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Klima – Klang – Transformation
No full textDie ökologische Krise fordert das Hören und Hervorbringen von Klang und Musik neu heraus. Wissenschaftliches und künstlerisches Arbeiten mit Field Recordings und Umweltdaten berührt, durchdringt und inspiriert sich gegenseitig. Von Klanginstallationen und Kompositionen über Lecture Performances und Hörspiele bis hin zu Disziplinen wie der Soziologie, der Musikwissenschaft und der Ökoakustik reicht das Spektrum, in dem neue Begegnungsräume entstehen: zwischen Klimakunst und -forschung, Aktivismus und Dialog, Recherche und Komposition. Die Künstler*innen und Beiträger*innen aus den Natur-, Sozial-, Geistes- und Kulturwissenschaften reflektieren, was in diesen Räumen geschieht, und zeigen dabei auch auf, wie sich ihre jeweiligen Disziplinen dabei verändern
Umkämpfte Erneuerung
No full textNach 1990 galten die Pädagogischen Hochschulen der DDR als besonders ideologiebelastet, im Gegensatz zu den mathematisch-naturwissenschaftlichen Fächern, die als systemfern wahrgenommen wurden. Dorothea Horas untersucht diese Diskrepanz am Beispiel der Hochschulen in Potsdam und Halle (Saale) und betrachtet die Handlungsspielräume lokaler Akteur:innen vor, während und nach 1989/90. Sie beleuchtet die politische Einbindung des Personals in den 1980er-Jahren und seinen (hochschul-)politischen Einfluss ab 1989/90. Obwohl die mathematisch-naturwissenschaftlichen Fächer zu DDR-Zeiten nicht systemferner als andere Fächer waren, konnten sie ab 1989/90 stärkeren Einfluss auf die Hochschulpolitik nehmen
Der Modalitätskompatibilitäts-Effekt bei Doppelaufgaben: Neurokognitive Mechanismen im menschlichen Gehirn
No full textPerforming two tasks simultaneously usually results in a performance decrease (i.e., dual-task cost) compared to performing each task in isolation. As multitasking is part of our daily life, it is crucial to understand the cognitive and neural mechanisms underlying these costs. Despite numerous studies, the source of dual-task costs is still under debate. One possibility is that they result from coordinating the two tasks requiring higher-order control processes related to fronto-parietal brain regions. The other possibility is that the costs depend on the task representation of the currently performed tasks. Assuming that, if these task representations overlap, they might create unintentional exchange of information, called crosstalk, which requires cognitive control to resolve. This is especially interesting in settings like the modality-compatibility effect. Here, the same two sensory inputs (visual and auditory) and the same response outputs (manual and vocal) are paired, only differing in their stimulus-response mapping. Several studies showed increased dual-task costs when a visual-vocal task is paired with an auditory-manual task (modality incompatible), compared to the pairing between visual-manual and auditory-vocal (modality compatible). Recent behavioral studies suggested that modality-based crosstalk can explain the modality-compatibility effect. This type of crosstalk is assumed to happen between the stimulus modality in one task (e.g., auditory) and the sensory action consequence in the other task (e.g., auditory effect of the vocal response).
This dissertation aims to shed light on the underlying neural mechanisms of the modality-compatibility effect by employing three perspectives: In Paper 1, I applied a transfer logic to the modality-based tasks, including a modality-specific intervention. This between-subject intervention allowed us to differentiate on the behavioral level whether the two modality pairings share an underlying process, which would be transferable between modality pairings, or whether different mechanisms are necessary. Results clearly favor the different-mechanisms hypothesis as participants working on the modality incompatible intervention showed an improvement in the modality incompatible pairing only and even managed to eliminate the robust difference between the dual-task modality pairings. Participants working on the modality compatible intervention generally improved their dual-task performance in both modality pairings. I further complemented this finding with the investigation of the neural mechanisms in Paper 2 and Paper 3. Therefore, I adapted the study design of Paper 1 for the use in the fMRI scanner and optimized it for multivoxel pattern and connectivity-based analyses.
In Paper 2, I aimed to directly test the hypothesis of the modality-based crosstalk assumption. Applying multivoxel pattern analysis, I investigated whether and where in th brain the overlap between neural single-task representations differed between the two modality pairings, assuming higher representational overlap between the two modality incompatible single tasks in sensory-related regions. Additionally, I examined how these single-task representations might change with practice. This builds on a recent study providing evidence that multitasking practice can lead to more separate single-task representations related to improved dual-task performance. In addition to replicating the behavioral results from Paper 1, I provided direct neural evidence for the modality-based crosstalk in the auditory cortex as single-task representations overlap significantly more for the modality incompatible pairing than for the modality compatible pairing in the auditory cortex. Further, the more participants were able to reduce this overlap after the intervention of the modality incompatible pairing, the better they performed on the modality incompatible dual task.
Further in Paper 3, I resumed the theories and findings of Paper 1 and Paper 2 with a functional connectivity approach using the same sample as Paper 2 and the data from the first fMRI measurement. I investigated firstly, whether the overlap of single-task representations are also apparent in functional connectivity single-task patterns on a network-level and secondly, whether the suggested different mechanisms during dual tasking manifest in a higher involvement of the fronto-parietal control-related network during dual tasking. The results did not provide evidence for a difference in similarity between the modality pairings of the functional connectivity single-task patterns on the network level, and there was also no difference between network involvement during the dual-task performance. However, a more fine-grained post-hoc analysis revealed local connections that differed between modality dual-task pairings, which are related to dual-task performance. One of them connects the auditory cortex with a control-related region, indicating the importance for the modality incompatible dual-task performance. This result aligns with the results of Paper 2 and further strengthens the assumption of modality-based crosstalk, especially in the auditory cortex.
