Mobility Mining - News
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS
Anonyme Auswertung von Mobilitätsdaten? Geht doch!
Mobility Mining macht es sich stets zur Aufgabe Methoden zur Extraktion von Mobilitätsmustern zu erarbeiten, die allerdings unter Wahrung der Privatsphäre von Personen entwickelt werden. Ein relativ junges Projekt wird im Rahmen des Papers "Privacy-preserving Distributed Monitoring of Visit Quantities" als Poster auf der 20th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL GIS 2012) von Dr. Christine Kopp vorgestellt.
Abstract: "The organization and planning of services (e.g. shopping facilities, infrastructure) requires quantitative information about the number of customers and their frequency of visiting. In this paper we present a framework which enables the collection of quantitative visit information for arbitrary sets of locations in a distributed and privacy-preserving way. While trajectory analysis is typically performed on a central database requiring the transmission of sensitive personal movement information, the main principle of our approach is the local processing of movement data. Only aggregated statistics are transmitted anonymously to a central coordinator, which generates the global statistics. In this paper we present our approach including the methodical background that enables distributed data processing as well as the architecture of the framework."
Autoren: Dr. Christine Kopp, Dr. Michael Mock, Dr. Michael May
Poster abrufbar.
Publikation abrufbar.
Das Berechnen von Besuchermengen in nicht Sensor-abgedeckten Bereichen?
Zwar lassen sich Frequenzen von Fußgängern an spezifischen Stellen mit Hilfe von bestimmten Sensortechniken (z. B. Bluetooth) berechnen, allerdings besteht die Schwierigkeit Frequenzen in jenen Bereichen zu bestimmen, die nicht erfasst werden können (beispielsweise in Lücken innerhalb eines Netzes von Sensoren). Deshalb haben wir es uns zur Aufgabe gemacht, geschickte Methoden zu entwickeln, um diese Herausforderung effektiv zu meistern.
Im Rahmen der "Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2012)" präsentiert Thomas Liebig die Idee dahinter und wendet sie gleichzeitig auf Datensätze aus der Praxis an.
Abstract: "In street-based mobility mining, traffic volume estimation receives
increasing attention as it provides important applications such as
emergency support systems, quality-of-service evaluation and billboard
placement. In many real world scenarios, empirical measurements are
usually sparse due to some constraints. On the other hand, pedestrians
generally show some movement preferences, especially in closed environments,
e.g., train stations. We propose a Gaussian process regression
based method for trac volume estimation, which incorporates topological
information and prior knowledge on preferred trajectories with
a trajectory pattern kernel. Our approach also enables e ectively nding
most informative sensor placements. We evaluate our method with
synthetic German train station pedestrian data and real-world episodic
movement data from the zoo of Duisburg. The empirical analysis demonstrates
that incorporating trajectory patterns can largely improve the
trac prediction accuracy, especially when trac networks are sparsely
monitored."
Autoren: Thomas Liebig, Zhao Xu, Michael May, Stefan Wrobel
Publikation abrufbar.
Mobility Mining präsentiert auf der Intergraph-Anwenderkonferenz
Dirk Hecker wird auf der Intergraph-Anwenderkonferenz in München einen Vortrag über Reality Monitoring halten. Dabei geht es inhaltlich um die Gewinnung von Wissen über unsere Umwelt anhand von Data Mining Methoden in großen Datensätzen, um beispielsweise kritische Ereignisse aufzuspüren.
"Reality Monitoring - Wissensvorsprung in Echtzeit. Das Aufspüren kritischer Ereignisse und großer Schadensfälle erfordert eine schnelle Reaktion. Neue Analysemethoden für Mobilfunkdaten und Twitter-Nachrichten schaffen einen Wissensvorsprung, da Vorfälle in Echtzeit entdeckt und überwacht werden können. Mit »Reality Monitoring« präsentiert das Fraunhofer IAIS ein Konzept, intelligente Verfahren zur Entscheidungsunterstützung und zur visuellen Datenaufbereitung auf Echtzeitdaten zu nutzen. Folgende Szenarien unterstützt das Reality Monitoring:
· Risikobeurteilung: Reality Monitoring liefert Informationen, wie viele Personen sich je nach Tages-, Wochen- und Jahreszeit in einem Gebiet aufhalten.
