Prof. Dr. Walid Maalej

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Prof. Dr. Walid Maalej

Universität Hamburg
Applied Software Technology; Language Technology Group

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„Informatik ist nicht eine Rechner-Wissenschaft, sondern eigentlich eine Wissenschaft für Menschen“, gibt der Informatik Professor Maalej bezüglich seines Forschungsgebiets zu bedenken. Für diese Denkweise wurde Maalej vom Deutschen Hochschulverband bereits zum Nachwuchswissenschaftler des Jahres ausgezeichnet. Software, die den Menschen tagtäglich umgibt, auf diesen abzustimmen, ist die Basis der Arbeit von Walid Maalej: Denn niemand verwendet dauerhaft eine App, die für ihn keinen Nutzen aufweist. Gleichzeitig erhöht die Nutzerorientierung in IT Projekten die Akzeptanz der zu entwickelnden Software, da sich die Software an realen Bedürfnissen orientiert anstatt theoretischen Bedingungen zu folgen. In seiner Forschung fokussiert sich Walid Maalej als Professor für angewandte Softwaretechnik an der Universität Hamburg besonders auf mobile daten-intensive Dienste, kontextsensitive Tools und menschliche Einflüsse von und auf Software. Aufgrund seiner wissenschaftlichen Erkenntnisse verfügt er sowohl über die Kompetenz in Kooperationsprojekten mit agilen Methoden datengestützt Software zu entwickeln als auch darüber, Nutzerfeedback durch empirische Forschung zu erheben.

Softwareentwicklung für Nutzende: Feedback suchen und finden

Professor Maalej geht unkonventionelle Wege, wenn es darum geht, Softwarenutzer:innen sowohl in den Entwicklungsprozess als auch in den Livebetrieb miteinzubeziehen: Um unstrukturierte Tweet-Inhalte von Nutzer:innen in ein strukturiertes Feedback zu verwandeln, erforscht er beispielsweise die systematische Verwendung von in Social Media enthaltender Kritik an einer App, um diese angemessen weiterzuentwickeln. Dabei verfolgt er einen Ansatz, der nicht nur kritische Tweets entdeckt, sondern zudem notwendige Kontextinformationen herausfiltern kann. Fehlende inhaltliche Informationen eines Tweets, wie die verwendete Softwareversion, werden mithilfe eines Chatbots automatisiert abgefragt. Neben der Analyse unstrukturierter Kommentaren zu Produkten forscht Professor Maalej zur systematischen Nutzung von Social Media- und Foren-Kommentaren, um journalistische Redaktionen durch Publikumsfeedback zu unterstützen. Professor Maalej möchte mit seinem interdisziplinären Team den Alltag von Journalist:innen vereinfachen, indem diese mithilfe seiner Tools leichter inhaltliche Hinweise wie unterschiedliche Meinungen zu einem Thema recherchieren können. Angesichts der enormen Anzahl an täglichen Kommentaren braucht es Methoden, die von Professor Maalej spezifisch für den jeweiligen Anwendungsfall entwickelt wurden wie beispielsweise eine automatische Textanalyse oder Crowdsourcing.

Emotionen erwünscht: Aktualisierungen von Apps

Mittels KI-basierter Verarbeitung von natürlicher Sprache kann Professor Maalej in Tweets oder in App-Rezensionen Meinungsäußerungen sowie darin enthaltene Gefühlshaltungen der Nutzer:innen gegenüber einer App  oder sonstigen Produkten auswerten und erfassen. Insbesondere Emotionsanalysen lassen Rückschlüsse auf relevante Nutzungsmuster der User zu: Die Verwendung der analysierten Muster schafft einen wesentlichen Wettbewerbsvorteil bei der Aktualisierung der App, wodurch Nutzer:innen trotz Änderungen zufrieden bleiben. Insbesondere essentielle Nutzungsmuster einer App können auf diese Weise analysiert und nach einem Update beibehalten werden. Allerdings ist nicht garantiert, dass es sich bei einer Rezension oder einer Bewertung im App Store um echtes Feedback handelt: Walid Maalej forscht deshalb an einer zusätzlichen Lösung, um die Authentizität und Qualität von App-Bewertungen zu überprüfen und letztlich irrtümliche Verbesserungen an einer App zu verhindern. Dafür untersuchte Professor Maalej die Vorgehensweise von Scheinrezension-Anbietern und entwickelt darauf aufbauend eine Klassifizierungssoftware, die automatisch gefälschte Rezensionen im App-Store entdeckt.

Open Innovation für Softwaretechnologien, die sich an Kund:innen orientieren

Für Professor Maalej ist Informatik eine Wissenschaft für den Menschen, weshalb er User Feedbacks als elementare Basis für Softwareentwicklung begreift. Neben seinem methodischen Wissen über User Feedback, entwickelt er datengesteuerte Software sowie mobile Services. Als Berater für globale Unternehmen hat Professor Maalej umfangreich Wirtschaftserfahrungen gesammelt und ist offen für Kooperationsprojekte. Er bevorzugt für die Zusammenarbeit das Open Innovation Modell, damit Ideen geteilt werden und Projekte früher abgeschlossen werden können. Lernen durch Partizipation und das Gelernte daraufhin in die Praxis umsetzen, zieht sich wie ein roter Faden durch sämtliche Projekte von Professor Maalej.