The empirical findings presented in this dissertation highlight the importance of single-task representations in sensory brain regions for dual-task performance, especially for modality-based tasks. They further provide convincing neural evidence for the modality-based crosstalk as the explaining mechanism of the modality-compatibility effect. Thus, raising the question of which exact mechanisms lead to the elimination of the modality-compatibility effect. Overall, this dissertation makes an important contribution to our understanding of how the human brain deals with interfering situations in a multitasking setting.Die gleichzeitige Ausführung zweier Aufgaben führt meist zu einem Leistungsabfall (Dual-Task-Kosten) im Vergleich zur Einzelaufgabe. Da Multitasking zum Alltag gehört, ist es wichtig, die kognitiven und neuronalen Mechanismen dieser Kosten zu verstehen. Trotz vieler Studien ist deren Ursache ungeklärt. Eine Möglichkeit ist, dass die Koordination zweier Aufgaben allgemeine Kontrollprozesse in fronto-parietalen Regionen erfordert. Eine andere ist, dass die Kosten von der mentalen Repräsentation der Aufgaben abhängen. Überlappen diese Repräsentationen, kann unbeabsichtigter Informationsaustausch (Crosstalk) entstehen, der zusätzliche Kontrolle nötig macht.
Dies ist besonders relevant beim Modalitätskompatibilitätseffekt, bei dem dieselben sensorischen Modalitäten (visuell, auditiv) und Antwortmodalitäten (manuell, verbal) genutzt werden, sich aber die Reiz-Reaktions-Zuordnung unterscheidet. Studien zeigen höhere Dual-Task-Kosten für visuell-verbal plus auditiv-manuell (inkompatibel) als für visuell-manuell plus auditiv-verbal (kompatibel). Neuere Befunde sprechen dafür, dass modalitätsbasierter Crosstalk – etwa zwischen Stimulusmodalität einer Aufgabe und sensorischer Konsequenz der Antwort der anderen – dieses Phänomen erklärt.
Diese Dissertation untersucht die zugrundeliegenden neuronalen Mechanismen aus drei Perspektiven. Paper 1 nutzte eine Transferlogik mit modalitätsspezifischer Intervention, um zu prüfen, ob beide Modalitätspaare denselben Prozess teilen oder unterschiedliche Mechanismen erfordern. Die Ergebnisse unterstützen klar Letzteres: Training der inkompatiblen Paarung verbesserte ausschließlich diese Paarung und hob den üblichen Leistungsunterschied auf, während Training der kompatiblen Paarung generelle Verbesserungen zeigte.
Paper 2 testete die Crosstalk-Hypothese direkt mittels fMRT und Multivoxel-Pattern-Analyse. Erwartet wurde eine größere Überlappung neuronaler Einzelaufgabenrepräsentationen bei inkompatiblen Paarungen, besonders in sensorischen Arealen. Neben der Replikation der Verhaltensbefunde zeigte sich tatsächlich eine stärkere Überlappung im auditorischen Kortex für die inkompatible Paarung. Zudem verbesserten sich jene Personen am stärksten, die diese Überlappung nach Training am meisten reduzieren konnten.
Paper 3 ergänzte diese Befunde durch Analysen funktioneller Konnektivität. Untersucht wurde, ob sich Repräsentationsüberlappungen auch in Netzwerk-Konnektivität widerspiegeln und ob duale Ausführung eine stärkere Beteiligung fronto-parietaler Kontrollnetzwerke zeigt. Auf Netzwerkebene ergaben sich keine Unterschiede, jedoch zeigten Post-hoc-Analysen spezifische lokale Verbindungen, u.a. zwischen auditorischem Kortex und einer Kontrollregion, die besonders für die inkompatible Paarung relevant waren – im Einklang mit den Ergebnissen aus Paper 2.
Zusammenfassend unterstreichen die Befunde die Bedeutung von Einzelaufgabenrepräsentationen in sensorischen Hirnregionen für die Dual-Task-Leistung und liefern überzeugende neuronale Evidenz für modalitätsbasierten Crosstalk als erklärenden Mechanismus des Modalitätskompatibilitätseffekts. Die Dissertation leistet damit einen wichtigen Beitrag zum Verständnis, wie das Gehirn mit sensorischen Konflikten in Multitasking-Situationen umgeht
Countering hate - dealing with hate speech in schools
No full textHatespeech ist eine hochaktuelle Herausforderung für pädagogische Einrichtungen mit besonderer gesellschaftlicher Relevanz. Hatespeech – verstanden als abwertende Kommunikation (online wie offline) mit Bezugnahme auf eine soziale Gruppe – hat negative Auswirkungen, etwa auf das psychosoziale Wohlbefinden und ein demokratisches Lernklima. Diese Dissertation beleuchtet den Umgang mit Hatespeech in der Schule. Ziel ist es, aus Sicht der in der Schule unmittelbar Beteiligten – Schüler:innen, Lehrkräfte und anderem pädagogischem Schulpersonal – ein ganzheitliches Verständnis für Bewältigungs‑, Interventions‑ und Präventionsprozesse bei Hatespeech zu entwickeln und so evidenzbasierte Handlungsstrategien weiterzuentwickeln. Vier weitgehend explorative Leitfragen liegen der Arbeit zugrunde: (Beitrag 1) Wie bewältigen Schüler:innen Hatespeech‑Erfahrungen? (Beitrag 2) Welche Interventionsstrategien setzt das pädagogische Personal ein? (Beitrag 3) Was sind mögliche Ursachen für ausbleibende Interventionen? (Beitrag 4) Wie wird das Präventionsprogramm „HateLess“ implementiert und beurteilt?