· Krisenlagen: Reality Monitoring liefert aktuelle, großflächige, repräsentative Zahlen und erste Ergebnisberichte.
· Großanlass: Reality Monitoring kann frühzeitig erkennen, wie viele Personen sich aus welchen Regionen in ein Gebiet bewegen und wann der Peak erreicht ist.
Mit den in Echtzeit erhobenen Informationen können abnormale Mobilitätsverhalten und Aktivitäten erkannt und bearbeitet werden."
Reisen ohne Stau gefällig?
Mit Hilfe unseres Frequenzatlas Mobility Map Germany möchten wir zeigen, dass Möglichkeiten geschaffen werden können dynamische Verkehrsanpassungen vorzunehmen. Ziel dabei ist es den Verkehr effektiv zu regulieren, um langfristig Transportkosten zu minimieren. Die Idee dahinter wird auf der Operation Research 2012 in Hannover vorgestellt und im Rahmen eines Praxisbeispiels für die Stadt Wolfsburg präsentiert.
Abstract: "Dynamically Align Logistics and Traffic Management to Reduce Overall Transportation Costs by higher Quality of Service. Todays mega industrial areas suffer from a significant increase of traffic. In peak hours there is always the fear of a gridlock causing enormous direct and intangible costs. New concepts are required to dynamically align logistic, commuting and private traffic. To this day strong efforts have been made to optimize each subsystem individually. Consequent seamless traffic concepts are still missing and current approaches lack to integrate new sources of high-resolution mobility data. The recently launched Mobility Map Germany as such a database delivers detailed traffic insights for each German street segment and hour of the day and, thus, it enables contemporary concepts for holistic traffic modeling. In this paper we propose an approach for developing dynamic traffic models which takes the local travel behavior into account creating possibilities for optimizing logistics and transportation processes and to reduce general costs of traffic. The goal is to synchronize the multi-modal traffic (logistics, commuter, private, etc.) and to optimize the throughput of the transportation system, to improve its quality of service, to reduce the drivers stress and delays in transport chains. This paper addresses the challenges in designing a dynamic mobility model and in particular investigates possibilities to derive the data required for commuter behavior modeling from big data (such as GSM, GPS, Bluetooth, etc.). We demonstrate the applicability of our novel approach to the industrial region around the city of Wolfsburg (Germany)."
Autoren: Hendrik Stange, Thomas Liebig, Sebastian Bothe
Publikations-Link folgt in Kürze.
Mobility Mining @ Ubiquitous Data Mining 2012
Im Rahmen der "20th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2012)" besucht Mobility Mining das Themenfeld Ubiquitous Data Mining 2012 und stellt dort ein neues, privatssphäre-bewahrendes Verfahren zur Extraktion von Mobilitätsmustern aus mobilen Endgeräten vor.
Abstract: "The increasing amount of mobile phones that are equipped with localization technology offers a great opportunity for the collection of mobility data. This data can be used for detecting mobility patterns. Matching mobility patterns in streams of spatiotemporal events implies a trade-off between efficiency and pattern complexity. Existing work deals either with low expressive patterns, which can be evaluated efficiently, or with very complex patterns on powerful machines. We propose an approach which solves the trade-off and is able to match flexible and sufficiently complex patterns while delivering a good performance on a resource-constrained mobile device. The supported patterns include full regular expressions as well as relative and absolute time constraints. We present the definition of our pattern language and the implementation and performance evaluation of the pattern matching on a mobile device, using a hierarchy of filters which continuously process the GPS input stream."
Autoren: Simona Florescu, Michael Mock, Christine Körner, Michael May
Mobilitätsmuster im Duisburger Zoo
Unser jüngstes Wirtschaftsprojekt in Kooperation mit dem Duisburger Zoo beschäftigt sich mit der Analyse von Besucherströmen via Bluetooth. Der Fokus dieser Langzeitstudie lag dabei zu untersuchen wie sich Besucher im Zoo bewegen und wie lange sich Personen durchschnittlich an Attraktionen aufhalten.
Eine Auswahl von Ergebnissen wurde auf der 24. Angewandten Geoinformatik (AGIT 2012) Konferenz in Salzburg vorgestellt.
