Dr.-Ing. Christoph Kinkeldey
Christoph Kinkeldey forschte von Juni bis Dezember 2020 als Postdoc am Cluster im Gebiet der Visualisierung, wobei er Wissen und Prinzipien aus der Kartographie für interaktive visuelle Datenanalyse und Interpretierbarkeit von Machine Learning nutzte. Sein besonderes Forschungsinteresse galt dabei der Frage, wie die visuelle Kommunikation von Unsicherheiten Menschen dabei unterstützen kann, ein besseres Verständnis komplexer Informationen zu erlangen.
Christoph promovierte 2015 im Fach Geoinformatik an der HafenCity Universität Hamburg. Mit seinem Hintergrund in Unsicherheitsvisualisierung, Visual Analytics und Geovisualisierung forschte Christoph an Institutionen in den USA (PennState University), Australien (University of Melbourne), Frankreich (Inria) und Deutschland (Freie Universität Berlin, HafenCity Universität Hamburg).
Artikel
Benjamin, J. J., Kinkeldey, C., Müller-Birn, C. 2020. »Participatory Design of a Machine Learning Driven Visualization System for Non-Technical Stakeholders.« Mensch und Computer 2020-Workshopband.
https://dl.gi.de/bitstream/handle/20.500.12116/33538/muc2020-ws-287.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Kinkeldey, C., Müller-Birn, C., Gülenman, T., Benjamin, J. J., Halfaker, A. 2019. »PreCall: A Visual Interface for Threshold Optimization in ML Model Selection.« arXiv.
https://arxiv.org/pdf/1907.05131.pdf
Andere
Benjamin, J. J., Müller-Birn, C., Kinkeldey, C. 2019. Understanding Knowledge Transfer Activities at a Research Institution through Semi-Structured Interviews. Technical Report, Freie Universität, Fachbereich Mathematik und Informatik. Berlin: Freie Universität Berlin.
https://doi.org/10.17169/refubium-3970
Korjakow, T., Benjamin, J. J., Kinkeldey, C., Müller-Birn, C. 2019. Literature Mapping Study for Machine Learning Interpretability Techniques. Technical Report, Freie Universität, Fachbereich Mathematik und Informatik. Berlin: Freie Universität Berlin.
https://osf.io/t4q9s/download