Die empirische Grundlage der Dissertation besteht aus vier qualitativen Studien, denen jeweils leitfadengestützte, episodische Interviews zugrunde liegen, welche an verschiedenen Schulformen in Berlin und Brandenburg geführt wurden. Für die ersten drei Beiträgen wurde eine möglichst kontrastreiche Fallauswahl getroffen („purposeful sampling“). Für Beitrag 4 wurden alle verfügbaren Personen interviewt und die Interviews ausgewertet („convenience sampling“). Im ersten Beitrag berichten Schüler:innen (N = 21) über Bewältigungsstrategien im Umgang mit Hatespeech; im zweiten und dritten Beitrag schildern Lehrkräfte (N = 16) sowie andere pädagogische Fachkräfte (N = 9) ihr Interventionshandeln bei Hatespeech und die subjektiven Entscheidungslogiken und wahrgenommenen Hindernisse; der vierte Beitrag erfasst im Sinne einer Prozessevaluation Erfahrungen von Lehrkräften (N = 8) mit dem Präventionsprogramm „HateLess“. Die Leitfäden wurden unter der Prämisse größtmöglicher Offenheit konzipiert. Die Datenauswertung erfolgte jeweils in Anlehnung an die Grounded Theory in Kodierungsschritten, von einer in-vivo Kodierung bis hin zur Verdichtung in Kategorien, und erfüllte Gütekriterien, wie prozedurale Reliabilität und verschiedene Anwendungsformen der Triangulation.
Die Ergebnisse des ersten Beitrags zeigen, dass Schüler:innen sowohl problem‑ als auch emotionsfokussierte Bewältigungsstrategien einsetzen, die dem Transaktionalen Stressmodell entsprechen; zentral sind dabei soziale Unterstützung und Counterspeech. Im zweiten Beitrag konnte ein kontextabhängiges Spektrum von acht Interventionsstrategien des pädagogischen Schulpersonals (z.B. hierarchische, wie Bestrafung, und nicht-hierarchische, wie Mediation) extrahiert und diese jeweils mit Interventionszielen (z.B. Verhaltenskorrektur oder Kompromissfindung) und berichteten Effekten verknüpft werden. Gehemmt werden können Interventionen, wie der dritte Beitrag mithilfe des Bystander-Intervention-Models zeigt, z.B. durch wahrgenommene Kompetenzdefizite, unklaren Zuständigkeiten (Verantwortungsdiffusion) und Zeitdruck, wohingegen etwa Fortbildungen und mehr interne Vernetzung gewünscht werden. Es zeigt sich, dass die Auseinandersetzung mit Präventionsprogrammen einen Beitrag zur Kompetenzsteigerung leisten kann. Im vierten Beitrag wird das Präventionsprogramm „HateLess“ von den Interviewten als relevant und praktikabel bewertet; es werden ein eigener Kompetenzerwerb, konkrete Anpassungen zur Durchführung sowie Effekte berichtet und verschiedene Differenzierungsbedarfe angesprochen.
Die Befunde untermauern insgesamt, dass Hatespeech auch in der Schule eine alltägliche pädagogische Herausforderung ist. Durch die Anwendung etablierter Modelle wie dem Transaktionalen Stressmodell und dem Bystander-Intervention-Model sind Anschlussfähigkeit und fundierte Strukturierung gegeben. Es lassen sich Bedarfe seitens des Schulpersonals (z.B. einschlägige Fortbildungen, Interventionsteams) zur Erweiterung ihrer Kompetenzen (z.B. Fachkompetenzen zur Identifizierung von Hatespeech, personale Kompetenzen beim Interventionshandeln) erkennen. Weiterhin kann eine Stärkung von personalen Kompetenzen der Schüler:innen sowohl präventiv gegen Hatespeech wirken als auch die Bewältigung verbessern. Weiter Forschung zur Vertiefung und zur Generalisierbarkeit der Ergebnisse bzw. zur Prüfung von im Forschungsprozess aufgestellten Thesen wäre wünschenswert. Als praktische Implikationen lassen sich u.a. Qualifizierungsmaßnahmen zum Umgang mit Hatespeech sowie Unterstützungsstrukturen in den Schulen ableiten. Zudem wird die Relevanz schulischer Präventionsarbeit deutlich. Insgesamt unterstreicht die vorliegende Dissertation die gesellschaftliche Schlüsselrolle der Schule im Umgang mit Hatespeech und liefert Vorschläge, um ein respektvolles, diskriminierungsfreies Lernumfeld zu sichern.Hate speech presents a pressing challenge for educational institutions with broad societal implications. Hate speech, understood as derogatory communication (both online and offline) targeting a social group, has negative impacts, such as on psychosocial well-being and a democratic learning environment. This dissertation examines how hate speech is addressed in schools. The aim is to develop a holistic understanding of coping, intervention, and prevention processes related to hate speech from the perspective of those directly involved in schools—students, teachers, and other educational staff—thereby advancing evidence-based strategies for action.
This work is based on four largely explorative guiding questions: (Contribution 1) How do students cope with experiences of hate speech? (Contribution 2) Which intervention strategies do educational staff employ? (Contribution 3) What are possible reasons for a lack of intervention? (Contribution 4) How is the prevention program "HateLess" implemented and evaluated?
The empirical foundation of this dissertation consists of four qualitative studies, each based on semi-structured, episodic interviews conducted in various school types in Berlin and Brandenburg. For the first three contributions, a purposeful sampling strategy was employed to ensure maximum case diversity. For Contribution 4, all available individuals were interviewed, and their interviews analyzed ("convenience sampling"). In the first contribution, students (N = 21) report on coping strategies for dealing with hate speech; in the second and third contributions, teachers (N = 16) and other educational professionals (N = 9) describe their intervention actions regarding hate speech, along with their subjective decision-making rationales and perceived obstacles. The fourth contribution, as a process evaluation, captures the experiences of teachers (N = 8) with the "HateLess" prevention program. The interview guides were designed with the greatest possible openness in mind. Data analysis for each contribution followed the principles of Grounded Theory, involving coding steps from in-vivo coding to the condensation into categories, and met quality criteria such as procedural reliability and various forms of triangulation.
