Professur Prädiktive Verhaltensanalyse
Prädiktive Verhaltensanalyse
Professur Prädiktive Verhaltensanalyse 

Dr. Ying-Hsang Liu

Portrait: Dr. Ying-Hsang Liu
Dr. Ying-Hsang Liu


Dr. Ying-Hsang Liu ist Forscher an der Professur für Prädiktive Analytik an der Technischen Universität Chemnitz in Deutschland. Seine Forschung umfasst ein breites Spektrum an Bereichen der Informationswissenschaft, wobei er sich insbesondere auf die Überschneidung von menschlicher Kognition, Information Retrieval und künstlicher Intelligenz konzentriert. Dr. Liu hat einen Doktortitel in Informationswissenschaft von der Rutgers University (USA). Er war bereits an sieben Universitäten in fünf Ländern tätig. Seine Forschung wurde durch Zuschüsse des Australian Research Council (ARC), Australian Research Data Commons (ARDC) und Airbus unterstützt. Dr. Liu hat zahlreiche von Fachleuten begutachtete Zeitschriftenartikel und Konferenzbeiträge sowie Bücher verfasst. Er trägt zur Forschungsgemeinschaft bei, indem er in den Ausschüssen von ASIS&T und ALISE mitarbeitet und Mitglied des iSchool Digital Humanities Curriculum Committee, des DCMI Education Committee und des Senior Program Committee der ACM Conference on Intelligent User Interfaces (IUI) ist. Er war Mitglied des Redaktionsausschusses von Zeitschriften wie Information Processing & Management, Online Information Review, Education for Information, Journal of Data and Information Management und Discover Computing. Dr. Liu ist ein angesehenes Mitglied von ASIS&T.

Research Interests

  • Interaktives Information Retrieval (IIR) mit Schwerpunkt auf der Gestaltung von Benutzeroberflächen und den Auswirkungen von Wissensorganisationssystemen auf die Suchleistung und -erfahrung.
  • Mensch-Computer-Interaktion (HCI) mit Schwerpunkt auf dem Entwurf und der Bewertung interaktiver Informationsabfragesysteme, einschließlich dialogorientierter Agenten.
  • Menschenzentrierte Datenwissenschaft und KI-basiertes Design, Anwendung von Datenwissenschaftstechniken zur Verbesserung der Informationsverwaltung und des Informationszugangs.
  • Prädiktive Analytik, Anwendung kognitiver Erkenntnisse zur Verfeinerung von Datenanalysetechniken für die Entwicklung und Bewertung von KI-Systemen, die auf den Menschen ausgerichtet sind.

CV

  • 2022-2024, Wissenschaftler, Universität Uppsala, Uppsala, Schweden. Arbeitete im Rahmen des EU-finanzierten ERC-Projekts CAPTURE (CApturing Paradata for documenTing data creation and Use for the REsearch of the future).
  • 2023-2024, Gastwissenschaftler an der Technischen Universität Chemnitz, Chemnitz, Deutschland. Arbeit mit der Professur für Prädiktive Verhaltensanalyse an kognitiver Modellierung.
  • 2021-2022, Senior Wissenschaftler, Oslo Metropolitan University, Oslo, Norwegen. Arbeitete am EU-finanzierten Projekt PICCH (Polyvocal Interpretations of Contested Colonial Heritage).
  • 2020–2021, Associate Professor, Universität von Süddänemark, Kolding, Dänemark. Vollzeitstelle für Forschung und Lehre.
  • 2019-2020, Forschungsstipendiat, The Australian National University, Canberra, Australien. Arbeitete an einem Forschungsberatungsprojekt mit Airbus an der Research School of Computer Science.
  • 2012-2019, 2019-2021, Gastprofessor und Ehrendozent, The Australian National University, Canberra, Australien. Gemeinsames Forschungsprojekt zur Gestaltung von Benutzer-Suchschnittstellen, menschenzentrierter Datenwissenschaft und KI-basiertem Design an der Research School of Computer Science.
  • 2009-2019, Dozentin für Informationsmanagement, Charles Sturt University, Wagga Wagga, Australien. Vollzeitstelle für Forschung und Lehre.
  • 2008-2009, Lehrassistent, Rutgers University, New Brunswick, NJ, USA.
  • 2007-2008, Gastdozent am Pratt Institute, New York City, USA. Lehrte persönliche Graduiertenkurse in Online-Datenbankrecherche und -dienste, Internetdienste und -quellen.
  • 2005, Teilzeit-Dozentin und Lehrassistentin, Rutgers University, New Brunswick, NJ, USA. Lehrtätigkeit im Rahmen des Graduiertenkurses „Organizing Information“.
  • 2004-2007, Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Rutgers University, New Brunswick, NJ, USA. Arbeitete am Forschungsprojekt A Better Book Browser: How to Read a Million Books“ Forschungsprojekt.
  • 2003-2004, Lehrassistent, Rutgers University, New Brunswick, NJ, USA.
  • 2001-2002, Wissensanalyst, Knowledge Express Technology, Hsinchu, Taiwan. Forschungen zu Segmentierungsfragen bei der Verarbeitung natürlicher chinesischer Sprache und zur Gestaltung von Benutzeroberflächen.

