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Gestenbasierende grafische Benutzeroberflächen werden zunehmend beliebter. Diesbezüglich werden immer mehr Animation in Verbindung mit Nutzergesten eingesetzt. Diese Arbeit setzt sich mit der Gestaltung von Animationen in gestenbasierten grafischen Benutzeroberflächen auseinander. Dazu gehört auch, Animationen als Feedback auf eine hochfrequente Eingabemethode so zu gestalten, dass sie möglichst lange von Nutzern*innen als affektiv positiv wahrgenommen werden. Das Hauptaugenmerk der Arbeit liegt dabei auf der Interaktion von Nutzer*innen mit natürlichen Objektbewegungen. Natürliche Objektbewegungen orientieren sich am Verhalten von Objekten in der physischen Welt. Sie verfügen beispielsweise über konzeptionelle Trägheit, Masse und reagieren auf unsichtbare Kräfte wie Schwerkraft. Menschen verfügen über kausale Denkmuster, die in der physischen Welt die Interaktion mit Objekten prägen. So wissen Menschen, dass sie um ein träges Objekt wie eine Tasse zu bewegen, Energie benötigen, damit sich diese bewegt. Untersucht wurde, ob das Verständnis von Nutzer*innen für natürliche Objektbewegungen auch in einer digitalen Umgebung existiert. Im theoretischen Teil der Arbeit wurde die Rolle von Interfaceanimationen in modernen Benutzeroberflächen untersucht, Kriterien ausgearbeitet um eine reibungslose Nutzererfahrung zu ermöglichen und Parameter dargestellt, welche die Wahrnehmung der Charakteristik einer Animation positiv beeinflussen können. Ein zentraler Aspekt der Arbeit ist dabei die Gestaltung von natürlichen Objektbewegungen, um ein vertrautes, vorhersehbares und nachvollziehbares Nutzererlebnis schaffen können. Anschließend wird das aus den Ergebnissen resultierende Konzept von prozeduralen Interfaceanimationen dargelegt. Eine prozedurale Interfaceanimation generiert aus den Vorgaben eines natürlichen Bewegungspfades generisch unterschiedliche Instanzen. Der Bewegungspfad kann über die Richtung und Geschwindigkeit einer Nutzergeste von dem*der Nutzer*in gesteuert werden. In der abschließenden Evaluation wurde die elektrodermale Aktivität von 16 Probandinnen untersucht und bewertet, während diese sich mit drei unterschiedlichen Varianten der Animation auseinandersetzten. Es konnte nachgewiesen werden, dass ein unnatürlich starker Einfluss auf natürliche Objektbewegungen signifikante Unterschiede in den affektiv wahrgenommenen Reaktionen auslöst.

A concept for a recommender system for the information portal swissmom is designed in this work. The challenges posed by the cold start problem and the pregnancy-related temporal interest changes need to be considered in the concept. A state-of-the-art research on recommender systems is conducted to evaluate suitable models for solving both challenges. The explorative data analysis shows that the article's month of pregnancy is an important indicator of how relevant an article is to a user. Neither collaborative filtering, content-based filtering, hybrid models, nor context-aware recommender systems are applicable because the user's pregnancy phase is unknown in the available data. Therefore, the proposed recommender system concept is a case-based model that recommends articles which belong to the same gestation phase as the currently viewed article. This recommender system requires that the month of pregnancy, in which an article is relevant, is known for each article. However, this information is only available for 31% of all articles about pregnancy. Consequently, this work looks for an approach to predict the month of gestation based on the article text. The challenges with this are that only few training data are available, and the article texts of the various months of pregnancy often contain the same terms, considering all articles are about pregnancy. A keyword-based approach using the TF-IDF model is compared with a context-based approach using the BERT model. The results show that the context-based approach outperforms the keyword-based approach.

Risikomanagement wird in einem sicheren Software-Entwicklungs-Lebenszyklus angewendet, um bei Produkten mögliche Risiken bereits in den frühen Entwicklungsphasen zu entdecken. Diese Arbeit ist aus Sicht eines Zulieferers für die elektrische Energiewirtschaft geschrieben. Das Ziel dieser Forschung ist es, bestehende Methoden zur Bedrohungsidentifikation und Metriken zur Risikoanalyse zu untersuchen. Dazu wurde die folgende Forschungsfrage gestellt: Welche Methoden zur Bedrohungsidentifikation und Metriken zur Risikoanalyse sollen verwendet werden, um im Produktentwicklungsprozess den Anforderungen an Unternehmen, die als Zulieferer für die elektrische Energiewirtschaft fungieren, zu entsprechen und potentielle Bedrohungen im Anfangsstadium eines Projektes zu identifizieren? Um diese Forschungsfrage zu beantworten, wurden Methoden zur Bedrohungsidentifikation (STRIDE, Angriffsbäume und Angriffsbibliotheken) und Metriken (aus CVSS, OWASP und Literatur entnommen) zur Risikoanalyse in die theoretische Wissensgrundlage aufgenommen, in Bezug auf den Kontext und die Anforderungen analysiert und ein Ergebnis hergeleitet. Die Analyse basiert auf dem Kontext und der definierten Anforderungen aus Standards und Normen, wie IEC 62443-4-1 (Anforderungen an den Lebenszyklus für eine sichere Produktentwicklung), spezielle Publikationen von dem National Institute of Standards and Technology 800-30 (Guide for Conducting Risk Assessments) und 800-82 (Guide to Industrial Control Systems Security). Zusätzlich wurden noch Empfehlungen von der UP KRITIS (Öffentlich-Private Partnerschaft zum Schutz kritischer Infrastrukturen) aufgenommen. Anhand der Analyse der Methoden zur Bedrohungsidentifikation wurde deduziert, dass aufgrund der Anforderungen keine konkreten Methoden empfohlen werden können. Basierend auf die Anforderungen an die Risikoanalyse konnten in dieser Arbeit die folgenden Schadensmetriken abgeleitet werden: Funktionale, lebensgefährliche oder -bedrohliche Auswirkungen, geschäftliche Auswirkungen, sowie Auswirkungen auf Daten und Informationsressourcen.

Die cloud-basierte Verarbeitung von Datenströmen von IoT-Geräten ist aufgrund hoher Latenzzeiten für zeitkritische Anwendungen nur beschränkt möglich. Fog Computing soll durch Nutzung der Rechen- und Speicherkapazitäten von lokal vorhandenen Geräten eine zeitnahe Datenverarbeitung und somit eine Verringerung der Latenzzeit ermöglichen. In dieser Arbeit werden Anforderungen an ein Fog Computing-Framework erhoben, das die dynamische Zuweisung und Ausführung von Services auf ressourcen-beschränkten Geräten in einem lokalen Netzwerk zur dezentralen Datenverarbeitung ermöglicht. Zudem wird dieses Framework prototypisch für mehrere Transportkanäle, unterschiedliche Betriebssysteme und Plattformen realisiert. Dazu werden die Möglichkeiten der Skriptsprache Lua und des Kommunikationsmechanismus Remote Procedure Call genutzt. Das Resultat ist ein positiver Machbarkeitsnachweis für Fog Computing-Funktionalitäten auf ressourcenbeschränkten Systemen. Zudem werden eine geringere Latenz und eine Reduktion der Netzwerklast ermöglicht.