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Nur maximal ein Fünftel aller Menschen in Deutschland, die Maschinen entwickeln, technische Innovationen vorantreiben, optimieren oder reparieren, sind weiblich. Der Anteil von Frauen in technischen Berufen liegt derzeit bei etwa 20 Prozent (1). Vergleichbar niedrig ist auch die Zahl der Journalistinnen, die sich technischen Themen verschrieben haben. Technik und auch der Technikjournalismus sind hierzulande immer noch Männerdomänen.
Machine learning and neural networks are now ubiquitous in sonar perception, but it lags behind the computer vision field due to the lack of data and pre-trained models specifically for sonar images. In this paper we present the Marine Debris Turntable dataset and produce pre-trained neural networks trained on this dataset, meant to fill the gap of missing pre-trained models for sonar images. We train Resnet 20, MobileNets, DenseNet121, SqueezeNet, MiniXception, and an Autoencoder, over several input image sizes, from 32 x 32 to 96 x 96, on the Marine Debris turntable dataset. We evaluate these models using transfer learning for low-shot classification in the Marine Debris Watertank and another dataset captured using a Gemini 720i sonar. Our results show that in both datasets the pre-trained models produce good features that allow good classification accuracy with low samples (10-30 samples per class). The Gemini dataset validates that the features transfer to other kinds of sonar sensors. We expect that the community benefits from the public release of our pre-trained models and the turntable dataset.
The rapid increase in solar photovoltaic (PV) installations worldwide has resulted in the electricity grid becoming increasingly dependent on atmospheric conditions, thus requiring more accurate forecasts of incoming solar irradiance. In this context, measured data from PV systems are a valuable source of information about the optical properties of the atmosphere, in particular the cloud optical depth (COD). This work reports first results from an inversion algorithm developed to infer global, direct and diffuse irradiance as well as atmospheric optical properties from PV power measurements, with the goal of assimilating this information into numerical weather prediction (NWP) models.
In den Atmosphärenwissenschaften spielt die Strahlungsbilanz der Erde eine wichtige Rolle für unser Verständnis des Klimasystems. Hier liefern ausgereifte Satellitenprodukte dekadische Klimazeitreihen mit einer so hohen Genauigkeit, dass z.B. Änderungen im Zusammenhang mit dem Klimawandel detektiert werden können. Dies gilt insbesondere auch für die solaren Strahlungsflüsse an der Erdoberfläche. Beim Vergleich dieser Satellitenprodukte mit instantanen Beobachtungen der Strahlung am Erdboden sind jedoch oft erhebliche Abweichungen feststellbar, die hauptsächlich durch kleinskalige Variabilität in der räumlichen Struktur von Wolken und ihrer Strahlungswirkung verursacht werden. Hier ist auch zu bedenken, dass Bodenbeobachtungen fast einer Punktmessung entsprechen, während Satellitenpixel eine Fläche in der Größenordnung von Quadratkilometern abtasten.
West Africa has a great potential for the application of solar energy systems, as it combines high levels of solar irradiance with a lack of energy production. Southern West Africa is a region with a very high aerosol load. Urbanization, uncontrolled fires, traffic as well as power plants and oil rigs lead to increasing anthropogenic emissions. The naturally circulating north winds bring mineral dust from the Sahel and Sahara and monsoons - sea salt and other oceanic compounds from the south. The EU-funded Dynamics-Aerosol-Chemistry-Cloud Interactions in West Africa (DACCIWA) project (2014–2018), dlivered the most complete dataset of the atmosphere over the region to date. In our study, we use in-situ measured optical properties of aerosols from the airborne campaign over the Gulf of Guinea and inland, and from ground measurements in coastal cities.
The aim of this study was to investigate employees’ self-reported creativity before and after vacation and to examine the impact of recovery experiences (detachment, relaxation, mastery, meaning, autonomy, affiliation) on changes in creativity. The DRAMMA model of Newman et al. provides the theoretical background of our approach. Longitudinal data was assessed with four repeated measurements. The study encompassed data from 274 white-collar workers. Analyses showed that employees subjectively perceive their creativity to benefit not immediately after their vacation but 2 weeks later. Detachment was significantly related to lower creativity within persons, while mastery experiences explained differences in creativity between persons. This study provides a detailed picture of changes in creativity around vacations.
