Recommender Systems are omnipresent in our digital life. Most notably, various media platforms guide us in selecting videos, but recommender systems are also used for more serious goals, such as news selection, political orientation and work decisions. As argued in this survey and position article, the paradigm of recommendation-based feeds has changed user behaviour from active decision making to rather passively following recommendations and accepting possibly suboptimal choices that are deemed “good enough”. We provide a historic overview of media selection, discuss assumptions and goals of recommender systems and identify their shortcomings, based on existing literature. Then, the perspective changes to hypertext as a paradigm for structuring information and active decision making. To illustrate the relevance and importance of active decision making, we present a use case in the field of TV or media selection and (as a proof of concept) carried over to another application domain: maintenance in industry. In the discussion section, we focus on categorising these actions on a spectrum of “system-1” (fast and automated) tasks and “system-2” (critical thinking) tasks. Further, we argue how users can profit from tools that combine active (spatial) structuring and categorising with automatic recommendations, for professional tasks as well as private, leisure activities.

Auch wenn noch Uneinigkeit herrscht, was eigentlich genau unter dem „Metaverse“ zu verstehen ist und welche Zielvision sich auf diesen Märkten durchsetzen wird, bieten sich in den entstehenden virtuellen Welten bereits jetzt zahlreiche Möglichkeiten im eCommerce tätig zu werden. Die verschiedenen Optionen sollen hier dargestellt und zusammengefasst werden.

Multi-stage marketing (MSM), a market-driving strategy applicable in multi-stage industrial markets to shape customer preferences, is still an underresearched field. While the strategic and operational dimensions of MSM have already been recognized and researched, MSM's processual dimension, i.e. its implementation, management and adaptation, has so far gone unnoticed. Based on a comprehensive case study of a German component and consumables manufacturer, this paper will derive in an exploratory research approach first insights on the determinants of a successful implementation and management of MSM, as well as the impact of market dynamics on the design of a firm's salesforce. The results indicate that a supplier applying MSM has to have unique resources and capabilities at its disposal, which are performance-relevant for the downstream market stages and allow for continuous organizational adaptation. Moreover, firms need to complement their traditional salesforce with additional indirect customers/stakeholder-oriented sales units for enabling MSM at the other market stages.

The citizen science project SelEe (‘Researching rare diseases in a citizen science approach‘) aims to research rare diseases in collaboration with citizens by using digital applications. SelEe adopts a participatory approach as it is important to recognise the active role of patients and their families as informed partners. They are often the experts on their own disease. Similarly, involving citizens beyond those affected can increase the visibility and understanding of rare diseases. Citizens can contribute their strengths, engage socially and learn new knowledge about digital apps, the diseases and their research. Engaging citizens in a continuous exchange of information as well as developing digital applications for research can make research more accessible to citizens while strengthening research and its relevance.

Während die technische Entwicklung in Bezug auf Informationsverarbeitung und Informations­verbreitung mit rasanten Schritten vorangeht, können Gesellschaft und Wissenschaft die faktische Bedeutung der Entwicklung kaum noch hinreichend erfassen. Ohne eine grundlegende Reflexion der technischen Rahmensetzung von Politik und Gesellschaft wird es aber nicht möglich sein, grundlegende normative Muster von Demokratie und Staatlichkeit vor einem lediglich durch die Technik bedingten Wandel zu schützen. Kann die Demokratie auf diese Weise das Internet überleben? Oder wird sie nicht vielmehr zum Spielball von virulenter Propaganda? Kann vor diesem Hintergrund ein politischer Diskurs noch legitime Antworten auf politische Fragen generieren oder wird die emotionale Verweigerung rationaler Begründung zum Erfolgsfaktor für politische Durchsetzung? Kann die technische Entwicklung nicht auch als eine Öffnung politischer Räume und eine Demokratisierung des Diskurses verstanden werden oder handelt es sich bei dieser Idee lediglich um einen Mythos unter Technikbegeisterten?