The results of the first contribution show that students employ both problem-focused and emotion-focused coping strategies, consistent with the Transactional Model of Stress; social support and counterspeech are central in this regard. In the second contribution, a context-dependent spectrum of eight intervention strategies used by educational staff (e.g., hierarchical, such as punishment, and non-hierarchical, such as mediation) could be extracted and linked to specific intervention goals (e.g., behavior correction or conflict resolution) and reported effects. Interventions can be inhibited, as the third contribution demonstrates with the help of the Bystander Intervention Model, by factors such as perceived competence deficits, unclear responsibilities (diffusion of responsibility), and time pressure, whereas further training and increased internal networking are desired. It shows that engaging with prevention programs can contribute to competence development. In the fourth contribution, the "HateLess" prevention program is rated as relevant and practicable by the interviewees; they report on their own competence acquisition, specific adaptations for implementation, and effects, and address various needs for differentiation.
Overall, the findings underscore that hate speech is an everyday pedagogical challenge, even in schools. The application of established models like the Transactional Model of Stress and the Bystander Intervention Model provides connectivity and a sound structure. Needs for competence enhancement among school staff are evident (e.g., relevant training, intervention teams), covering both specialized skills for identifying hate speech and personal skills for intervention. Furthermore, strengthening students' personal competencies can both prevent hate speech and improve coping mechanisms. Further research to deepen and generalize the results, as well as to test hypotheses formulated during the research process, would be desirable. Practical implications include qualification measures for dealing with hate speech and the establishment of support structures in schools. Additionally, the relevance of school-based prevention work becomes clear. In sum, this dissertation highlights the school's key societal role in addressing hate speech and provides suggestions for ensuring a respectful, discrimination-free learning environment
Datenschutzwahrendes föderiertes Lernen: Stärkung des Schutzes sensibler Daten und der sicheren Zusammenarbeit im Gesundheitswesen
No full textMachine learning (ML) has been an integral part of large-scale data analysis in healthcare research and is being used for tasks such as disease classification, pattern recognition, or synthetic data generation. ML models learn the values of numerous parameters that allow them to capture patterns and relationships within a training dataset. It is essential to validate medical ML models in multi-centre studies, which test their performance on a diverse and heterogeneous patient population, proving a good generalisability and the absence of biases. However, due to its sensitive nature, sharing and centrally aggregating medical data is strictly regulated, for instance under the European General Data Protection Regulation (GDPR). It often requires complex pseudonymisation or anonymisation steps, which introduce a procedural overhead and may require removing relevant patient information in favour of privacy preservation.
Federated learning (FL) addresses the challenge of sensitive data sharing by decentralising the training step of ML models, thereby removing the need to transmit data off-site. Training is organised in a client-server architecture, where data owners take on the role of clients, and a so-called parameter server is responsible for maintaining the latest global model, facilitating the training procedure, and aggregating local training progress. In multiple training rounds, the clients receive the model from the parameter server and train it on their local data, thereby tuning the model parameters. These alterations to the model are then transmitted back to the parameter server, where parameter updates from multiple clients are averaged and applied to the global model. Therefore, sensitive data never leaves the site where it was collected.
While the FL approach protects data privacy to some extent, it also introduces new vulnerabilities as a consequence of the client-server architecture where information is transferred over the internet. It was shown that an analysis of the model weight information sent by data owners can allow inferences about the underlying training data. Therefore, truly secure FL algorithms must include additional defensive mechanisms to prevent these kinds of attacks.
In this thesis, we investigate two aspects of FL: how to protect the FL participants’ data privacy against a malicious server and how to protect the model’s performance against malicious training participants.
First, we focus on differential privacy (DP) as a privacy-preserving technique which relies on the addition of noise into the ML model at the time of training, thereby obfuscating the impact any one data record or FL participant has on the model. We show and discuss the risk of reconstruction attacks, which rebuild training data from model parameter information, and highlight the effectiveness of DP against them, using lung illness detection from chest X-ray images as an example. Then, having established the need for adopting DP, we analyse the negative impact this technique can have on the model performance. Specifically, we consider a small group of data owners who possess small, non-independent and non-identically distributed datasets and assess the fairness of the trained model in terms of its utility for each training participant. The field of application for this part of the thesis is the prediction of complications after visceral surgery. Finally, we present a method for reducing the negative impact of DP on the utility of variational autoencoder models used for synthetic data generation.
Aside from securing data privacy, reaching a well-performing model after training is essential to a successful FL application. Therefore, we considered the risk of encountering a poisoning attack targeted at reducing the model utility, where malicious participants submit model parameters specifically designed to reduce the model performance. Here, we introduce a novel, fully decentralised FL method that does not rely on a central parameter server for facilitating the training and aggregating the participants‘ model weights. Instead, we propose to use decentralised ledger technologies to synchronise the joint training effort and store training progress. We show that our approach inherently protects benign training contributors from being affected by certain poisoning attacks from malicious actors.