In this study, we investigate the thermo-mechanical relaxation and crystallization behavior of polyethylene using mesoscale molecular dynamics simulations. Our models specifically mimic constraints that occur in real-life polymer processing: After strong uniaxial stretching of the melt, we quench and release the polymer chains at different loading conditions. These conditions allow for free or hindered shrinkage, respectively. We present the shrinkage and swelling behavior as well as the crystallization kinetics over up to 600 ns simulation time. We are able to precisely evaluate how the interplay of chain length, temperature, local entanglements and orientation of chain segments influences crystallization and relaxation behavior. From our models, we determine the temperature dependent crystallization rate of polyethylene, including crystallization onset temperature.
Introduction: Chronic pain is a frequent severe disease and often associated with anxiety, depression, insomnia, disability, and reduced quality of life. This maladaptive condition is further characterized by sensory loss, hyperalgesia, and allodynia. Blue light has been hypothesized to modulate sensory neurons and thereby influence nociception.
Objectives: Here, we compared the effects of blue light vs red light and thermal control on pain sensation in a human experimental pain model.
Methods: Pain, hyperalgesia, and allodynia were induced in 30 healthy volunteers through high-density transcutaneous electrical stimulation. Subsequently, blue light, red light, or thermal control treatment was applied in a cross-over design. The nonvisual effects of the respective light treatments were examined using a well-established quantitative sensory testing protocol. Somatosensory parameters as well as pain intensity and quality were scored.
Results: Blue light substantially reduced spontaneous pain as assessed by numeric rating scale pain scoring. Similarly, pain quality was significantly altered as assessed by the German counterpart of the McGill Pain Questionnaire. Furthermore, blue light showed antihyperalgesic, antiallodynic, and antihypesthesic effects in contrast to red light or thermal control treatment.
Conclusion: Blue-light phototherapy ameliorates pain intensity and quality in a human experimental pain model and reveals antihyperalgesic, antiallodynic, and antihypesthesic effects. Therefore, blue-light phototherapy may be a novel approach to treat pain in multiple conditions.
In the research project "MetPVNet", both, the forecast-based operation management in distribution grids and as well as the forecasts of the feed-in of PV-power from decentralized plants could be improved on the basis of satellite data and numerical weather forecasts. Based on a detailed network analyses for a real medium-voltage grid area, it was shown that both – the integration of forecast data based on satellite and weather data and the improvement of subsequent day forecasts based on numerical weather models – have a significant added value for forecast-based congestion management or redispatch and reactive power management in the distribution grid. Furthermore, forecast improvements for the forecast model of the German Weather Service were achieved by assimilating visible satellite imagery, and cloud and radiation products from satellites were improved, thus improving the database for short-term forecasting as well as for assimilation. In addition, several methods have been developed that will enable forecast improvement in the future, especially for weather situations with high cloud induced variability and high forecast errors. This article summarizes the most important project results.
Zur Förderung einer freien und offenen Wissenschaft fördert und unterstützt die Hochschule Bonn-Rhein-Sieg den ungehinderten Zugang zu wissenschaftlicher Arbeit. Um die wissenschaftlichen Ergebnisse der Forschenden an der H-BRS einer breiten Öffentlichkeit zugänglich zu machen, wird die Möglichkeit gefördert, wissenschaftliche Arbeiten Open Access zu publizieren. Dadurch lassen sich diese ohne Zugriffsbeschränkungen nutzen und sind international sichtbar.
Polymer fibers with liquid crystals (LCs) in the core have potential as autonomous sensors of airborne volatile organic compounds (VOCs), with a high surface-to-volume ratio enabling fast and sensitive response and an attractive non-woven textile form factor. We demonstrate their ability to continuously and quantitatively measure the concentration of toluene, cyclohexane, and isopropanol as representative VOCs, via the impact of each VOC on the LC birefringence. The response is fully reversible and repeatable over several cycles, the response time can be as low as seconds, and high sensitivity is achieved when the operating temperature is near the LC-isotropic transition temperature. We propose that a broad operating temperature range can be realized by combining fibers with different LC mixtures, yielding autonomous VOC sensors suitable for integration in apparel or in furniture that can compete with existing consumer-grade electronic VOC sensors in terms of sensitivity and response speed.
