieren.

Studentische Projekte, die internationale Erfolge erzielen konnten:

Die ehemalige Studentin Katharina Buckmayer ist jetzt Doktorandin an der Técnico University Lisbon, Portugal

Katharina Buckmayer hat an der Universität Regensburg erfolgreich ihren Bachelor of Arts und Master of Arts in Informationswissenschaft abgeschlossen. Derzeit ist sie Doktorandin für digitale Medien an der Técnico University Lisbon und ist Teil des Inclusive Computing Lab des Interactive Technologies Institutes/LARSyS. Ihre Forschungsinteressen liegen im Bereich der Gestaltung von inklusiven, multisensorischen Smart Toys und Lernumgebungen für junge Kinder. Sie befasst sich auch mit den ethischen Implikationen der technologiebasierten Forschung mit dieser besonders vulnerablen Bevölkerungsgruppe. Ihre Arbeit zielt darauf ab, die Inklusion zu fördern und eine gesunde und positive Entwicklung von Kindern zu unterstützen.

Hoai Nam Tran veröffentlicht Artikel für den ROMCIR-Workshop 2023

Im Zusammenhang mit der ECIR 2023 fand der Workshop on Reducing Online Misinformation through Credible Information Retrieval (ROMCIR) statt. Hoai Nam Tran stellte seinen Beitrag "Towards Reducing Misinformation and Toxic Content Using Cross-Lingual Text Summarization" vor, welcher sowohl als Präsentation verfügbar ist, als auch in den Proceedings des Workshops veröffentlicht wird.

Markus Bink stellt sein Paper auf der CHIIR 2023 vor

Auf der CHIIR 2023, welche dieses Jahr on-site in Austin (Texas, USA) stattfand, konnte Markus Bink sein Paper "Investigating the Influence of Featured Snippets on User Attitudes"  vorstellen. Das Paper entstand zusammen mit Sebastian Schwarz (Masterstudent Medieninformatik) und wurde von David Elsweiler und Tim Draws (Delft University of Technology) betreut.

Paper von Maximilian Weissenbacher auf KONVENS 2022 vorgestellt

Maximilian Weissenbachers Paper zu "Sentiment Analysis on Twitter for the Major German Parties during the 2021 German Federal Election" wurde auf der KONVENS 2022 vorgestellt. Die Untersuchung betrachtete, wie sich die Stimmung der politischen Parteien während einer Wahlperiode auf Twitter verändert. Dazu wurden Textklassifizierungsmethoden verwendet und ihre Leistungen verglichen, wobei festgestellt wurde, dass transformatorbasierte Modelle wie der bidirektionale Encoder von Transformatoren (BERT) besser abschnitten als traditionelle maschinelle Lernmodelle wie Naive Bayes und lexikonbasierte Modelle wie GerVADER. Das Paper enstand zusammen mit Thomas Schmidt (welcher den Vortrag bei der KONVENS 2022 hielt), Jakob Fehle, Jonathan Richter, Philipp Gottschalk und Christian Wolff.

Hoai Nam Tran belegt 1. Platz beim CLEF 2022 CheckThat! Lab

Hoai Nam Tran bearbeitete mit großem Erfolg den Task 3B vom CheckThat! Lab der CLEF 2022 und belegte mit seinem Ansatz den ersten Platz. Das Thema war "Fighting the COVID-19 Infodemic and Fake News Detection". Der Schwerpunkt lag auf Cross-lingual Fake News Detection und war aufgrund der Zusammenstellung aus englischen Trainingsdaten und deutschen Testdaten, deren extrahierte Nachrichtenartikel bis zu 100.000 Zeichen umfassten, äußerst anspruchsvoll. Von 16 teilnehmenden Teams schafften nur 8 eine korrekte Abgabe und selbst hier konnte sich Hoai Nam Tran mit einem Macro-F1 Score von 0.290 und mit einer Accuracy von 0.427 noch deutlich (6.5%) vor den Zweitplatzierten abheben.

Sein Ansatz bestand aus drei Teilen: Summarization Technik, maschinelle Übersetzung, und Multi-Class Klassifizierung. Die Ergebnisse sind zudem als Paper der CLEF 2022 veröffentlicht worden.

Paper für LREC 2022 angenommen

Miriam Schirmer veröffentlichte zusammen mit Gregor Donabauer und Udo Kruschwitz das Paper "A New Dataset for Topic-Based Paragraph Classification in Genocide-Related Court Transcripts", welches für die LREC 2022 angenommen und zudem als Poster präsentiert wurde. Miriam Schirmer studierte im Master Kriminologie an der UR und besuchte eine Veranstaltung zum Natural Language Engineering, welches sie nachhaltig prägte. Gleichzeitig ist das Paper Teil ihrer Promotion im Bereich Computational Social Science an der TU München.