Abstract: "Informationen über das Kundenverhalten sind ein wesentlicher Forschungsbestandteil im Bereich des Marketings. Dabei hilft das Verstehen von Entscheidungsfindungsprozessen des potentiellen Kunden - in einem raum-zeitlichen Wechselspiel mit seiner Umgebung - dem Anbieter die Qualität seines Produktes aufzuwerten. Bis vor kurzem wurden Veränderungen am Produkt häufig durch Trial-and-Error-Methoden vorgenommen; heute jedoch erlauben neuartige Technologien - wie beispielsweise Bluetooth, GPS oder Video – neue Möglichkeiten dem Anbieter zielgenaue Qualitäts-Validierungen seiner Produkte durchzuführen. In dem vorliegenden Beispiel wird der vorangehende Sachverhalt auf die Mobilität im Duisburger Zoo übertragen. Repräsentative Daten über das Bewegungsverhalten der Besucher werden unter Wahrung der Privatsphäre in einem langen Versuchszeitraum anhand von Bluetooth-Tracking erfasst, anschließend problemspezifisch aufbereitet, analysiert und interpretiert."
Autoren: Timothy Ellersiek, Thomas Liebig, Dirk Hecker, Christine Körner
Der MODAP-Workshop geht in die zweite Runde!
Im Rahmen des Projekts MODAP (Mobility, Data Mining and Privacy) veranstaltet Fraunhofer IAIS einen zweiten Workshop, dieses mal mit dem Thema "Mobile Analytics meets Social Media". Der Workshop stellt eine Austauschplattform für Anwender und Anbieter von Mobilitäts- und Social-Media-Daten sowie für Experten im Bereich der Mobilitätsanalyse dar.
"Mobilität ist eine wesentliche Voraussetzung für wirtschaftliche Entwicklung, Wohlstand und Teilhabe an der Gesellschaft. Mobilität zu erfassen und zu verstehen ist daher von besonderem Interesse für die Erstellung kommerzieller Anwendungen. Aufgrund der Verbreitung von Social Media (z.B. Diskussionsforen, Blogs oder Social Networks) in vielen Lebensbereichen, bieten sich neue Perspektiven für die Erhebung und Analyse von Mobilitätsdaten. Ziel dieses Workshops ist es, die konstruktive Nutzung von Mobilitätsdaten in Kombination mit Social Media in innovativen Anwendungsszenarien zu fördern. Dafür bietet der Workshop eine Austauschplattform für Anwender und Anbieter von Mobilitäts- und Social Media-Daten sowie für Experten im Bereich der Mobilitätsanalyse.
Konkret stellt der Workshop vor, wie auf Basis von bestehenden Technologien (z.B. GPS, Bluetooth oder GSM) neue Wege in der Erfassung von Mobilitätsdaten beschritten werden können. Weiterhin werden erfolgreiche, auf Mobilitätsdaten basierende Geschäftsmodelle und Anwendungsszenarien präsentiert. Darüber hinaus werden innovative Analyseverfahren und Anwendungen vorgestellt, die Mobilitäts- und Social-Media-Daten verknüpfen. Der Workshop setzt sich aus eingeladenen Vorträgen, einer Podiumsdiskussion sowie einer Demonstrations- und Poster-Session zusammen. Letztere ist ein willkommener Anlass, um miteinander ins Gespräch zu kommen und Gedanken auszutauschen."
Human Mobility from GSM Data - A Valid Alternative to GPS?
Mobility Mining nimmt Teil an der Nokia Mobile Data Challenge und betreibt Forschung an bereitgestellten Datensätzen von 200 Smartphones, die über ein ganzes Jahr gesammelt wurden. Dabei stellen wir uns die Frage, ob GSM Daten als Alternative zu GPS herangezogen werden können. Näheres kann in folgendem Paper nachgelesen werden.
Abstract: "Characteristics of human mobility are a valuable source of information in many applications. In this paper we evaluate the usability of call detail records for the extraction of mobility quantities. We derive several quantities from the simul-taneously collected GPS and GSM mobility data of the Nokia Mobile Data Challenge. Our analyses show that GSM activity data underestimates average daily travel distance and radius of gyration when derived straightforward from the data. In addition, they indicate that the correlation between mobile phone usage and movement quantities is biased when using GSM activity data. Finally, our analyses con rm that long-term GSM activity data is well suited to detect frequent stop locations."
