Datensätze
Datensätze
In unserer Arbeitsgruppe werden neben Publikationen auch von uns gesammelte Datensätze veröffentlicht, um Reproduzierbarkeit zu fördern und weiterführende Forschung zu menschlichem (Interaktions-)Verhalten zu ermöglichen.
Untenstehend findet sich eine Auflistung der derzeit verfügbaren Datensätze und ihre jeweiligen Verlinkungen zu Zenodo. Dort ist jeweils auch beschrieben, wie der entsprechende Zugriff beantragt werden kann.
- CHILL - Challenging Heartrate and Illumination rPPG
Der CHILL-Datensatz unterstützt Forschung zur kamerabasierten Herzfrequenzmessung mittels Remote-Photoplethysmographie (rPPG) unter anspruchsvolleren Bedingungen. Er enthält vorverarbeitete Videoframes von Gesichtern sowie die zugehörigen Herzfrequenzwerte für vier Szenarien, in denen eine niedrige bzw. hohe Herzfrequenz mit hellen bzw. schwachen Lichtverhältnissen kombiniert wurde. Zenodo-Link
Bhargav Acharya, William Saakyan, Prof. Dr. Barbara Hammer, Prof. Dr. Hanna Drimalla
- CUES - Confusion and Understandung: Expressions Under Stress
Der CUES-Datensatz enthält extrahierte Merkmale des Gesichtsausdruck von Teilnehmenden, die sowohl unter stressreichen als auch unter neutralen Bedingungen eine Erklärung zu einem Brettspiel erhielten. Die Gesichtsmerkmale wurden mithilfe von OpenFace extrahiert, während die Teilnehmenden ihr subjektiv erlebtes Verständnis und ihre Verwirrung kontinuierlich selbst annotierten. Der Datensatz kann zur Erforschung behavioraler Ausdrucksformen kognitiver Zustände und deren Veränderung unter Stress genutzt werden. Zenodo-Link
Jonas Paletschek, Prof. Dr. Hanna Drimalla, Dr. David Johnson
- Dona: Anonymisierte Chat-Metadaten
De-identified Messaging Data (WhatsApp and Facebook) and Evaluation Responses
Dieser Datensatz enthält anonymisierte Metadaten zur Kommunikation aus WhatsApp- und Facebook-Datenspenden, die mit unserem Tool Dona erhoben wurden. Neben dem Kommunikationsverhalten umfasst er soziodemografische Angaben sowie die Bewertungen der Teilnehmenden zu personalisiertem visuellem Feedback, welches sie über ihre eigenen Kommunikationsmuster erhalten haben. Damit ermöglicht der Datensatz sowohl Forschung zu digitaler Kommunikation als auch zu Einflussfaktoren im Datenspendeprozess selbst. Zenodo-Link
Dr. Olya Hakobyan, Paul-Julius Hillmann, Prof. Dr. Hanna Drimalla
Comparison of objective WhatsApp data and subjective self-reports before and after data-driven personalized feedback
Dieser Datensatz kombiniert anonymisierte WhatsApp-Chat Metadaten, die mit unserem Tool Dona erhoben wurden, mit Selbstauskünften zum Kommunikationsverhalten, die jeweils vor und nach Erhalt von personalisiertem, datenbasiertem Feedback erhoben wurden. Er ermöglicht Vergleiche zwischen objektiv gemessenen Kommunikationsmustern und der Wahrnehmung des eigenen Verhaltens durch die Nutzenden sowie Untersuchungen dazu, ob personalisiertes Feedback die Selbsteinschätzung beeinflusst. Zenodo-Link
Dr. Olya Hakobyan, Paul-Julius Hillmann, Prof. Dr. Hanna Drimalla
WhatsApp and Instagram Chat Message Metadata (WICM)
Der WICM-Datensatz enthält anonymisierte Metadaten aus gespendeten WhatsApp- und Instagram-Chats, die mit unserem Tool Dona erhoben wurden. Dazu gehören Zeitstempel, Nachrichtenlänge und anonymisierte Identifikatoren, jedoch keinerlei Inhalte der ursprünglichen Nachrichten. Die Daten ermöglichen somit groß angelegte Analysen zeitlicher Kommunikationsmuster, beispielsweise von Antwortgeschwindigkeiten, der Reziprozität zwischen Gesprächspartner*innen oder der Stabilität dieser Interaktionsmuster über die Zeit. Zenodo-Link
Florian Martin, Dr. Olya Hakobyan, Prof. Dr. Hanna Drimalla