Messen und Beurteilen spielt in den empirischen Sozialwissenschaften, den Gesundheitswissenschaften und in der Informatik eine zentrale Rolle. Dabei sind Hintergründe zu Messtheorien, Messskalen und Gütekriterien sowie zu Messfehlern wesentlich, um diagnostische Maßnahmen beurteilen und Krankheitsbilder interpretieren zu können. Durch die zunehmende Verbreitung datengetriebener Verfahren sind weitergehende Paradigmen von KI-Anwendungen sowie ethischen Limitationen algorithmischer Messverfahren in diesen Kontexten zu berücksichtigen.
Der Inhalt:
Messen und Beurteilen in den Sozialwissenschaften, im Gesundheitswesen und bei datengetriebenen Verfahren
Messtheorien und Messfehlerkonzepte
Interpretation medizinischer Daten
Neue Paradigmen bei datengetriebenen Verfahren. Herausforderungen und ethische Limitationen algorithmischer Messverfahren
Die Autoren:
Prof. Dr. Michael Fröhlich: Fachgebiet Sportwissenschaft, Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
Jonas Dully (M.Sc.): Fachgebiet Sportwissenschaft, Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
Dr. Carlo Dindorf: Fachgebiet Sportwissenschaft, Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
Prof. Dr. Wolfgang Kemmler: Osteoporose-Forschungszentrum, Institut für Radiologie des Universitätsklinikums Erlangen
Messen und Beurteilen spielen in den empirischen Sozialwissenschaften, den Gesundheitswissenschaften und in der Informatik eine zentrale Rolle. Dabei sind Hintergründe zu Messtheorien, Messskalen und Gütekriterien sowie zu Messfehlern wesentlich, um diagnostische Maßnahmen beurteilen und Krankheitsbilder interpretieren zu können. Durch die zunehmende Verbreitung datengetriebener Verfahren sind weitergehende Paradigmen von KI-Anwendungen sowie ethischen Limitationen algorithmischer Messverfahren in diesen Kontexten zu berücksichtigen.
Der Inhalt:
Michael Fröhlich
Messen Beurteilen Bewerten Mestheorie Data Mining Künstliche Intelligenz