Paper für LREC 2022 angenommen

Philipp Hartl erarbeitete zusammen mit Udo Kruschwitz das Paper "Applying Automatic Text Summarization for Fake News Detection”, welches für die LREC 2022 angenommen wurde. Das Paper basiert auf Philipp Hartls Masterarbeit.

Paper für LREC 2022 angenommen

Christoph Turban reichte zusammen mit Udo Kruschwitz das Paper "Tackling Irony Detection using Ensemble Classifiers” für die LREC 2022 ein. Das Paper wurde angenommen. Die Basis für diese Arbeit stellte die Bachelorarbeit von Christoph Turban dar.

Paper für CHIIR 2022 angenommen

Markus Bink reichte für die CHIIR 2022 das Paper "Featured Snippets and their Influence on Users' Credibility Judgements" ein, welches für die Konferenz bereits angenommen wurde. Die Publikation erfolgt in Kürze. Das Paper entstand im Umfeld seiner Bachelorarbeit und wurde zusammen mit Steven Zimmerman und David Elsweiler verwirklicht.

Masterarbeit bei der GIScience 2021 als Short Paper veröffentlicht

Gregor Donabauer veröffentlichte, in Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Bernd Ludwig, seine Masterarbeit unter dem Titel "Testing Landmark Salience Prediction in Indoor Environments Based on Visual Information" als Short Paper auf der GIScience 2021.

Shared Task zu "GermEval 2021"

Hoai Nam Tran und Maximilian Schmidhuber nahmen jeweils als Einzelteam erfolgreich am Shared Task von GermEval 2021 teil. Die Subtasks stellten Herausforderungen an die Erkennung bzw. Klassifizierung von einerseits toxischen Hasskommentaren, andererseits wertvollen Kommentaren, sowie zu Fakten und Behauptungen. Hoai Nam Tran belegte insgesamt den 2. Platz von 15 Teams. Maximilian Schmidhuber absolvierte den ersten Subtask und belegte dort den 9. Platz. Besonders hervorzuheben ist ihre Leistung auch deshalb, weil sie als studentische Einzelteams gegen Gruppenteams aus Doktorand*innen, Postdocs und Vertretern der Industrie antraten. Die Proceedings wurden außerdem veröffentlicht.

Veröffentlichtes Paper zur SwissText 2021

In Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Kruschwitz erarbeitete Gregor Donabauer das Paper "University of regensburg@ swisstext 2021 sepp-nlg: Adding sentence structure to unpunctuated text". Es entstand im Rahmen eines Shared Task dieser Konferenz und steht im Zusammenhang mit seinem Vortrag bzw. Projekt auf der WWW'21.

Vortrag auf der Web Conference 2021

Auf der WWW '21 präsentierte Gregor Donabauer (zusammen mit Udo Kruschwitz und David Coney) einen Vortrag zum Thema "Making Sense of Subtitles: Sentence Boundary Detection and Speaker Change Detection in Unpunctuated Texts". Dieses Projekt entstand im Rahmen des Seminars "Advanced Topics in Information Retrieval".

Short Paper auf der ECIR 2021 vorgestellt

Auf der im Online-Format stattfindenden ECIR 2021 stellte Dominik Ramsauer ein Short Paper zum Thema "Exploring the Incorporation of Opinion Polarity for Abstractive Multi-document Summarisation" vor. Darin erarbeitete er ein Modell für MDS, mit dem es möglich wird, auch Stimmungen und Meinungen innerhalb der abstrakt zusammengefassten Dokumente zu erhalten.

Paper auf der CHIIR 2021 vorgestellt

Anna-Marie Ortloff präsentierte das Paper "The Effect of Nudges and Boosts on Browsing Privacy in a Naturalistic Environment" auf der CHIIR 2021, welches sich mit Möglichkeiten der Beeinflussung des Nutzerverhaltens bezüglich der Preisgabe persönlicher Daten beim Surfen im Internet beschäftigt. Die Veröffentlichung ist aus ihrer Masterarbeit und in Zusammenarbeit mit Steven Zimmerman, David Elsweiler und Niels Henze entstanden.