Autoren: Daniel Schulz, Sebastian Bothe, Christine Körner
Mobility Mining goes CeBIT 2012
Auch Mobility Mining ist im Rahmen der Fraunhofer Stadt auf der CeBIT 2012 vertreten. Unter dem Motto Reality Mining stellen wir zukunftsgerichtete Methoden zum Aufspüren kritischer Ereignisse vor.
"Das Aufspüren kritischer Ereignisse und großer Schadensfälle erfordert eine schnelle Reaktion. Neue Analysemethoden für Mobilfunkdaten und Twitter-Nachrichten schaffen einen Wissensvorsprung, da Vorfälle in Echtzeit entdeckt und überwacht werden können. Mit »Reality Monitoring« präsentiert das Fraunhofer IAIS intelligente Verfahren zur Entscheidungsunterstützung und visuellen Datenaufbereitung. Die Erschließung und Visualisierung von Mobilfunkdaten liefert zudem neue Erkenntnisse für die Planung von Geschäftsstandorten oder Verkehrsprognosen."
Wir freuen uns auf Sie!
Visual Analytics im Fußballstadion
Die angewandte Forschung im Rahmen der Mobilitätsforschung geht weiter: Mobility Mining wendet die Bluetooth-Technologie für ein weiteres Projekt an. Während einem Fußballspiel im französischen Nimes wurden insgesamt 17 Bluetooth-Sensoren installiert, die über mehrere Stunden Besucherströme erfassten. Die Ergebnisse wurden im Rahmen der 15th AGILE International Conference on Geographic Information Systems auf einem Workshop von Thomas Liebig präsentiert.
Abstract: "Visual analysis of trajectory data became a common approach during the past years. Considering advances in pedestrian tracking technology, Bluetooth tracking data received recent attention. In this paper we present a fast, model-based approach for computationally enabled visual exploration of location dependencies in Bluetooth tracking data sets. Existing approaches are not suitable for visual dependency analysis as the size and complexity of trajectory data constrain ad-hoc and advance computations. Also recent developments in the area of trajectory data warehouses cannot be applied because the spatial correlations are lost during trajectory aggregation. Our approach builds a compact Spatial Bayesian Network model, which represents the dependency structures of the data. The user queries are answered using this intermediate model instead of the complete data set. Visualization is connected by Open Geographic Consortium compliant protocols and uses 3D Dirichlet-Voronoi tessellation. This paper presents the approach and applies it on a soccer match dataset."
Autoren: Thomas Liebig, Natalia Andrienko, Gennady Andrienko
Publikation abrufbar.
Mit Data-Mining Methoden Mobilitätsmuster in GPS-Daten erkennen
Wir haben uns die Frage gestellt, ob es nicht möglich ist unterschiedliche, gruppenspezifische Mobilitätsmuster auf Basis von GPS-Daten zu erkennen. Dazu wurde ein Datensatz bestehend aus GPS-Trajektorien in der Region Schweiz unter Wahrung der Privatssphäre untersucht. Wie wir dabei im Einzelnen vorgegangen sind, kann im Paper Analyzing Temporal Usage Patterns of Street Segments Based on GPS Data – A Case Study in Switzerland nachgelesen werden. Das Paper wurde von Christine Körner auf der 15th AGILE International Conference on Geographic Information Systems 2012 präsentiert.
Abstract: "Mobility has become a key component of our social and economic activities. Depending on our activities, the usage of the road network varies, showing, for example, an increased traffic load in early morning when people go to work. Such usage patterns are of interest not only for traffic management but also for private companies offering location-based services. In this paper we analyze the temporal usage of street segments based on a large GPS data set in Switzerland. We first conduct a clustering analysis which detects groups of segments with similar temporal usage patterns. Afterwards we analyze the patterns with respect to their temporal and spatial characteristics. Our analysis shows that GPS data is qualified for an analysis of temporal usage patterns, identifying shopping and leisure activities."
