In der ACM JDIQ-Sonderausgabe laden Andreas Metzger und seine Mitherausgeber von der norwegischen Forschungsorganisation SINTEF und der Poytechnique Montréal ein zu Einreichungen über Software-Engineering- und KI-Technologien zur Lösung von Datenqualitätsproblemen. Sie interessieren sich u.a. für neue Software-Engineering-Ansätze, die KI-Modelle nutzen, um z.B. Daten vorzuverarbeiten, Anomalien in Streaming-Daten und historischen Daten zu erkennen, fehlerhafte Daten zu reparieren, fehlende Daten zu ersetzen und ethische Probleme wie Bias-Effekte aufzudecken. Ebenso soll in dieser Ausgabe die Datenqualität aus sozialer, Cybersicherheits- und Verteilungs-Perspektive betrachtet werden. Weiteres Thema ist die Nutzung öffentlicher Sensordatensätze mit Meta-Daten über Datenqualität z.B. von CPS/IoT-Anwendungen (Fertigung, Digital Health, Energie, etc.), um die Datenqualität von KI- und ML-Anwendungen durchzusetzen.

Alle Infos zur Sonderausgabe finden Sie unter:

ACM Journal of Data and Information Quality (JDIQ)

Special Issue on Software Engineering and AI for Data Quality

Gast-Herausgeber

• Sagar Sen, SINTEF (Norway)
• Andreas Metzger, University of Duisburg-Essen (Germany)
• Foutse Khomh, Polytechnique Montréal (Canada)
• Phu Nguyen, SINTEF (Norway)