For several decades, farmers have been mixing rock powders with livestock slurry to reduce its NH3 emissions and increase its nutrient content. However, mixing rock powders with slurry is controversial, and there is currently no scientific evidence for its effects on NH3 and greenhouse gas (GHG) emissions or on changes in its nutrient content due to element release from rock powders. The major aim of this study was therefore to analyse the effects of mixing two commercially established rock powders with cattle slurry on NH3, CO2, N2O and CH4 emissions, and on nutrient release over a course of 46 days. We found that rock powders did not significantly affect CO2 emission rates. NH3 and N2O emission rates did not differ significantly up until the end of the trial, when the emission rates of the rock powder treatments significantly increased for NH3 and significantly decreased for N2O, respectively, which coincided with a reduction of the slurry crust. Cumulative NH3 emissions did not, however, differ significantly between treatments. Unexpected and significant increases in CH4 emission rates occurred for the rock powder treatments. Rock powders increased the macro- and micronutrient content of the slurry. The conflicting results are discussed and future research directions are proposed.
Object-Based Trace Model for Automatic Indicator Computation in the Human Learning Environments
(2021)
This paper proposes a traces model in the form of an object or class model (in the UML sense) which allows the automatic calculation of indicators of various kinds and independently of the computer environment for human learning (CEHL). The model is based on the establishment of a trace-based system that encompasses all the logic of traces collecting and indicators calculation. It is im-plemented in the form of a trace database. It is an important contribution in the field of the exploitation of the traces of apprenticeship in a CEHL because it pro-vides a general formalism for modeling the traces and allowing the calculation of several indicators at the same time. Also, with the inclusion of calculated indica-tors as potential learning traces, our model provides a formalism for classifying the various indicators in the form of inheritance relationships, which promotes the reuse of indicators already calculated. Economically, the model can allow organi-zations with different learning platforms to invest only in one traces Management System. At the social level, it can allow a better sharing of trace databases be-tween the various research institutions in the field of CEHL.
This study intends to contribute to the discourse on social protection and crime. The study assessed social protection as a tool for crime prevention, with bias to Owerri municipal local government area of Imo state, Nigeria as a case study. The study employed a qualitative approach which allowed the researcher to explore experiences and perspectives of selected participants. Purposive sampling was considered appropriate for the defined population. In-depth interview and focus group discussion (FGD) served as data collection instruments. A review of available literature, reports, newspaper publications, reports, and various internet sources were exhaustively utilised to gather secondary data.
The study revealed that social protection possesses the potential to prevent crime. The study informed that certain intervention programmes established by the government helped in decreasing crime incidences in the area under study. In addition, the study revealed that social protection enhances wellbeing, empowers people, promotes better living conditions, imbues a sense of belonging and inclusiveness, promotes social stability and does not lead to dependency. However, the study revealed that social protection alone is incapable of eradicating crime.
Der Öffentliche Gesundheitsdienst (ÖGD) übernimmt eine wichtige Funktion in Sachen Bevölkerungsgesundheit und wird häufig, neben ambulanter und stationärer Versorgung, als ‚dritte Säule‘ im deutschen Gesundheitswesen beschrieben. Diese sprachlich gleichwertige Positionierung spiegelt sich allerdings in der Realität nicht wider, im Vergleich ist seine Stellung eher schwach. In der Frage, welche Ursachen hierfür vorliegen, könnte eine Hypothese lauten, dass ein diffuses Aufgabenprofil einen negativen Einfluss auf seine Stellung ausübt. Um diesen möglichen Einfluss näher zu untersuchen, lautet die Forschungsfrage: „Wie lässt sich die Stellung des ÖGD innerhalb des deutschen Gesundheitswesens anhand seines Aufgabenprofils aus kontingenztheoretischer Perspektive erklären?“.
Zu deren Beantwortung wird zunächst die Ausgestaltung der aktuellen Aufgabenprofile erhoben und verglichen. Anschließend untersucht die Arbeit mit Hilfe der organisationssoziologischen Kontingenztheorie, welche situativen Einflussfaktoren sich möglicherweise auf Aufgabenprofil und damit auch die Stellung des ÖGD ausgewirkt haben. Im Ergebnis zeigt sich, dass Veränderungen in den Aufgaben teilweise recht deutlich in Verbindung gebracht werden können mit Veränderungen der Organisationssituation, auch lässt sich ein Zusammenhang zwischen Aufgabenprofil und Stellung vermuten. Soll dem ÖGD in Zukunft wieder eine stärkere Bedeutung zukommen, so ist es neben einer gewissen Vereinheitlichung der Aufgabenprofile von großer Bedeutung, ihm wieder exklusive Aufgaben zuzusprechen. Diese könnten insbesondere in den Bereichen Planung, Koordination und Steuerung, Datengewinnung und aufbereitung oder darin liegen, sich wieder verstärkt auf Bevölkerungsgruppen zu fokussieren, welche nicht durch andere Bereiche abgedeckt werden. Hierfür müssen die nötigen Ressourcen zur Verfügung stehen: Neben den bereits beschlossenen Unterstützungsleistungen gilt es insbesondere in Bezug auf die personelle Ausstattung, den ÖGD langfristig attraktiv zu gestalten. Dazu kann eine aufgewertete Stellung sowie eine verbesserte Situation in den einzelnen Behörden einen großen Teil beitragen.