In summary, this thesis highlights the necessity of defensive measures when FL is being applied in practice, especially in areas with highly sensitive data such as healthcare. We introduce several analyses and methods for FL with DP and fully decentralised FL, paving the way for future research on privacy-preserving and secure FL.Maschinelles Lernen (ML) ist ein integraler Bestandteil groß angelegter Datenanalysen in der Gesundheitsforschung und wird für Aufgaben wie die Klassifizierung von Krankheiten, die Mustererkennung oder die Generierung synthetischer Daten verwendet. ML-Modelle lernen die Werte zahlreicher Parameter, die es ihnen ermöglichen, Muster und Zusammenhänge innerhalb eines Trainingsdatensatzes zu erfassen. Die Validierung medizinischer ML-Modelle in multizentrischen Studien ist essenziell, da sie deren Leistungsfähigkeit an einer vielfältigen und heterogenen Patientenpopulation testen, eine gute Generalisierbarkeit nachweisen und potenzielle systematische Fehler im Modell ausschließen. Aufgrund ihres sensiblen Charakters unterliegt die Weitergabe und zentrale Zusammenführung medizinischer Daten jedoch strengen Auflagen, wie zum Beispiel der Europäischen Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Häufig sind komplexe Pseudonymisierungs- oder Anonymisierungsschritte erforderlich, die einen erheblichen prozeduralen Mehraufwand verursachen und relevante Patientendaten entfernen können, um die Privatsphäre zu wahren.
Föderales Lernen (FL) adressiert die Herausforderung des sensiblen Datenaustauschs, indem es den Trainingsschritt von ML-Modellen dezentralisiert, wodurch die Notwendigkeit der Datenübertragung an externe Standorte entfällt. Das Training wird in einer Client-Server-Architektur organisiert, bei der die Dateneigentümer die Rolle der Clients übernehmen und ein sogenannter Parameter-Server für die Verwaltung des aktuellen globalen Modells, die Koordinierung des Trainings und die Aggregierung der lokalen Trainingsfortschritte verantwortlich ist. In mehreren Trainingsrunden erhalten die Clients das Modell vom Parameter-Server und trainieren es auf ihren lokalen Daten, wodurch die Modellparameter angepasst werden. Diese Änderungen am Modell werden dann an den Parameter-Server zurückgesendet, wo die Parameteraktualisierungen mehrerer Clients gemittelt und auf das globale Modell angewendet werden. Sensible Daten verbleiben somit an ihrem Ursprungsort.
Dieser Ansatz schützt zwar bis zu einem gewissen Grad die Privatsphäre der Daten, birgt aber aufgrund der Client-Server-Architektur, bei der die Informationen über das Internet übertragen werden, neue Sicherheitsrisiken. Studien haben gezeigt, dass eine Analyse der von den Dateneigentümern gesendeten Modellparameter Rückschlüsse auf die zugrunde liegenden Trainingsdaten zulassen kann. Daher erfordern wirklich sichere FL-Algorithmen zusätzliche Abwehrmechanismen, um solche Angriffe zu verhindern.
In dieser Dissertation untersuchen wir zwei Aspekte von FL: wie der Datenschutz der FL-Teilnehmer vor einem böswilligen Server, und wie die Leistung des Modells vor böswilligen Trainingsteilnehmern geschützt werden können.
Zunächst konzentrieren wir uns auf sogenannte Differential Privacy (DP) als Datenschutz-bewahrende Technik, die auf der gezielten Hinzufügung von Rauschen zum ML-Modell während des Trainings beruht, wodurch die Auswirkungen einzelner Datenpunkte oder FL-Teilnehmer auf das Modell verschleiert werden. Wir zeigen und erörtern das Risiko von Rekonstruktionsangriffen, bei denen Trainingsdaten aus den Modellgewichten reproduziert werden. Anhand der Detektion von Lungenerkrankungen mittels Röntgenaufnahmen des Brustkorbs zeigen wir die Wirksamkeit von DP gegen diese Angriffe auf. Nach der Etablierung der Notwendigkeit von DP analysieren wir die negativen Auswirkungen, die diese Technik auf die Modellleistung haben kann. Konkret betrachten wir eine kleine Gruppe von Datenbesitzern, die über kleine, nicht unabhängige und nicht identisch verteilte Datensätze verfügen, und bewerten die Fairness des trainierten Modells im Hinblick auf seinen Nutzen für jeden Trainingsteilnehmer. Das Anwendungsgebiet für diesen Teil der Arbeit ist die Vorhersage von Komplikationen nach viszeralchirurgischen Eingriffen. Abschließend stellen wir eine Methode zur Verringerung der negativen Auswirkungen von DP auf die Nutzbarkeit von sogenannten Variational Autoencoder-Modellen vor, die zur Erzeugung synthetischer Daten verwendet werden.
Neben der Sicherung des Datenschutzes ist es für eine erfolgreiche FL Anwendung unerlässlich, nach dem Training ein gut funktionierendes Modell zu erhalten. Daher haben wir das Risiko von sogenannten Poisoning-Angriffen in Betracht gezogen, bei denen böswillige Trainingsteilnehmer gezielt Modellparameter manipulieren, um die Gesamtleistung des Modells zu reduzieren. Hier stellen wir eine neuartige, vollständig dezentralisierte FL-Methode vor, die nicht auf einen zentralen Parameter-Server zur Trainingskoordination und Aggregation der Modellparameter angewiesen ist. Stattdessen schlagen wir die Verwendung dezentraler Ledger-Technologien vor, um das gemeinsame Training zu synchronisieren und den Trainingsfortschritt zu speichern. Wir zeigen, dass unser Ansatz inhärent gutartige Trainingsteilnehmer davor schützt, von bestimmten Poisoning-Angriffen durch böswillige Akteure betroffen zu sein.