Selected Publications

  • Ying-Hsang Liu, Alexandre Arnold, Gérard Dupont, Catherine Kobus, Francois Lancelot, Géraud Granger, Yves Rouillard, Alexandre Duchevet, Jean-Paul Imbert, and Nadine Matton. User evaluation of conversational agents for aerospace domain. International Journal of Human–Computer Interaction (2024). doi: 10.1080/10447318.2023.2239544.
  • Ying-Hsang Liu, Andreas Nürnberger, Jenny Rettstatt, and Marco Ragni. Saccadic eye movements and search task difficulty as basis of modelling user knowledge in information seeking. Proceedings of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society. Vol. 46. 2024. Link zum Artikel.
  • Ying-Hsang Liu, Paul Thomas, Tom Gedeon, and Nicolay Rusnachenko. Search interfaces for biomedical searching: How do gaze, user perception, search behaviour and search performance relate? In: CHIIR ’22: Proceedings of the 2022 Conference on Human Information Interaction and Retrieval. ACM, 2022, pp. 78–89. doi: 10.1145/3498366.3505769.
  • Moritz Spiller, Ying-Hsang Liu, Md Zakir Hossain, Tom Gedeon, Julia Geissler, and Andreas Nürnberger. Predicting visual search task success from eye gaze data as a basis for user-adaptive information visualization systems. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems 11.2 (2021), pp. 1–25. doi: 10.1145/3446638.
  • Koraljka Golub and Ying-Hsang Liu, eds. Information and knowledge organization in digital humanities: Global perspectives. Routledge, 2021. doi: 10.4324/9781003131816.
  • Chang Liu, Ying-Hsang Liu, Jingjing Liu, and Ralf Bierig. Search interface design and evaluation. Foundations and Trends in Information Retrieval 15.3-4 (2021), pp. 243–416. doi: 10.1561/1500000073.
  • Joni Salminen,Ying-Hsang Liu, Sercan Sengün, João M. Santos, Soon-gyo Jung, and Bernard J. Jansen. The effect of numerical and textual information on visual engagement and perceptions of AI-driven persona interfaces. Proceedings of the 25th International Conference on Intelligent User Interfaces. IUI ’20. Cagliari, Italy: Association for Computing Machinery, 2020, pp. 357– 368. doi: 10.1145/3377325.3377492.
  • Chang Liu, Ying-Hsang Liu, Tom Gedeon, Yu Zhao, Yiming Wei, and Fan Yang. The effects of perceived chronic pressure and time constraint on information search behaviors and experience. Information Processing & Management 56.5 (2019), pp. 1667–1679. doi: 10.1016/j.ipm. 2019.04.004.
  • Ying-Hsang Liu and Nina Wacholder. Evaluating the impact of MeSH (Medical Subject Headings) terms on different types of searchers. Information Processing & Management 53.4 (2017), pp. 851–870. doi: 10.1016/j.ipm.2017.03.004.
  • Peter Wittek, Ying-Hsang Liu, Sándor Darányi, Tom Gedeon, and Ik Soo Lim. Risk and ambiguity in information seeking: Eye gaze patterns reveal contextual behavior in dealing with uncertainty. Frontiers in Psychology 7 (2016), 1790. doi: 10.3389/fpsyg.2016.01790.

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