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Prof. Dr. Andreas Möller

Data Privacy and Ethics

Within the past 20 years, the data-centered field of computer sciences has been massively improved: data bases, search engines, data mining, distributed storage and distributed processing, virtualization, real-time simulation, sensors, etc. These technologies represent the basis for the subject field of “Big Data”, a buzz word which is in itself rather unspecific. The idea behind the term is to combine and evaluate all the available data, whether it comes from wind sensors or personal smart phones. This approach results in interesting questions regarding data privacy up to questions regarding public safety and the public good.

Topics of the module:

o Open Data Initiatives

o The benefit of private data

o Applications for a sustainable cities, homes, grids

o Legal, bureaucratic, political , technical, judicial barriers

Data access – but in a legal way

o Personal rights regarding data in different countries

o Trust and consumer protection

Technical approaches to deal with Big Data

o Identification and authorization

o Security gap and hazard

o Access control and guidelines

o Big Data in the "Cloud"

o AI and ChatGPT

o Blockchains

A new social context for data usage

o Coordination of interests

o Data being a currency?

o Focus on the user

o ML and racism

Ziel: While combining huge quantities of data from different sources in order to deduce further economic, social or even political relevant information, ethical questions arise. These questions are strongly connected with the term „responsibility“. The topic “Big Data” prompts ethical questions of how to deal scientifically and economically with heterogeneous data, which can be collected worldwide and is thus subject to different legal conditions.

The students learn how to deal with questions like:

- What are previous and new, specific challenges of this topic areas?

- What are the challenges in generating new information out of extensive heterogeneous databases and datasets available?

- To whom belong the collected data, which data may or should I not use? Which data should/must not be used or combined in order to derive further information? Are there agreements – beside ethical reasons – that should be retained even if there might be a big economic benefit on the horizon?

- Which technical possibilities can support complying with these boundaries?

In addition to the pure mathematic-technical perspective, strategies and tools in the context of data security are also taught. Thus, the students gain an insight into ethical aspects of scientific and economic values in terms of “What should possibly not be done even if it could be done?”

Smart Home Basics

Die Technik ist so weit fortgeschritten, dass man heute Computer in Alltagsgegenstände einbauen kann, etwa in LED-Leuchten, Thermostatventilen; Lichtschalter werden ersetzt durch "Panels" und Smartphone-Apps. Das Smart Home kann man aber auch selbst aufbauen oder um eigene Komponenten erweitern. Es ist möglich, sehr einfach einen winzigen Microcomputer um Sensoren (Temperatur, Bewegung, Energieverbrauch etc.) auszustatten, Aktoren wie Leuchtdioden oder Relais (z.b. als Schalter zu Ein- und Ausschalten von 240V-Leitungen) zu ergänzen und zu programmieren. Dazu besteht die Hardware (hoffentlich Raspberry Pi Pico) aus einem USB-Anschluss zum Anschluss an ein Laptop (benötigt man für das Programmieren), einem Anschluss für Spannungsversorgung und vor allem vielen Input- und Outputanschlüsse für die Sensoren und Aktoren. NICHT vorausgesetzt werden Hard- und Softwarekenntnisse, es ist auch nicht notwendig zu wissen, wie man Hardware aufbaut ("löten"). Im Vordergrund stehen kreative computerbasierte Lösungen für das Smart Home. Das fängt an bei einfachen Blicklichtern, Energieverbrauchsmessungen, Temperaturmessungen, CO2-und VOC-Messungen, Feinstaubmessungen... Im Internet finden sich zahlreiche Beispiele, was man alles mit diesen kleinen Microcomputern machen kann. In einer letzten Phase des Seminars werden Fragen der Zukunft der Gesellschaft und Nachhaltigkeit behandelt (Open Source und Open Hardware, Maker-Communities in der Gesellschaft, Green IT, Technik-Trends wie Matter usw.).

Ziel: Im Vordergrund steht der kreative Umgang mit moderner Technik. Das Anwendungsfeld "Smart Home" dient uns als Orientierung. Gleichwohl werden, nebenläufig, eine Reihe wichtiger Erfahrungen gemacht: anfassbare Hardware, deren Aufbau man nachvollziehen kann, Grundkenntnisse auf dem Gebiet der Elektronik (Anschluss einer Leuchtdiode), Entwickeln kleiner Programme in Python, die dann auf der Hardware laufen. Der erste Teil der Veranstaltung dient dazu, die StudentInnen in die Lage zu versetzen, die zur Verfügung gestellte Hardware um einfache Sensoren und Aktoren zu erweitern und in einfachen Programmen zu nutzen. Dazu sollen so genannte Starter-Kits zur Verfügung gestellt werden, die alles Notwendige dafür enthalten (Steckbrett, Kabel, Widerstände, LEDs usw.). Der zweite Teil dient dann der Realisierung studentischer Projekte. Diese können sein: Energiesparen, Heimautomatisierung, innovative Anzeigen (z.B. CO2- oder VOC-Ampeln)...