Zusammenfassend unterstreicht diese Dissertation die Notwendigkeit von Schutzmechanismen für den Einsatz von FL in der Praxis, insbesondere in Bereichen mit hochsensiblen Daten wie dem Gesundheitswesen. Wir stellen verschiedene Analysen und Methoden für FL mit DP und vollständig dezentralisierte FL vor und ebnen damit den Weg für zukünftige Forschung zu datenschutzfreundlichem und sicherem FL
Sensitivität zu Verletzungen der Filler-Gap Abhängigkeit. Befunde aus der Satzverarbeitung von bilingualen und älteren Sprechern
No full textThis thesis investigates bilinguals’ and monolinguals’ sensitivity to lexical-semantic and syntactic information during FGD (Filler-Gap Dependency) resolution. In addition, the question of linguistic sensitivity to structural and non-structural information in native speakers is examined at the adult lifespan scale. To investigate participants’ ability to detect FGD violations, we adopted speeded grammaticality and plausibility judgment tasks. Additionally, the self-paced reading (SPR) paradigm was applied to investigate online processing patterns in bilingual speakers. The first central aim of this thesis was to systematically investigate bilingual and monolingual speakers’ application of semantic and syntactic constraints during the comprehension and processing of FGD violations. Further, individual differences in sensitivity to FGD violations were investigated. Studies 1 and 2 examine bilinguals’ comprehension and processing of two types of FGD violations (plausibility and filled-gap violations) in both of their languages (L1 German and L2 English). Study 3 investigates native German-speaking readers’ abilities to detect violations of semantic plausibility and gap availability across the adult lifespan. The analyses of bilinguals’ judgment and reading time data revealed that our participants were highly sensitive to structural violations in their L1 but relied more on semantic information in their L2. Sensitivity to filled gaps correlated positively with sensitivity to a filler’s semantic fit in the L1 but not in the L2. Further, sensitivity to violations of a filler’s semantic fit at the licensing verb was positively correlated in the two languages, while sensitivity to filled-gap violations was not. These findings support previous studies reporting reduced sensitivity to structural gaps in the L2 processing and highlight the importance of a constraint-based approach to the investigation of L1-L2 differences. Results of Study 3 revealed asymmetries in the use of semantic and syntactic constraints during FGD resolution across the adult lifespan and support earlier findings documenting an age-related "syntax-to-semantics" shift in processing biases.Diese Dissertation untersucht die Sensitivität bilingualer und monolingualer SprecherInnen gegenüber lexikalisch-semantischen sowie syntaktischen Informationen bei der Verarbeitung von Filler-Gap Dependencies (FGDs). Darüber hinaus wird die Frage beleuchtet, inwieweit sich die Verarbeitung struktureller und nicht-struktureller sprachlicher Informationen bei MuttersprachlerInnen über die Lebensspanne hinweg verändert. Zur Erfassung der Sensitivität gegenüber FGD-Verletzungen wurden Grammatikalitäts- und Plausibilitätsurteilsaufgaben (speeded judgment tasks) eingesetzt. Ergänzend kam ein Self-Paced Reading (SPR)-Paradigma zum Einsatz, um zeitlich aufgelöste Verarbeitungsvorgänge bei bilingualen SprecherInnen zu erfassen. Ein zentrales Ziel der Arbeit bestand darin, systematisch zu untersuchen, in welchem Ausmaß bilinguale und monolinguale SprecherInnen syntaktische und semantische Restriktionen (constraints) bei der Verarbeitung von FGD-Verletzungen heranziehen. Darüber hinaus wurde die Rolle interindividueller Unterschiede in der Sensitivität gegenüber FGD-Verletzungen analysiert. Die Studien 1 und 2 befassen sich mit der Verarbeitung zweier Arten von FGD-Verletzungen – Plausibilitätsverletzungen und Filled-Gap-Verletzungen – bei bilingualen SprecherInnen sowohl in ihrer Erstsprache (L1 Deutsch) als auch in ihrer Zweitsprache (L2 Englisch). Studie 3 untersucht die Fähigkeit deutschsprachiger MuttersprachlerInnen, Verletzungen semantischer Plausibilität und syntaktische Verletzungen über das Erwachsenenalter hinweg zu erkennen. Die Analysen der Urteils- und Lesezeitdaten der bilingualen Gruppen zeigten eine hohe Sensitivität gegenüber strukturellen Verletzungen in der L1, während in der L2 einen stärkeren Verlass (reliance) auf semantische Informationen beobachtet wurde. In der L1 zeigte sich eine positive Korrelation zwischen der Sensitivität gegenüber Filled-Gap-Verletzungen und der Sensitivität gegenüber der Plausibilität des Fillers, eine Beziehung, die in der L2 nicht nachweisbar war. Hingegen korrelierte die Sensitivität gegenüber semantischen Verletzungen am lizenzierenden Verb in beiden Sprachen positiv, während dies für Filled-Gap-Verletzungen nicht zutraf. Diese Befunde bestätigen frühere Studien, die eine reduzierte strukturelle Sensitivität in der L2-Verarbeitung dokumentieren, und unterstreichen die Relevanz eines constraint-based Ansatzes zur differenzierten Analyse von L1-L2-Unterschieden in der Sprachverarbeitung. Die Ergebnisse von Studie 3 belegen altersabhängige Asymmetrien in der Nutzung syntaktischer und semantischer Informationen bei der Auflösung von FGD-Strukturen und stehen im Einklang mit bisherigen Forschungsergebnissen, die eine altersbedingte Verschiebung der Verarbeitungspräferenzen von syntaktischen hin zu semantischen Informationen („syntax-to-semantics shift“) nahelegen
Fluoroionophore zur qualitativen und quantitativen Detektion von Kalium- und Natrium-Ionen in sauren wässrigen Medien
No full textDemonizzazione dell’umano: nebulosa dantesca e imagerie populaire in L’ultimo capodanno dell’umanità di Niccolò Ammaniti
No full textAnalyse der multisektoralen Auswirkungen von Dürren: Ein Mixed-Methods-Ansatz, der wissens- und datenbasierte Erkenntnisse kombiniert
No full textDroughts have far-reaching impacts on society across social, economic, and ecological dimensions. In Europe, recent droughts caused severe damage in sectors such as forestry and agriculture. Understanding how droughts impact societies across different sectors is required for managing and adapting to these events. Specifically, it is imperative to assess multi-sectoral impact patterns that emerge from cascading and compounding impacts (CCI). This dissertation investigates multi-sectoral drought impact patterns, particularly the relationships between impacts stemming from CCI. Specifically, it aims to address two challenges: missing multi-sectoral drought impact datasets and an empirical understanding of the relationships between impacted sectors. Therefore, I developed a mixed-methods approach that combines a data-driven approach using novel text mining and a knowledge-driven approach based on participatory modeling.