Aktuelle
Forschungsprojekte

M-Lab: Teaching and Innovation Laboratory

Das M-Lab ist ein mehrmals ausgezeichnetes Lehrprojekt von Professor Maalej in Form eines Innovationslabors für die Entwicklung von mobilen Applikationen. Unternehmen übergeben dafür einen realen Auftrag an Studierende.  Dies ermöglicht den Studierenden ihre Fähigkeiten unter echten Arbeitsbedienungen zu testen und zu demonstrieren. Dadurch sollen – laut Professor Maalej – seine Studierenden schon während des Studiums für ihre spätere Arbeit als Entwickler:innen oder IT-Projektmanger:innen vorbereitet werden. Am Projektende müssen die Studierenden eine funktionsfähige App an die Kund:innen übergeben.

FastFix: Monitoring Control for Remote Software Maintenance

FastFix soll es Softwareunternehmen ermöglichen, ihren Kund:innen einen kosteneffizienten und qualitativ hochwertigen Support-Service aus der Ferne anzubieten. Professor Maalej forscht dazu wie Leistungseinbußen oder Änderungen im Benutzerverhalten einer Softwareanwendung durch die Fehlerreplikation für die automatische Fehlerbehebung genutzt werden können. Die Forschungsergebnisse von FastFix werden eine Plattform und eine Reihe von Open-Source-Tools zur sicheren Online-Überwachung von Softwareanwendungen umfassen.

PUNGA: Program Understanding German Alliance

Professor Maalej forscht im Projekt PUNGA zum Verständnis der Arbeitsweise von Programmier:innen, insbesondere dann, wenn sie Softwaresysteme und deren Quellcode verstehen müssen. Zu diesem Zweck führt Professor Maalej in einem Team eine Reihe von qualitativen und quantitativen Studien durch. Aus den Ergebnissen der Studie werden Erfolgsmethoden ebenso abgeleitet wie Tools, um Entwickler:innen ihre aufgabenspezifische Arbeit zu erleichtern.

Systematische Inhaltsanalyse von Nutzerkommentaren für Journalisten (SCAN) und Forum 4.0

In dem SCAN-Projekt unterstützt Professor Maalej Journalist:innen dabei, „journalistischen Sinn“ aus Nutzerkommentaren zu ziehen. Die zunehmende Anzahl an Kommentaren in Foren, Kommentarbereichen oder Social Media stellt Redaktionen vor enormen Herausforderungen. Professor Maalej entwickelt deshalb Softwareanwendungen, um hilfreiche Kommentare schneller aufzufinden oder um unterschiedliche Meinungen des Publikums zu einem Thema zu identifizieren.

Für das Forum 4.0 entwickelt Professor Maalej neue Methoden, die auf der Textanalyse, dem maschinellen Lernen und empirischen Software Engineering basieren, um das konstruktive Potenzial von Online-Nutzerkommentaren besser auszuschöpfen und eine produktive Publikumsbeteiligung zu ermöglichen. Das Projekt zielt auf ein informatikzentriertes, interdisziplinäres Forschungsnetzwerk, das die Schwerpunkte ‚Information Governance Technologies‘ und ‚Data Science‘ von ahoi.digital verbindet.

Zukunftsvision

Die Vision von Professor Maalej ist es, mittels Nutzerpartizipation und Crowdsensing äußerst verlässlich Daten zu generieren. Möglich könnte dies durch Millionen von Smartphone-Nutzer:innen werden, da die Smart-Sensoren zentralen Messinstrumenten gegenüber überlegen werden können. Dank Crowdsensing ließen sich beispielsweise nicht nur Daten zur Umweltverschmutzung detaillierter erheben, sondern auch die menschliche Wahrnehmung und Reaktionen. Dadurch könnten effektivere Präventivmaßnahmen ergriffen werden. Besonders spannend wäre es für Professor Maalej, in diesem Kontext auch Daten über Gefühle zu erheben. Voraussetzung für Crowdsensing ist allerdings das Einverständnis der Nutzer:innen.

Schwerpunkte

  • Software Engineering und Management
  • Menschliche Einflüsse auf Software und vice versa
  • Mobile Computing
  • Anforderungsanalyse
  • Kontextbezogene Tools
  • Agile Methoden
  • Open Innovation, Crowdsourcing und Nutzerfeedback
  • Partizipatorisches Crowdsensing
  • Empirische Forschung für die Softwareentwicklung
  • Wissensmanagement in Softwaresystemen

Kooperationen

  • International Requirements Engineering Conference (IEEE)
  • Mining Software Repositories (MSR Conference)
  • Open Source wie Eclipse Foundation oder Qt
  • Gesellschaft für Informatik (Verauensdozent der Uni Hamburg und Leitung der Fachgruppe Requirements Engineering)

Interessiert an

  • Datenbasierter Softwareentwicklung
  • Mobile Computing
  • Smart City
  • Requirements Engineering
  • Wissensmanagement
  • Nutzer:innen Feedback und Crowdsourcing
  • Open Innovation
  • Empirischen Studien

Professor Maalej entwickelt anwendungsbezogene Software mit Unternehmen aus der Medienbranche, der Softwareindustrie, dem Agenturumfeld, der Medizin sowie anderen Universitäten zusammen. Ob globaler Großkonzern oder regionales KMU – Professor Maalej verfügt über langjährige Erfahrung in der Beratung zu angewandten Softwaretechnologien und in der universitären Kooperation mit Unternehmen.

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