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Christine Bauer

Personalized Systems
My bio:

I am passionate about the human perspective in the interaction with intelligent systems, whereby my goal is to include all relevant stakeholders' perspectives.

My short cv
Christine Bauer is a Senior Postdoc Researcher at Johannes Kepler University (JKU) Linz, Austria. Her research focuses on the human perspective in the interaction with context-adaptive, intelligent systems. Currently, she lays a focus on music recommender systems.

She is recipient of the Elise Richter excellence grant for the project "Fine-grained Culture-aware Music Recommender Systems" (2017-2020) sponsored by Austrian Science Fund (FWF).
2013 and 2015 Visiting Scholar at the School of Computer Science, Human-Computer Interaction Institute, at Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA. Postdoctoral Researcher at the Department of Information Systems and Information Management at University of Cologne (2015-2016). Assistant Professor at the Department of Information Systems and Operations at Vienna University of Economics and Business (WU Wien), Austria (2009-2015). Lecturer at Universität Innsbruck, Austria (since 2019), Danube University Krems, Austria (2015-2017), University of Applied Sciences Technikum Wien, Austria (2016-2017), and at Ferdinand Porsche FernFH Studiengänge (University of Applied Sciences with distance learning), Vienna, Austria (2009-2015). Guest Lecturer at University of Popular Music and Music Business, Mannheim, Germany (2012-2015). Christine engaged in applied research as a Researcher at E-Commerce Competence Center (EC3), Austria (2007-2009), and Junior Key Researcher at Fachhochschulstudiengänge Burgenland (University of Applied Sciences), Austria (2006-2007). Furthermore, she did freelance research, for instance, for Research Studios Austria and University of Vienna, Austria. Before starting her academic career, Christine worked as Manager Licensing New Media at Austria's biggest collecting society AKM, Austria (2002-2006).

Christine holds a Doctoral degree in Social and Economic Sciences (Business Informatics) (2009, with honours) and a Master's degree in International Business Administration (2002) both from University of Vienna, Austria. Furthermore, she holds a Master degree in Business Informatics (2011) from TU Wien, Austria. Further studies at University of Wales Swansea (now: Swansea University), United Kingdom, Konservatorium der Stadt Wien (now: Music and Arts University of the City of Vienna), Austria, and WU (Vienna University of Economics and Business), Austria.

In her research, Christine takes a user-centered computing approach, where technology follows the users’, stakeholders’, or society’s needs. The goal is to exploit data for systems being context-adaptive and intelligent. Thus, the main area of her research is context-aware computing with a focus on user-centered computing.
The main application domain for her research are context-aware recommender systems. Recently, the specific focus lies on music recommender systems.
Further interests span manifold fields such as online self-disclosure and privacy, methods for designing context-adaptive systems, and the creative industries, in particular the music sector.

Christine has authored more than 85 papers in refereed journals and conference proceedings, three of them awarded as best research paper, one received an award of excellence (highly commended paper), and four additional nominations for a best paper award. Outstanding Reviewer (Honorable Mention) at UMAP 2019 and Best Reviewer – runner up at RecSys 2018. She received the Dr. Maria Schaumayer prize for her dissertation and also for her Master’s thesis. Furthermore, she received a scholarship for the Summer School of European Science Days 2009: “The Economics of Art and Culture”, in Steyr, Austria.

Examples of previous talks / appearances:

Wie wird Artificial Intelligence die Art und Weise verändern, wie wir Computer wahrnehmen und mit ihnen umgehen?

Dr. Christine Bauer, Senior Post-Doc am Institute of Computational Perception an der JKU Linz, ging der Frage nach, wie AI unsere Wahrnehmung und unseren Umgang mit Computern verändern wird.

Bei der Allgegenwärtigkeit unserer Smart Phones vergessen wir nur allzu leicht, dass in ihnen jede Menge AI steckt, weil uns die winzigen, digitalen Helfer längst zur Routine geworden sind.

AI polarisiert – die einen sprechen vom Ende der Menschheit, für die anderen ist alles super. Doch weder für den extremen AI-Hype, noch für eine Schwarzmalerei gibt es eine sachliche Grundlage. Was aber evident ist, ist die Tatsache, dass Anwendungsbereiche, in denen sensitive Daten analysiert und tiefgreifende und negative Folgen durch den AI-Einsatz zu erwarten sind, besonders im Fokus stehen. Dazu zählen bspw. die Einsatzszenarien Kriminalitätsbekämpfung, der Gesundheitsbereich und das Recruiting.

Es muss einer Gesellschaft zu denken geben, wenn man die Beurteilung der Rückfall-Wahrscheinlichkeit verurteilter Personen alleine einem Algorithmus überlässt. Im Gesundheitsbereich bildet das Phänomen der kognitiven Verzerrung, die sogenannte „Overconfidence“ eine bekannte Gefahrenquelle; speziell, wenn veraltete Trainingsdaten Änderungen in Krankheitsbildern bzw. neuere empirische Befunde und Medikationsmöglichkeiten außer Acht lassen. Auch tritt bspw. im Recruiting verstärkt das Problem eines Bias auf, da mit historischen Trainingsdaten Fehler aus der Vergangenheit nachgeahmt werden.