For assessing multi-sectoral drought impacts, this dissertation developed a text mining-based approach to extract different drought impact types from newspaper articles. Natural language processing techniques served to infer information on the reported impact type and its location from over 50,000 newspaper articles. The resulting dataset describes the magnitude of reported impacts in Germany from 2000 to 2022 at a district level. Validation showed that the dataset reflects indicators such as precipitation deficit or crop yield losses. Two case studies demonstrate the applicability of this data for understanding multi-sectoral drought.
Impact patterns at large spatial-temporal scales. The first case study compared the impacts of the 2018-2022 multi-year drought in Germany to single-year droughts. The study shows that multi-year droughts hold legacy and cascading effects that change the impacts experienced in regions throughout multiple years, making them different from single-year droughts. The second case study modeled the occurrence of flash droughts in Germany, demonstrating that reported drought impacts can complement the identification of flash droughts.
A knowledge-driven approach using participatory modeling complements the data-driven insights in this dissertation on CCI patterns. Combining the individual knowledge of stakeholders affected by drought impacts in the German federal state of Thuringia, this study demonstrates how this knowledge-driven approach complements the data-driven approach by providing a more fine-grained representation and understanding of CCI. More specifically, it reveals that combining the stakeholder knowledge makes complex features of CCI explicit (such as feedback loops) that the data-driven approach could not detect.
In summary, this dissertation innovatively combines text mining and participatory modeling to provide a robust understanding of the complexity of multi-sectoral CCI of drought. Within such methodological pluralism, combining both approaches enhances an understanding of large-scale spatio-temporal patterns and more detailed mechanisms underlying the CCI patterns. The data-driven approach leverages multi-sectoral impact data from text mining to detect patterns on an extensive spatial and temporal scale. Using stakeholders’ expert knowledge via participatory modeling allows for a complementing, more fine-grained investigation of the underlying CCI. This approach can help practitioners monitor drought impacts using text mining and understand regional differences in impact patterns.Dürren haben weitreichende Auswirkungen auf die Gesellschaft in verschiedenen sozialen, wirtschaftlichen und ökologischen Dimensionen. In Europa haben jüngste Dürren in Sektoren wie Forstwirtschaft und Landwirtschaft erhebliche Schäden verursacht. Es ist erforderlich zu verstehen, wie Dürren Gesellschaften in verschiedenen Sektoren beeinflussen, um zukünftige Dürren zu bewältigen und sich anzupassen. Insbesondere ist es unerlässlich, multi-sektorale Auswirkungsmuster zu bewerten, die sich aus sich ergänzenden und verstärkenden Auswirkungsmustern ergeben (CCI-Muster).
Diese Dissertation untersucht multi-sektorale Dürre-Auswirkungsmuster, insbesondere die Beziehungen zwischen Auswirkungen, die sich aus CCI ergeben. Konkret zielt diese Dissertation darauf ab, zwei besondere Herausforderungen anzugehen: fehlende multi-sektorale Dürre-Auswirkungsdatensätze und ein empirisches Verständnis der Beziehungen zwischen betroffenen Sektoren. Daher habe ich einen gemischt-methodischen Ansatz entwickelt, der einen datengetriebenen Ansatz unter Verwendung neuartigen Textminings und einen wissensbasierten Ansatz basierend auf partizipativer Modellierung kombiniert. Das Hauptargument, das innerhalb dieser Arbeit entwickelt wird, ist, dass in einem solchen methodologischen Pluralismus die verwendeten Ansätze sich ergänzen, um robuste Erkenntnisse zu liefern. Der datengetriebene Ansatz nutzt multi-sektorale Auswirkungsdaten aus dem Textmining, um Muster auf einer umfangreichen räumlichen und zeitlichen Skala zu erkennen. Die Verwendung des Expertenwissens der Stakeholder über partizipative Modellierung ermöglicht eine ergänzende, feiner abgestufte Untersuchung der Mechanismen, die den CCI-Mustern zugrunde liegen.
Zur Bewertung multi-sektoraler Dürre-Auswirkungen hat diese Arbeit einen textmining-basierten Ansatz entwickelt, um verschiedene Arten von Dürre-Auswirkungen aus Zeitungsartikeln zu extrahieren. Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung dienten dazu, Informationen über den gemeldeten Auswirkungstyp und seinen Standort aus über 50.000 Zeitungsartikeln abzuleiten. Der resultierende Datensatz beschreibt das Ausmaß der gemeldeten Auswirkungen in Deutschland von 2000 bis 2022 auf Kreisebene. Validierungen zeigten, dass der Datensatz Indikatoren wie Niederschlagsdefizite oder Ertragsverluste widerspiegelt. Zwei Fallstudien demonstrieren die Anwendbarkeit dieser Daten für das Verständnis multi-sektoraler Dürre-Auswirkungsmuster auf großen räumlich-zeitlichen Skalen. Die erste Fallstudie verglich die Auswirkungen der mehrjährigen Dürre von 2018-2022 in Deutschland mit einjährigen Dürren. Die Studie zeigt, dass mehrjährige Dürren Erbe und sich verstärkende Effekte haben, die die in verschiedenen Regionen über mehrere Jahre erlebten Auswirkungen verändern und sie einzigartig gegenüber einjährigen Dürren machen. Die zweite Fallstudie modellierte das Auftreten von Blitzdürren in Deutschland und zeigte, dass gemeldete Dürre-Auswirkungen die Identifizierung von Blitzdürren ergänzen können.
