@phdthesis{Becker2018,
  author    = {Becker, Martin},
  title     = {Understanding Human Navigation using Bayesian Hypothesis Comparison},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-163522},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2018},
  abstract  = {Understanding human navigation behavior has implications for a wide range of application scenarios. For example, insights into geo-spatial navigation in urban areas can impact city planning or public transport. Similarly, knowledge about navigation on the web can help to improve web site structures or service experience. In this work, we focus on a hypothesis-driven approach to address the task of understanding human navigation: We aim to formulate and compare ideas — for example stemming from existing theory, literature, intuition, or previous experiments — based on a given set of navigational observations. For example, we may compare whether tourists exploring a city walk "short distances" before taking their next photo vs. they tend to "travel long distances between points of interest", or whether users browsing Wikipedia "navigate semantically" vs. "click randomly". For this, the Bayesian method HypTrails has recently been proposed. However, while HypTrails is a straightforward and flexible approach, several major challenges remain: i) HypTrails does not account for heterogeneity (e.g., incorporating differently behaving user groups such as tourists and locals is not possible), ii) HypTrails does not support the user in conceiving novel hypotheses when confronted with a large set of possibly relevant background information or influence factors, e.g., points of interest, popularity of locations, time of the day, or user properties, and finally iii) formulating hypotheses can be technically challenging depending on the application scenario (e.g., due to continuous observations or temporal constraints). In this thesis, we address these limitations by introducing various novel methods and tools and explore a wide range of case studies. In particular, our main contributions are the methods MixedTrails and SubTrails which specifically address the first two limitations: MixedTrails is an approach for hypothesis comparison that extends the previously proposed HypTrails method to allow formulating and comparing heterogeneous hypotheses (e.g., incorporating differently behaving user groups). SubTrails is a method that supports hypothesis conception by automatically discovering interpretable subgroups with exceptional navigation behavior. In addition, our methodological contributions also include several tools consisting of a distributed implementation of HypTrails, a web application for visualizing geo-spatial human navigation in the context of background information, as well as a system for collecting, analyzing, and visualizing mobile participatory sensing data. Furthermore, we conduct case studies in many application domains, which encompass — among others — geo-spatial navigation based on photos from the photo-sharing platform Flickr, browsing behavior on the social tagging system BibSonomy, and task choosing behavior on a commercial crowdsourcing platform. In the process, we develop approaches to cope with application specific subtleties (like continuous observations and temporal constraints). The corresponding studies illustrate the variety of domains and facets in which navigation behavior can be studied and, thus, showcase the expressiveness, applicability, and flexibility of our methods. Using these methods, we present new aspects of navigational phenomena which ultimately help to better understand the multi-faceted characteristics of human navigation behavior.},
  subject      = {Bayes-Verfahren},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Schamel2017,
  author    = {Schamel, Johannes},
  title     = {Raumzeitliches Verhalten bei der Aus{\"u}bung landschaftsbezogener Erholungsaktivit{\"a}ten vor dem Hintergrund des demographischen Wandels. Eine Analyse am Fallbeispiel des Nationalparks Berchtesgaden},
  publisher = {W{\"u}rzburg University Press},
  address   = {W{\"u}rzburg},
  isbn      = {978-3-95826-058-0 (print)},
  doi       = {10.25972/WUP-978-3-95826-059-7},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-147068},
  school      = {W{\"u}rzburg University Press},
  pages     = {250},
  year      = {2017},
