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Diese Bachelorarbeit entstand in Kooperation mit der Gemeinde Neuhaus und beschäftigte sich mit mehreren Fragen betreffend der Technologieakzeptanz gegenüber intelligenten Systemen in Wasserversorgungssystemen. Für den Schwerpunkt der Technologieakzeptanz wurde eine Umfrage erstellt, die mithilfe von zwei Personengruppen beantwortet wurde. Dadurch war es möglich, die Bewohner*innen von Neuhaus mit Personen außerhalb von Neuhaus zu vergleichen. Das war vor allem interessant, weil die Gemeinde Neuhaus in diversen Medien als Spitzenreiter im Bereich Digitalisierung betitelt wurde. Das Ergebnis der Umfrage lieferte aufschlussreiche Einblicke bezüglich der Einstellung gegenüber intelligenten Systemen. Die Bewohner*innen von Neuhaus schnitten besser ab hinsichtlich der Akzeptanz als Personen außerhalb von Neuhaus. Auch war mehr Vertrauen gegenüber der Gemeinde vorhanden. Beide Personengruppen nannten Datenschutz als einen der Hauptgründe für Bedenken gegenüber intelligenten Systemen. Personen außerhalb von Neuhaus klagten zusätzlich vermehrt über Überwachung und Kontrollverlust. Der zweite Schwerpunkt dieser Arbeit war die Evaluierung verschiedener Algorithmen, um eine Alternative zu etablierten Machine Learning Algorithmen zu bieten. Zur Evaluierung standen Algorithmen auf Basis der linearen Regression, mittlerer absoluten Abweichung und des Z-Scores zur Auswahl. Die Ergebnisse lieferten Einblicke, wie gut die einzelnen Algorithmen im Vergleich zum Isolation Forest Algorithmus abschnitten. Nicht überraschend war, dass der Isolation Forest Algorithmus weniger falsch - positive Alarmierungen aufwies, als die anderen Algorithmen. Der Z-Score lieferte das beste Ergebnis bezüglich Alarmierungen, verglichen mit der linearen Regression und der mittleren absoluten Abweichung. Somit stellt der Z-Score eine solide Alternative dar, wenn kein Machine Learning Algorithmus verwendet werden kann. This bachelor thesis was developed in cooperation with the municipality of Neuhaus and dealt with several questions concerning the technology acceptance towards intelligent systems in water supply systems. For the focus of the technology acceptance a survey was created, which was answered with the help of two groups of people. This made it possible to compare the residents of Neuhaus with people outside Neuhaus. This was particularly interesting because the municipality of Neuhaus has been described in various media as a leader in the field of digitization. The result of the survey provided revealing insights regarding the attitude towards smart systems. The residents of Neuhaus scored better in terms of acceptance than people outside Neuhaus. There was also more trust towards the community. Both groups of people cited privacy as one of the main reasons for concerns about smart systems. Persons outside Neuhaus additionally complained more about surveillance and loss of control. The second focus of this work was to evaluate different algorithms to provide an alternative to established machine learning algorithms. Algorithms based on linear regression, mean absolute deviation, and Z-score were available for evaluation. The results provided insight into how well each algorithm performed compared to the Isolation Forest algorithm. Not surprisingly, the Isolation Forest algorithm had fewer false - positive alarms than the other algorithms. The Z-score provided the best result in terms of alerts compared to linear regression and mean absolute deviation. Thus, the Z-score is a solid alternative when no machine learning algorithm can be used. |