Many people do not consume as much healthy food as recommended. Nudging has been identified as a promising intervention strategy to increase the consumption of healthy food. The present study analyzed the effects of three body shape nudges (thin, thick, or Giacometti artwork) on food ordering and assessed the mediating role of being aware of the nudge. Students (686) and employees (218) of a German university participated in an online experimental study. After randomization, participants visited a realistic online cafeteria and composed a meal for themselves. Under experimental conditions, participants were exposed to one out of three nudges while choosing dishes: (1) thin body shape, (2) thick body shape, and (3) the Giacometti artwork nudge. The Giacometti nudge resulted in more orders for salad among employees. The thin and thick body shape nudges did not change dish orders. Awareness of the nudge mediated the numbers of calories ordered when using the Giacometti or thin body shape nudges. These findings provide useful insights for health interventions in occupational and public health sectors using nudges. Our study contributes to the research on the Giacometti nudge by showing its effectiveness when participants are aware (it is effective under conditions where it is consciously perceived).
Cancer is a complex disease where resistance to therapies and relapses often pose a serious clinical challenge. The scenario is even more complicated when the cancer type itself is heterogeneous in nature, e.g., lymphoma, a cancer of the lymphocytes which constitutes more than 70 different subtypes. Indeed, the treatment options continue to expand in lymphomas. Herein, we provide insights into lymphoma-specific clinical trials based on cytokine-induced killer (CIK) cell therapy and other pre-clinical lymphoma models where CIK cells have been used along with other synergetic tumor-targeting immune modules to improve their therapeutic potential. From a broader perspective, we will highlight that CIK cell therapy has potential, and in this rapidly evolving landscape of cancer therapies its optimization (as a personalized therapeutic approach) will be beneficial in lymphomas.
Damit nachhaltiger Konsum möglich ist, müssen Verbraucherinnen und Verbraucher die Nachhaltigkeit von Produkten angemessen einschätzen können. Ausgehend von der Annahme, dass Greenwashing-Slogans solche Einschätzungen möglicherweise behindern, untersucht dieses zweiteilige quantitative Online-Experiment Schlussfolgerungen von Verbraucherinnen und Verbrauchern, die statische Werbeanzeigen betrachteten. Dabei wurden konkrete, d.h. quantifizierte Umweltaussagen mit vagen Botschaften (Greenwashing-Kondition) bezüglich eines fiktiven TV-Produktes bzw. TV-Herstellers verglichen. Ein Drittel der jungen und gebildeten Stichprobe (N = 163) zog nach Ansicht einer Produktanzeige, die den geringen Stromverbrauch des „Omro UHD-Fernsehers“ bewarb, den Schluss, dass weitere, in der Werbung nicht beobachtbare Umweltmerkmale eher wahrscheinlich als unwahrscheinlich sind. Unternehmensanzeigen zur Energieeffizienz der Produktion von „Nextvision“ entlockten diese Schlussfolgerung sogar 73 Prozent der Probanden. Vage und konkrete Behauptungen unterschieden sich hinsichtlich dieser sog. Halo-Effekte kaum. Dazu berechnete Indizes korrelierten signifikant positiv mit der eingeschätzten Produktqualität, was für die Wirksamkeit eines Gesamteindruckes (General Impression Halos) spricht. Dies galt insbesondere für vage Botschaften. Sie eignen sich daher besonders für Werbetreibende, weil Anzeigen in der Regel nur für kurze Zeit Aufmerksamkeit erhalten. Verbraucherinnen und Verbrauchern kann auf Basis der Ergebnisse geraten werden, stärker auf die theoretische Überprüfbarkeit von Werbeslogans zu achten.