  abstract  = {Der demographische Wandel stellt in den meisten entwickelten L{\"a}ndern einen externen Treiber dar, der die Entwicklung in und um Nationalparke in Zukunft maßgeblich mitbestimmen wird. Die Alterung der Besucher, die in den n{\"a}chsten beiden Jahrzehnten die dominante Komponente des demographischen Wandels in Deutschland darstellen d{\"u}rfte, erfordert von Seiten der Nationalparke eine Anpassung ihrer Besuchermanagementaktivit{\"a}ten auch im Bereich der Infrastruktur. Hierf{\"u}r muss jedoch zun{\"a}chst grundlegendes Wissen {\"u}ber die Altersabh{\"a}ngigkeit raumzeitlichen Verhaltens vorhanden sein. Die zentrale forschungsleitende Frage der vorliegenden Arbeit ist in diesem Kontext angesiedelt und versucht herauszuarbeiten, in welcher Art auftretende Alterseffekte bei der k{\"o}rperlichen Leistungsf{\"a}higkeit sowohl die Tourenoptionen im Raum als auch das tats{\"a}chliche raumzeitliche Verhalten beeinflussen. Als Untersuchungsgebiet wurde mit dem Nationalpark Berchtesgaden der einzige alpine Nationalpark Deutschlands gew{\"a}hlt. Dieser besitzt aufgrund seiner Topographie ein breites Spektrum an Tourenm{\"o}glichkeiten mit unterschiedlichsten Anforderungen an die k{\"o}rperliche Leistungsf{\"a}higkeit. Aufbauend auf den theoretischen Erkl{\"a}rungszug{\"a}ngen der Time-Geography und des Constraints-Konzeptes der Freizeitforschung wurde zur Beantwortung der Forschungsfragen ein Methodenmix aus standardisierter Befragung und GPS-Logging zur Aufnahme des Tourenwahlverhaltens eingesetzt. Die gewonnenen Trajektorien wurden mit weiteren Informationen zur Ausstattung des Raumes versehen, um eine detailliertere Beschreibung des raumzeitlichen Verhaltens zu erm{\"o}glichen. Die Analysen zeigen, dass im Nationalpark Berchtesgaden vier Aktivit{\"a}tstypen mit abweichendem raumzeitlichem Verhalten unterschieden werden k{\"o}nnen. Nur eine Minderheit von ca. einem Drittel der Besucher w{\"a}hlt dabei Touren, die mit gr{\"o}ßerer k{\"o}rperlicher Anstrengung verbunden sind. Die restlichen Besucher wandern nur halbtags oder k{\"u}rzer im Gebiet und {\"u}berwinden dabei nur wenige H{\"o}henmeter. Im Altersverlauf konnten klare Br{\"u}che im raumzeitlichen Verhalten identifiziert werden. So verliert der Aktivit{\"a}tstypus des Bergsteigers, der sich durch die Begehung alpiner Wege mit Absturzgefahr auszeichnet, bereits ab einem Alter von 50 Jahren stark an Bedeutung. Ab 60 Jahren steigt der Anteil sehr kurzer Touren sprunghaft. Ursachen dieser Ver{\"a}nderungen liegen prim{\"a}r in der Wahrnehmung von eingeschr{\"a}nkter k{\"o}rperlicher Leistungsf{\"a}higkeit, sowie einer ver{\"a}nderten Motivationsstruktur. Diese abweichenden Muster raumzeitlichen Verhaltens sind jedoch auch das Resultat divergierender Tourenoptionen. So konnte gezeigt werden, dass {\"a}ltere Besucher aufgrund der niedrigen Fortbewegungsgeschwindigkeit nur einen geringeren Anteil der Wege im Nationalpark innerhalb eines bestimmten Zeitbudgets erreichen k{\"o}nnen. Wird die Verteilung der Aktivit{\"a}tstypen unter der Annahme eines ausschließlich wirkenden Alterseffektes in die Zukunft {\"u}bertragen, bedeutet dies eine Steigerung der Besucherkonzentration in der Managementzone des Nationalparks und eine Bedeutungszunahme von station{\"a}ren Aktivit{\"a}ten.},
  subject      = {Bev{\"o}lkerungsentwicklung},
  language  = {de}
}
@book{Steiger2017,
  author    = {Steiger, Markus},
  title     = {Multiagentensysteme zur Simulation von Konsumentenverhalten - Untersuchung individuenbasierter Simulationsszenarien zur strategischen Standortplanung im Einzelhandel},
  publisher = {Verlag MetaGIS Fachbuch},
  address   = {Mannheim},
  isbn      = {978-3-936438-93-2},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-180782},
  publisher      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  pages     = {xvii, 216 Seiten},
  year      = {2017},
  abstract  = {Im Rahmen der vorliegenden Untersuchung liegt der Fokus auf der {\"U}berpr{\"u}fung und Weiterentwicklung der Methode der Multiagentensysteme f{\"u}r die Prognosezwecke im Einzelhandel. Die konkrete Zielsetzung der Arbeit ist der Entwurf eines integrativen Systems zur Simulation m{\"o}glicher Zukunftsszenarien des (r{\"a}umlichen) Konsumentenverhaltens. Mit Hilfe einer agentenbasierten Modellierung ist es m{\"o}glich die bisher vorherrschenden Top-Down Ans{\"a}tze flexibel in ein Bottom-Up Modell zu integrieren. Die wichtigsten strukturpr{\"a}genden Impulse im Einzelhandelssystem und somit auch auf die Konsumenten gehen aktuell von der Digitalisierung des Verkaufsvorgangs aus. Hierbei wird der „Raum-Zeit-K{\"a}fig" der Kunden ausgeweitet und bestimmte Zw{\"a}nge der r{\"a}umlichen und zeitlichen Bindung innerhalb des Kaufprozesses entfallen. Die klassische zeitliche Abfolge des Einkaufsverhaltens wird aufgel{\"o}st; Information findet vermehrt digital statt. Vielmehr steht der Produktnutzen im Mittelpunkt, und zugeh{\"o}rige Dienstleistungen wie Information, Service und Logistik werden flexibel kombiniert. Vor diesem Hintergrund stellt die agentenbasierte Simulation einen dynamischen Ansatzpunkt dar, in dem eine Reihe der Defizite tradierter, statischer Methoden Ber{\"u}cksichtigung findet und sich vielf{\"a}ltige Einsatzm{\"o}glichkeiten f{\"u}r die Analyse der Wechselwirkungen zwischen Konsumentenverhalten und r{\"a}umlichen Einzelhandelsstrukturen ergeben. Aufgrund der zunehmenden Digitalisierung des Einkaufsprozesses und den daraus entstehenden Informationen zum Konsumentenverhalten in Kombination mit immer komplexeren Fragestellungen ist in den kommenden Jahren eine verst{\"a}rkte Dynamik bei der Anwendungsh{\"a}ufigkeit von Multiagentensimulationen in Einzelhandelsunternehmen zu erwarten.},
  subject      = {Einzelhandel},
  language  = {de}
}