Promotion zu "Fair Machine Learning for Search & Recommendation Systems" an der University of Glasgow

Thomas Jänich, Absolvent der Informationswissenschaft in Regensburg, startete zum Februar 2021 seine Promotion an der University of Glasgow. Er beschäftigt sich dort mit dem Themenbereich des "Fair Machine Learning for Search & Recommendation Systems".

Promotion zu "Behavioral Security" an der Universität Bonn

Anna-Marie Ortloff, ehemalige Studentin der Informationswissenschaft an der Universität Regensburg, startete Anfang Januar 2021 ihre Promotion an der Universität Bonn. Als Teil der Workgroup Behavioral Security (BeSec) unter Prof. Dr. Matthew Smith möchte sie ihr Promotionsthema in diesem Bereich, unter Berücksichtigung des Human Information Behavior, finden.

Hate Speech Detection bei EVALITA 2020 und WiDS 2021

Julia Hoffmann veröffentlichte (zusammen mit Udo Kruschwitz) im Rahmen der Evalita 2020 das Paper "UR NLP @ HaSpeeDe 2 at EVALITA 2020: Towards Robust Hate Speech
Detection with Contextual Embeddings". Das Paper entstand zum bearbeiteten Shared Task der Konferenz, welcher wiederum im Master-Projektkurs angestoßen wurde. Zum Thema der Hate Speech Detection nahm sie außerdem beim Workshop, sowie bei der Konferenz der Women in Data Science 2021 teil.

Beitrag für die CHIIR 2020 angenommen

Sabrina Barko-Sherifs Beitrag "Conversational Agents for Recipe Recommendation" wurde für die CHIIR '20 (The 2020 ACM Conference on Human Information Interaction and Retrieval) angenommen und dort präsentiert.

Masterarbeit Ergebnisse veröffentlicht

Selina Meyer hat die Ergebnisse ihrer Masterarbeit als Artikel "Assessing the Quality of Weight Loss Information on the German Language Web"  im Journal Movement and Nutrition in Health and Disease veröffentlicht.

Evaluation kontextueller Datenschutzerklärungen

Wir freuen uns, dass im September 2018 Anna-Marie Ortloff ein Paper auf der "Mensch und Computer 2018" in Dresden vorgestellt hat. Entstanden ist dies aus einer Seminararbeit im Kurs "Ethics for Software Engineers & Data Scientists". In diesem Paper konnte festgestellt werden, dass kontextuelle Datenschutzrichtlinien, d. h. die Darstellung der für den Nutzungskontext relevanten Datenschutzinformationen, von Nutzern akzeptiert werden, und diese das Gefühl haben, sie besser zu verstehen als die klassische Darstellungsform von Datenschutzrichtlinien im Fließtext (zum Paper).

Ende 2015 präsentierten sechs Studentengruppen ihre Projekte zum Masterkurs "Algorithmen für Mensch-Maschine-Interaktion" auf der MUM’15 („International Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia“) in Linz. Erfreulicherweise stellten unsere Studenten auf dieser Veranstaltung sechs von insgesamt 15 akzeptierten Forschungsprojekten.

Im Folgenden stellen wir die betreffenden Projektarbeiten kurz vor:

Nombot – Simplify Food Tracking

Nombot ist ein Dialogsystem, das es für User einfacher macht, ihr Ernährungsverhalten nachzuvollziehen (zum Paper).

FROY: Exploring Sentiment-Based Movie Recommendations

FROY ist ein mobiles Film-Empfehlungssystem, das die aktuelle Gefühlslage eines Nutzers mit der Stimmung von Filmen abgleicht (zum Paper).

Landmark Mining on a Smartwatch Using Speech Recognition

Das Projekt beschäftigte sich mit der Frage, wie mittels einer Smartwatch und Spracherkennung Landmarkendaten für ein Navigationssystem gewonnen werden können (zum Paper).

Destmaster – Improved Destination Input System for the UR-Walking Application

Im Rahmen des Projekts wurde versucht, die Eingabe von Navigationszielen für die universitäre Fußgängernavigations-App „URWalking“ zu optimieren (zum Paper).

Emotion-based Music Recommendation using Supervised Learning

Das Projekt widmete sich der Entwicklung eines Musikempfehlungssystem, das es dem Anwender erlaubt, Musikstücke nach Emotionen auszuwählen (zum Paper).

Augmented Reality-Based Training of the PCB Assembly Process

Aus dem Projekt ging ein Augmented-Reality-Assistenzsystem hervor, das Industriearbeiter mithilfe eines smart Glass und einer selbstentwickelten Software beim Fertigungsprozess von Leiterplatten unterstützt (zum Paper).