Ein wissensbasierter Ansatz unter Verwendung partizipativer Modellierung ergänzt die datengetriebenen Erkenntnisse in dieser Dissertation zu CCI-Mustern. Durch die Kombination des individuellen Expertenwissens von von Dürre betroffenen Stakeholdern im deutschen Bundesland Thüringen zeigt diese Studie, wie dieser wissensbasierte Ansatz den datengetriebenen Ansatz durch eine detailliertere Darstellung und ein besseres Verständnis von CCI ergänzt. Insbesondere zeigt sie, dass die Kombination des Stakeholder-Wissens komplexe Merkmale von CCI explizit macht (wie Rückkopplungsschleifen), die einzelne Stakeholder übersehen.
Zusammenfassend kombiniert diese Arbeit innovativ Textmining und partizipative Modellierung, um ein robustes Verständnis der Komplexität multi-sektoraler CCI von Dürre zu bieten. Die Kombination beider Ansätze verbessert das Verständnis von großräumigen räumlich-zeitlichen Mustern und detaillierteren Mechanismen, die den CCI-Mustern zugrunde liegen. Die in dieser Arbeit entwickelten Methoden können Praktikern helfen, Dürre-Auswirkungen mit Textmining zu überwachen und regionale Unterschiede in den Auswirkungsmustern zu verstehen
Dolgenbrodt estate 1945–2015
No full textAls Eberhard Specht (1915–2015) im April 2015 den Urteilsspruch des Bundesverwaltungsgerichts (BVerwG) vernahm, dass er für das ihm widerfahrende Unrecht entschädigt werden muss, endete ein 70 Jahre andauernder Eigentumsstreit. Im hohen Alter von 99 Jahren wurde der ehemalige Gutsbesitzer Specht erneut zum rechtmäßigen Eigentümer des Gutes Dolgenbrodt, gelegen im gleichnamigen Ort im Landkreis Dahme-Spreewald. Drei historische Zäsuren waren für Spechts Schicksal von Bedeutung: der Nationalsozialismus (1933–1945), die Bodenreform in der Sowjetischen Besatzungszone (SBZ) (1945–1946) sowie die deutsche Wiedervereinigung (1990). Die Dissertation verfolgt das Ziel, den 70 Jahre andauernden Rechtsstreit Eberhard Spechts um das Gut Dolgenbrodt zu untersuchen. Von 1945 bis 1990 wurden seitens der Nationalsozialisten, der Sowjetunion sowie der DDR historische Fakten geschaffen, die Specht seinen Anspruch auf die Länderei verwehrten. Erst die Herstellung der deutschen Einheit veränderte die juristische Ausgangssituation für Specht und eine Vielzahl weiterer Betroffener. Die Hoffnung auf Wiedergutmachung bekam rechtlich neuen Boden. Den Schwerpunkt der Untersuchung bilden die nach der deutschen Wiedervereinigung durch Specht initiierten Gerichtsverfahren zwischen 1991 und 2015. Mehrere Verhandlungen über einen Zeitraum von mehr als 20 Jahren führten u. a. am Verwaltungsgericht (VG) in Cottbus zunächst zu dem Ergebnis, dass Eberhard Spechts Rückübertragungsgesuche auf das Gut Dolgenbrodt abgewiesen wurden. Die historischen Fakten, welche zu dem Schicksal der Familie Specht führten, fanden keine Beachtung. Selbst die Authentizität von Archivalien wurde im Verfahrensverlauf seitens der rechtsprechenden Organe und beklagten Gemeinde angezweifelt. Die Arbeit leistet einen Beitrag zur juristischen Aufarbeitung von NS-Unrecht in den beiden deutschen Staaten nach Kriegsende und in der Nachwendezeit.When Eberhard Specht (1915–2015) heard the verdict of the Federal Administrative Court (BVerwG) in April 2015 that he must be compensated for the injustice he had suffered, a 70-year estate dispute came to an end. At the high age of 99, the former estate owner Specht once again became the rightful owner of the Dolgenbrodt estate, located in the village of the same name in the Dahme-Spreewald district. Three historical caesuras were significant for Specht's fate: National Socialism (1933–1945), the land reform in the Soviet occupation zone (SBZ) (1945–1946), and German reunification (1990). The dissertation aims to examine Eberhard Specht's 70-year legal case concerning the Dolgenbrodt estate. From 1945 to 1990, the National Socialists, the Soviet Union, and the GDR created historical facts that denied Specht his claim to the land. It was not until German reunification that the legal situation changed for Specht and many others affected. The hope for restitution gained new legal ground. The study focuses on the legal cases initiated by Specht between 1991 and 2015 following German reunification. Several hearings over a period of more than 20 years, including at the Administrative Court (VG) in Cottbus, initially led to the rejection of Eberhard Specht's applications for the restitution of the Dolgenbrodt estate. The historical facts that led to the fate of the Specht family were ignored. Even the authenticity of archival documents was questioned during the trial by the judicial authorities and the defendant community. The work contributes to the legal reappraisal of Nazi injustice in the two German states after the end of the war and in the post-reunification period