An der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg fand am Donnerstag, den 23.9.21 das erste Verbraucherforum für Verbraucherinformatik statt. Im Rahmen der Online-Tagesveranstaltung diskutierten mehr als 30 Teilnehmer:innen über Themen und Ideen rund um den Bereich Verbraucherdatenschutz. Dabei kamen sowohl Beiträge aus der Informatik, den Verbraucher- und Sozialwissenschaften sowie auch der regulatorischen Perspektive zur Sprache. Der folgende Beitrag stellt den Hintergrund der Veranstaltung dar und berichtet über Inhalte der Vorträge sowie Anknüpfungspunkte für die weitere Konstituierung der Verbraucherinformatik. Veranstalter waren das Institut für Verbraucherinformatik an der H-BRS in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl IT-Sicherheit der Universität Siegen sowie dem Kompetenzzentrum Verbraucherforschung NRW der Verbraucherzentrale NRW e. V. mit Förderung des Bundesministeriums der Justiz und für Verbraucherschutz.
An der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg fand am Donnerstag, den 23.9.21 das erste Verbraucherforum für Verbraucherinformatik statt. Im Rahmen der Online-Tagesveranstaltung diskutierten mehr als 30 Teilnehmer:innen über Themen und Ideen rund um den Bereich Verbraucherdatenschutz. Dabei kamen sowohl Beiträge aus der Informatik, den Verbraucher- und Sozialwissenschaften sowie auch der regulatorischen Perspektive zur Sprache. Der folgende Beitrag stellt den Hintergrund der Veranstaltung dar und berichtet über Inhalte der Vorträge sowie Anknüpfungspunkte für die weitere Konstituierung der Verbraucherinformatik. Veranstalter waren das Institut für Verbraucherinformatik an der H-BRS in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl IT-Sicherheit der Universität Siegen sowie dem Kompetenzzentrum Verbraucherforschung NRW der Verbraucherzentrale NRW e. V. mit Förderung des Bundesministeriums der Justiz und für Verbraucherschutz.
Die Blockchain-Technologie ist einer der großen Innovationstreiber der letzten Jahre. Mit einer zugrundeliegenden Blockchain-Technologie ist auch der Betrieb von verteilten Anwendungen, sogenannter Decentralized Applications (DApps), bereits technisch umsetzbar. Dieser Beitrag verfolgt das Ziel, Gestaltungsmöglichkeiten der digitalen Verbraucherteilhabe an Blockchain-Anwendungen zu untersuchen. Hierzu enthält der Beitrag eine Einführung in die digitale Verbraucherteilhabe und die technischen Grundlagen und Eigenschaften der Blockchain-Technologie, einschließlich darauf basierender DApps. Abschließend werden technische, ethisch-organisatorische, rechtliche und sonstige Anforderungsbereiche für die Umsetzung von digitaler Verbraucherteilhabe in Blockchain-Anwendungen adressiert.
Hinreichende Datensouveränität gestaltet sich für Verbraucher:innen in der Praxis als äußerst schwierig. Die Europäische Datenschutzgrundverordnung garantiert umfassende Betroffenenrechte, die von verwantwortlichen Stellen durch technisch-organisatorische Maßnahmen umzusetzen sind. Traditionelle Vorgehensweisen wie die Bereitstellung länglicher Datenschutzerklärungen oder der ohne weitere Hilfestellungen angebotene Download von personenbezogenen Rohdaten werden dem Anspruch der informationellen Selbstbestimmung nicht gerecht. Die im Folgenden aufgezeigten neuen technischen Ansätze insbesondere KI-basierter Transparenz- und Auskunftsmodalitäten zeigen die Praktikabilität wirksamer und vielseitiger Mechanismen. Hierzu werden die relevanten Transparenzangaben teilautomatisiert extrahiert, maschinenlesbar repräsentiert und anschließend über diverse Kanäle wie virtuelle Assistenten oder die Anreicherung von Suchergebnissen ausgespielt. Ergänzt werden außerdem automatisierte und leicht zugängliche Methoden für Auskunftsersuchen und deren Aufbereitung nach Art. 15 DSGVO. Abschließend werden konkrete Regulierungsimplikationen diskutiert.