System Dynamics

In Coronazeiten hat die hier zur Diskussion stehende Form der Modellierung einen regelrechten Aufschwung erfahren, denn mit Hilfe der kontinuierlichen Simulation wird der zeitliche Ablauf des Infektionsgeschehens abgeschätzt. Bereits anhand sehr einfacher Modelle werden wir zum Beispiel sehen, warum man aktuell oft von einem exponentiellen Wachstum spricht und warum das solche Sorgen bereitet. Tatsächlich haben Student*innen des Seminars immer wieder auch Grippemodelle erstellt, derzeit würden wir sagen: Corona-Modelle.

Es handelt sich um ein Seminar, das sich in exemplarischer Form auf die Vorlesungsinhalte bezieht und einzelne Themenkomplexe vertieft. Anfang der 1970er Jahre befand sich Jay Forrester in einem Flugzeug und skizzierte ein Welt-Modell mit Hilfe der von ihm vorgeschlagenen Modellierungsmethode System Dynamics. Er kam von einem Treffen mit dem Club of Rome zurück , und es ging um die Modellierung der „Grenzen des Wachstums“. Das Modell zeigte deutlich, dass es „weiter so“ nicht geht. Die von ihm modellierten Grenzen des Wachstums sind aktueller denn je. Jay Forrester würde eine nachhaltige Entwicklung wohl als eine Art Gleitpfad sehen, mit nicht allzu großer Dynamik. Wir wollen uns im Seminar mit der Dynamik von Systemen befassen. Insbesondere werden folgende Themen bzw. Fragestellungen behandelt:

1. System Dynamics als Beispiel der Nutzung von disziplinenübergreifenden Methoden: von der praktischen Nutzung für nachvollziehbare Problemstellungen (Allmende-Problem, Corona o.ä.) hin zum Verstehen komplexer, dynamischer Prozesse.

2. Umgang des Menschen mit dynamischen Systemen, Defizite.

3. Zugang zu den Problemlagen und ihrer Modellierung.

4. Aufbau und Simulation anhand verschiedener praktischer Beispiele (Skript und Software (windows-basiert!) werden zur Verfügung gestellt)

Ziel: Die Studierenden werden in die Lage versetzt, erlerntes Wissen aus der Vorlesung umzusetzen, wodurch ihre performative Kompetenz und ihre Reflexionsfähigkeit gefördert werden. Besondere Ziele des Seminars sind darüber hinaus: Erkennen der Bedeutung von Modellen als Erkenntnisquelle, Computer-Programme als neuartige "Werkzeuge" der Expert*innen, Dekontextualisierung von Problemen und Fragestellungen, Rekontextualisierung (Umwandlung von Daten in Erkenntnisse), Bedeutung der Visualisierung.

Sustainable Development and Reality Construction

In this seminar, we try to integrate different developments in modern societies, in the past and maybe in the future, e.g. urban planning in the past, car-addicted towns today (Lueneburg) and and smart cities in the future.Other examples are globalized supply chains in the past (Lueneburg / Hanse), today and in the future, bureaucracy (Max Weber) and digitalization (at least in Germany) as an unsolved and stubborn problem, new forms of actions, networks and data storage (blockchains), new forms of knowledge (everyday knowledge, generated in social networks), new societal institutions, e.g. instagram or facebook, new forms of human-computer interactions (or already communication?): generative AI, e.g. ChatGPT,...

Ziel: Integration of different megatrends, theories behind, not only sustainable development

Grundlagen inter- und transdisziplinärer Forschung - Cradle-to-Cradle & Life Cycle Assessment

Fortsetzung des Seminars im Sommersemester 2024, vor allem Vorbereitung der Projektarbeit in den kommenden Semestern; Vertiefung des Verfügungswissens zu Cradle-to-Cradle und Life Cycle Assessment im weiteren Sinne. Die inhaltliche Ausgestaltung ist maßgeblich davon abhängig, dass sich die Student:innen einbringen,

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