Die großen digitalen Plattformen bestimmen nicht nur die Regeln auf ihren Märkten, sondern wirken zunehmend auch in die gesellschaftliche Sphäre ein – mit oft als äußerst schädlich empfundenen Resultaten. Gerade in jüngster Zeit werden daher verstärkt Rufe nach einer Beschränkung der Plattformmacht, nach Regulierung oder sogar Zerschlagung der dahinterstehenden Konzerne laut. Der vorliegende Beitrag führt den Stand der Diskussion zunächst zusammen und beleuchtet die aktuellen Optionen der Plattformregulierung. Die Plattformmacht hat ihren Ursprung vor allem in der Sammlung von Daten und deren algorithmischer Auswertung im Sinne der Plattformziele. Auf dieser Grundlage gelingt es erfolgreichen Plattformen, Netzeffekte zu erzeugen, welche die eigene Machtposition weiter stärken. Dieser Kreislauf scheint mit herkömmlichen Mitteln kaum zu durchbrechen zu sein. Als Alternative zu den gegenwärtigen Ansätzen staatlicher Regulierung wird ein neu zu bewertendes Eigentumsrecht an den Daten mit entsprechenden Durchsetzungsmechanismen auf Basis der Distributed-Ledger-Technologie entworfen, die sich mit dem aktuellen Stand der technischen Entwicklung bereits heute abbilden ließen.

Der Transfer von Ideen und Forschungsergebnissen zu Innovationen am Markt stellt Unternehmen und Forschungsinstitutionen immer wieder vor Herausforderungen. Im Rahmen dieses Buchkapitels wird aufgezeigt wie Makerspaces als Orte des Ideen- und Wissensaustauschs den Transfer von Forschungsergebnissen in die Wirtschaft unterstützen können. Hierfür werden zunächst aktuelle Herausforderungen beim Forschungstransfer dargestellt sowie das Konzept von Makerspaces erläutert. Dabei wird auch auf aktuelle Forschungsergebnisse in Bezug auf die Wirkung von Makerspaces auf das Innovationsgeschehen eingegangen. Anhand einer Case Study aus dem Bereich Medical Photonics wird verdeutlicht in welchen Phasen eines Innovationstransfers Makerspaces besonders relevant sind. Es zeigt sich, dass die Anforderungen jedes Innovationstransfers unterschiedlich und Makerspaces insbesondere in der Prototypingphase relevant sind. Die Barrieren zum Transfer werden durch die Makerspace Infrastruktur herabgesetzt. Es kann daher festgehalten werden, dass Makerspaces großes Potenzial zur Unterstützung des Innovationstransfers bergen.

Der Einsatz von Blockchain und Smart Contracts ermöglicht auch den Aufbau und Betrieb dezentraler autonomer Organisationen, sogenannter DAOs, die auf Grundlage eines zuvor fixierten Regelsystems automatisiert Entscheidungen treffen und an den Märkten als eigenständige Institution agieren können. Während DAOs in anderen Bereichen – in der Finanzwirtschaft und in der Creator-Economy – bereits regelmäßig zum Einsatz kommen, ist im industriellen Umfeld eine entsprechende Nutzbarmachung bislang kaum zu verzeichnen. Dabei bietet gerade die Vernetzung durch das „Internet der Dinge“ hierfür sinnvolle Anknüpfungspunkte. Der Beitrag befasst sich mit den möglichen wirtschaftlichen Adaptionsansätzen und lotet potenzielle Geschäftsmodelle aus, die sich aus der Errichtung von DAOs in der „Industrie 4.0“ ergeben könnten.

As trusted computing becomes increasingly im-

portant, Trusted Execution Environments (TEEs) see more

widespread use. A particular high demand for security arises

in the context of embedded systems in critical infrastructures.

We present a novel intrusion detection system called the Trusted

Monitor (TM) that protects its integrity even in the presence of

a system-level attacker by running inside the ARM TrustZone

TEE. The TM constantly monitors the system using hardware

performance counters and detects intrusions based on the classi-

fication by an application-specific machine learning model. Our

evaluation shows that the TM correctly classifies 86% of 183

evaluated workloads, while the performance overhead stays below

2%. In particular, we show that a real-world kernel-level rootkit

observably influences the hardware performance counters and,

thus, can be detected.