Künstliche Intelligenz im autonomen Fahrzeug verarbeitet enorme Mengen an Daten. Beim Betrieb eines solchen Fahrzeugs basiert jede Bewegung auf einer datenbasierten, automatisierten und adaptiven Entscheidungsfindung. Aber auch, um Regeln zur Erkennung und Entscheidung in komplexen Situationen wie den hochindividuellen Verkehrsszenarien entwickeln zu können (KI-Training), sind bereits beachtliche Datenmengen von Fahrzeugen im Realverkehr erforderlich – zum Beispiel Videosequenzen aus Kamerafahrten. Für das Training Künstlicher Intelligenz ist es aus Sicht der Fahrzeugentwicklung attraktiv, auf den Datenschatz zuzugreifen, den die Gesamtheit der Fahrzeuge im realen Anwendungskontext erzeugen kann. Als Nutzer:innen und Insassen sind Verbraucher:innen so Teil einer groß angelegten Testdatenerhebung durch Fahrzeughersteller und Anbieter. Das wirft Datenschutzfragen auf. Ziel des vorliegenden Beitrags ist es herauszuarbeiten, inwiefern sich hierdurch Implikationen für die Rechte und Freiheiten von Verbraucher:innen ergeben und welche Mechanismen das geltende Recht sowie aktuelle legislative Entwicklungen bereithalten, den „Datenhunger“ der KI mit den Interessen an Datensouveränität und informationeller Selbstbestimmung in Einklang und Ausgleich zu bringen. Im Fokus steht dabei insbesondere, wie Anforderungen schon im Produktdesign „mitgedacht“ werden und damit für Verbraucher:innen rechts- und vertrauensfördernd wirken können.
Datenschutz und informationelle Selbstbestimmung sind Bestandteile aktueller Leitbilder einer Digitalen Bildung in der Schule. Im Kontext der Schulschließungen und der vorrangigen Nutzung digitaler Medien zeigte sich jedoch, dass Datenschutz weder als Thema noch als Gestaltungsprinzip digitaler Lernumgebungen in der bildungsadministrativen und pädagogisch-praktischen Schulwirklichkeit systematisch verankert ist. Die Diskrepanz zwischen aktuellen Leitbildern einer digitalen Bildung und der sichtbar problematischen Praxis des digitalen Notfalldistanzunterrichts markiert den Ausgangspunkt des Beitrages, der sich der übergeordneten Frage widmet, welche Herausforderungen sich bei der Realisierung von Datenschutz in der Schul- und Unterrichtswirklichkeit in einer digital geprägten Welt stellen. Im Sinne einer Problemfeldanalyse werden prototypische Handlungsprobleme der Schule herausgearbeitet. Fokussiert betrachtet werden exemplarische Herausforderungen und Anforderungen an Technologien und Akteur:innen der inneren und äußeren Schulentwicklung auf den Ebenen der Unterrichtsentwicklung, der Personalentwicklung, der Technologieentwicklung und der Organisationsentwicklung.
Sprachassistenten wie Alexa oder Google Assistant sind aus dem Alltag vieler VerbraucherInnen nicht mehr wegzudenken. Sie überzeugen insbesondere durch die sprachbasierte und somit freihändige Steuerung und mitunter auch den unterhaltsamen Charakter. Als häuslicher Lebensmittelpunkt sind die häufigsten Aufstellungsorte das Wohnzimmer und die Küche, da sich Haushaltsmitglieder dort die meiste Zeit aufhalten und das alltägliche Leben abspielt. Dies bedeutet allerdings ebenso, dass an diesen Orten potenziell viele Daten erfasst und gesammelt werden können, die nicht für den Sprachassistenten bestimmt sind. Demzufolge ist nicht auszuschließen, dass der Sprachassistent – wenn auch versehentlich – durch Gespräche oder Geräusche aktiviert wird und Aufnahmen speichert, selbst wenn eine Aktivierung unbewusst von Anwesenden bzw. von anderen Geräten (z. B. Fernseher) erfolgt oder aus anderen Räumen kommt. Im Rahmen eines Forschungsprojekts haben wir dazu NutzerInnen über Ihre Nutzungs- und Aufstellungspraktiken der Sprachassistenten befragt und zudem einen Prototyp getestet, der die gespeicherten Interaktionen mit dem Sprachassistenten sichtbar macht. Dieser Beitrag präsentiert basierend auf den Erkenntnissen aus den Interviews und abgeleiteten Leitfäden aus den darauffolgenden Nutzungstests des Prototyps eine Anwendung zur Beantragung und Visualisierung der Interaktionsdaten mit dem Sprachassistenten. Diese ermöglicht es, Interaktionen und die damit zusammenhängende Situation darzustellen, indem sie zu jeder Interaktion die Zeit, das verwendete Gerät sowie den Befehl wiedergibt und unerwartete Verhaltensweisen wie die versehentliche oder falsche Aktivierung sichtbar macht. Dadurch möchten wir VerbraucherInnen für die Fehleranfälligkeit dieser Geräte sensibilisieren und einen selbstbestimmteren und sichereren Umgang ermöglichen.