Autoren: Jutta Schreinemacher, Christine Körner, Dirk Hecker, Georg Bareth
Mobility Mining in der Fachzeitschrift "Künstliche Intelligenz 2012"
In der Fachzeitschrift Künstliche Intelligenz 2012, die im Rahmen der "35th edition of the German Conference on Artificial Intelligence" erscheint, tritt Mobility Mining gleich doppelt auf. Sowohl in einer Einführung über theoretische Hintergründe der raum-zeitlichen Modellierung und Analyse als auch in einem Artikel über episodische Bewegungsmuster auf Basis von Bluetooth Daten.
Abstracts:
Spatiotemporal Modeling and Analysis—Introduction and Overview. Over the past five to seven years the analysis of trajectory data has established itself as an independent research discipline within the area of data mining. In this article we provide an overview on data characteristics, stateof-the-art preprocessing and analysis methods of trajectory data.We conclude the article with a collection of challenges that arise due to the increasing variety of spatiotemporal data sources and which have to be solved for the application of spatiotemporal analysis methods in practice.
Autoren: Christine Körner, Michael May, Stefan Wrobel
Visual Analytics for Understanding Spatial Situations from Episodic Movement Data. Continuing advances in modern data acquisition techniques result in rapidly growing amounts of geo-referenced data about moving objects and in emergence of new data types. We define episodic movement data as a new complex data type to be considered in the research fields relevant to data analysis. In episodic movement data, position measurements may be separated by large time gaps, in which the positions of the moving objects are unknown and cannot be reliably reconstructed. Many of the existing methods for movement analysis are designed for data with fine temporal resolution and cannot be applied to discontinuous trajectories. We present an approach utilising Visual Analytics methods to explore and understand the temporal variation of spatial situations derived from episodic movement data by means of spatio-temporal aggregation. The situations are defined in terms of the presence of moving objects in different places and in terms of flows (collective movements) between the places. The approach, which combines interactive visual displays with clustering of the spatial situations, is presented by example of a real dataset collected by Bluetooth sensors.
Autoren: Natalia Andrienko, Gennady Andrienko, Hendrik Stange, Dirk Hecker, Thomas Liebig
Personenströme mit Bluetooth erfassen?
Ist es möglich mit begrenzten Mitteln raum-zeitliche Bewegungen in einem abgegrenzten Mikrokosmos zu erfassen? Wir beantworten diese Frage, indem wir anhand der Bluetooth-Technologie über zwei Tage Sensoren in einem abgegrenzten Areal installieren und Personen unter Wahrung der Privatssphäre erfassen.
Präsentiert wurde dieses Projekt von Hendrik Stange im Rahmen des Workshops on Indoor Awareness ISA 2011 auf der 19. ACM SIGSPATIAL GIS Konferenz. Insbesondere wird darauf eingegangen wie die Datenaufbereitung erfolgt ist, um im Nachhinein Methoden des Data Minings und Visual Analytics ausüben zu können.
Abstract: In recent times, consumer research at major social events received signi cant interest by organizing companies. Understanding the movements and motivations of the customers enables new business strategies and is needed to minimize the risk of investment. The spatiotemporal complexity of major events poses high demands on survey and analytical methods. New technological advances in both event monitoring systems and evaluation methods of movement data provide new insights into the behavioral patterns of customers by preserving their privacy. In this paper we present a work that seeks to systematize the research process of design, collection, and analysis of visitor behavior in a mixed indoor-outdoor event setting using Bluetooth sensor technology. The de signed workflow is comprised of 5 steps and designed to answer heterogeneous business questions with respect to customer movement behavior in a single event context. Our approach is applied in a real-world business application for a Formula 1 event.
Autoren: Hendrik Stange, Thomas Liebig, Dirk Hecker, Gennady Andrienko, Natalia Andrienko.
Publikation abrufbar.
Außenwerbung in überdachten Bereichen
Mobility Mining betreibt neue Forschung im Rahmen der Außenwerbung allerdings in überdachten, abgeschlossenen Gebäudekomplexen, in denen die GPS-Technologie nicht erfolgreich eingesetzt werden kann. Denn auch dort sind wichtige Plakatstellen vorzufinden. Die Forschungsfrage lautet dabei wie bzw. wo sich Personen bewegen. Erprobt wurde dieser Ansatz in 27 Bahnhöfen in der Schweiz. Von der Idee bis zur Praxis präsentiert Thomas Liebig auf der "International conference on applied operational research ICAOR 2011" in Istanbul diesen Monat.