Es braucht also beim AI-Einsatz immer eine sorgfältige Prüfung der Basisdaten durch die Änderungen im Zeitverlauf erkannt und berücksichtigt werden können.

HIT-„PRODUZIERENDE“ ALGORITHMEN

Zum Abschluss ihres Vortrages zeigte Christine Bauer anhand eines Beispiels aus ihrem Kernforschungsgebiet, dem AI-Einsatz im Entertainment, auf, dass es sich bei AI immer auch um ein breit gefächertes Ökosystem mit diversen Playern handelt, die bei einem Fehlverhalten der AI mit unterschiedlichen Konsequenzen konfrontiert sind.

Im Hit-getriebenen Musik-Business entfaltet ein „falsch“ selektierter Song unterschiedlichste Auswirkungen. Ein mögliches Szenario könnte so aussehen: Der Endkonsument hört unpassende Musik, die Gesellschaft wird durch „Popularity Bias“ auf eine homogene Musikkonsumation eingeschworen, die Plattform-Provider werden durch konzentrierten Zugriff auf nur wenige Musikstücke vor Ressourcen-Probleme gestellt, die Labels sind von möglichen Umverteilungen am Markt betroffen, beim short head, also den wenigen Top-of-the-Top Superstars entscheidet die Anzahl der streams über die Anzahl der Werbedeals und bei der großen Menge der Long Artists ist das Vorkommen in main stream Medien der wichtigste Game changer für wirtschaftliche Unabhängigkeit.

AI hat nachweislich nicht nur eine Systemkomponente, sondern ist immer auch in einen Verwendungskontext eingebettet. Die Interaktion mit Menschen ist dabei oft der Input für den nächsten Schritt. Vielleicht als Resümee am Wichtigsten: Der Mensch ist Teil von Artificial Intelligence.

This talk is in: German


Radio aktiv: Von der redaktionellen Gestaltung über Empfehlungen zum dynamischen Programm (Radio active: From editorial design and recommendations towards a dynamic program)

Ein Hörfunkprogramm wird traditionell von einer Redaktion gestaltet. Eine gute Indexierung von öffentlichen aber auch radioeigenen Informationsquellen erlaubt es, die Redaktion zu unterstützen und so können ähnliche, aktuelle oder historische Inhalte zu einzelnen Beiträgen von einem Informationssystem empfohlen werden. Aber auch Endnutzern kann der Zugang zu ähnlichen, aktuellen oder historischen Inhalte zur Verfügung gestellt werden. Empfehlungen können dabei vertiefende Informationen zu einem Beitrag sein oder das System empfiehlt eine bestimmte Aneinanderreihung von zusammenpassenden Audiobeiträgen. Eine innovative Entwicklung in diesem Bereich ist die automatische, dynamische und etwa auch personalisierte Zusammenstellung eines Hörfunkprogramms durch ein System; Radio wird dabei aktiv für einzelne Hörer gestaltet.

This talk is in: German


Kontextadaptive Systeme: überall – auch in der Werbung

WU Competence Day 2011, Vienna, Austria, 17 November 2011.

This talk is in: German


Self-Disclosure in Online Interaction

Using the Internet increasingly requires people to disclose personal information for various reasons such as establishing legitimacy, authentication, or providing personalized services. An enormous amount of literature analyzed various influencing variables that shape self-disclosure in online interaction. However, the range of studies considers very specific variables and therefore provides merely puzzle pieces of the field. This presentation puts the pieces together. Results suggest that, while the overall effects of demographic, environmental, person- and system-based predictors are rather weak, self-disclosure can to some extent be influenced by system design.

This talk is in: English


Reactive Music: More than a Sonic Experience

Reactive Music: More than a Sonic Experience. Invited talk for the event Human-Computer Confluence Research Challenges, HC2 VISIONS. Vienna, Austria, 14-15 May 2012.

This talk is in: English


The dark side of Web 2.0: From self-marketing to self-destruction of music artists

Web 2.0 and social media have triggered radical changes in the very fundament of music business. In times before the Internet era, the music business was characterized by a standardized process including the creation, selection, distribution, and consumption of music. The roles of the involved market players (e.g. composer, lyricist, performer, producer, etc.) were clear-cut. Yet, in the early days of music business, in some market segments within that business (particularly in the recording industry) only few large-scale companies dominated the market; in other words, the market was a highly concentrated market. These few powerful and profit-oriented enterprises were dominating the market, pre-selecting and determining which musical works should hit the market. However, with the evolution of Web 2.0 and its new possibilities for home recording available at relatively low-cost and easy to handle, a myriad of music items have been released on the Web.
The main consequences of that development are the following: (1) the overall amount of music items available increased drastically, as there are now tens of millions of music items available at a consumer’s fingertip [3]; and (2) the ratio between (professional) high-quality music and low-quality music shifted towards an overall deterioration.
This, in turn, has an impact on every market player involved in the music business.

This talk is in: English


What makes a good pop star? 15 minutes of fame on the Internet…?!

Panel discussion: What makes a good pop star? 15 minutes of fame on the Internet…?!. Vienna University of Economics and Business, Austria, 28 May 2010.

This talk is in: German