Abstract: Trajectory Regression Model for Indoor Pedestrian Flow Analysis on Billboard Evaluation: over the last few years new measurement technology has revolutionized the performance measurement in outdoor advertising. A handful of pioneer countries trace personal mobility now via GPS devices, which allows for precise performance results of arbitrarily positioned outdoor poster campaigns. However, GPS technology has the drawback that it cannot be applied indoors due to signal loss. In Switzerland and Germany many valuable posters are situated in public buildings such as train stations or shopping malls and their evaluation is of high interest. In this paper we therefore present a new approach for the evaluation of mixed indoor-outdoor campaigns. Our approach consists of a pedestrian movement model denoting quantities and trajectories of the people in restricted spaces. The model is supported by empirical traffic observations and can be integrated into standard trajectory evaluation. Our approach has been implemented for 27 major train stations in Switzerland.
Autoren: Thomas Liebig
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Wiederholende Mobilitätsstudien in der Außenwerbung - wie repräsentativ sind GPS-Daten?
Als Pioniere in der angewandten Forschung für Außenwerbung hat sich die Arbeitsgruppe Mobility Mining damit beschäftigt, ob GPS-Daten zur Berechnung von Reichweiten für verschiedene Werbekampagnen in der selben Region verwendet werden können.
Präsentiert wird diese Forschung auf der "International Conference on Spatial Data Mining and Geographical Knowledge Services (ICSDM 2011)" in Fuzhou, China, wo Dirk Hecker einen Vortrag mit dem Titel "Robustness Analyses for Repeated Mobility Surveys in Outdoor Advertising" halten wird.
Abstract: A growing number of companies use mobility data in their day-to-day business. However, as the data grows older, new data has to be collected in order to keep applications up-to-date. Consequently, it is of great importance to know the impact that a different mobility sample may cause. This aspect of analysis has been largely neglected in mobility data mining research so far. In this paper we therefore analyze the robustness of performance measures with respect to a changed GPS sample in outdoor advertisement. The evaluation of outdoor advertising campaigns is a challenging application because it requires the evaluation of mobility data on a very fine spatial level. Thus, the application has a higher dependency on routes of individual test persons than classical mobility surveys. In our robustness analysis we apply bootstrapping and subsampling in order to measure the effect of a) a repeated mobility survey and b) a mobility survey of smaller size. We conduct our experiments on a real-world data set from Swiss outdoor advertising. Our results show that the effect is comparably small for a typical campaign and may be mitigated further by increasing the campaign size.
Autoren: Dirk Hecker, Christine Körner, Michael May
Publikation abrufbar.
Mobility Mining @ AGILE 2011
Im Rahmen der AGILE (Association of Geographic Information Laboratories for Europe) wird dieses Jahr die International Conference on Geographic Information Systems in Utrecht (Niederlande) veranstaltet. Von unserer Arbeitsgruppe wird Christine Körner die Konferenz besuchen und einen Vortrag über die Variabilität kleinräumiger Bewegungen in Mobilitätsszenarios halten. Dabei wird eine neue Herangehensweise vorgestellt wie hochaufgelöste Bewegungsmuster, beispielsweise einer Bevölkerung, differenziert zu analysieren sind. Der Ansatz wurde im Rahmen der deutschen Außenwerbung angewandt, um die Leistung von Plakatstellen zu bewerten.
Abstract: "During recent years, the interest in the exploitation of mobility information has increased significantly. Along with these interests, new demands on mobility data sets have been posed. One particular demand is the evaluation of movement data on a high level of spatial detail. The high dimensionality of geographic space, however, makes this requirement hard to fulfill. Even large mobility studies cannot guarantee to comprise all movement variation on a high level of detail. In this paper, we present an approach to increase the variability of movement data on a microscopic scale in order to achieve a better representation of population movement. Our approach consists of two steps. First, we perform a spatial aggregation of trajectory data in order to counteract sparseness and to preserve movement on a macroscopic scale. Second, we disaggregate the data in geographic space based on traffic distribution knowledge using repeated simulation. Our approach is applied in a real-world business application for the German outdoor advertising industry to measure the performance of poster sites."
Autoren: Dirk Hecker, Christine Körner, Michael May, Hendrik Stange, Daniel Schulz
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