Institut für Business Analytics

Philipp Hühn, M.Sc.

Philipp Hühn, Akademischer Mitarbeiter, Institut für Business Analytics

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Professur für Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Betriebswirtschaftliches Informationsmanagement
Institut für Business Analytics
Universität Ulm
Helmholtzstraße 22
89081 Ulm

Raum: E 08
Telefon: +49 (0) 7 31/50-3 30 05
E-Mail: philipp.huehn(at)uni-ulm.de

 

 

 

Werdegang

Seit 2020Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Business Analytics
2019 - 2020Wissenschaftliche Hilfskraft am Institut für Business Analytics
2018 - 2020Master Wirtschaftsmathematik an der Universität Ulm
2014 - 2018Bachelor Wirtschaftsmathematik an der Universität Ulm

Forschungsschwerpunkte

  • Erklärbare Künstliche Intelligenz
  • Future Skills


Publikationen

  • Jahn, T., Hühn, P., Förster, M. (2024): Wasn't Expecting That - Using Abnormality as a Key to Design a Novel User-Centric Explainable AI Method. 19th International Conference on Design Science Research in Information Systems and Technology (DESRIST) 2024, Trollhättan, Schweden, Best Student Paper Award.
  • Züllig, K., Bohnen, E., Hühn, P., Obermeier, A. (2023): Tell Me Why (I Want It That Way) – Effects of Explanations and Online Customer Reviews on Trust in Recommender Systems. International Conference on Information Systems (ICIS) 2023, Hyderabad, India.
  • Klier, M., Heinrich, B., Klier, J., Brasse, J., Förster, M., Hühn, P., Moestue, L.: Future Skills: Welche Kompetenzen für den Standort Baden-Württemberg heute und in Zukunft erfolgskritisch sind Studienbericht, Herausgeber: AgenturQ
  • Brasse, J., Förster, M., Hühn, P., Klier, J., Klier, M., Moestue, L. (2023): Preparing for the future of work: a novel data-driven approach for the identification of future skills, Journal of Business Economics, 1-34.
  • Förster, M., Hühn, P., Klier, M., & Kluge, K. (2021). Capturing users’ reality: A novel approach to generate coherent counterfactual explanations, in: Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). A Virtual AIS Conference, pp. 1274–1283.
  • Förster, M., Hühn, P., Klier, M., & Kluge, K. (2022). User-centric explainable AI: design and evaluation of an approach to generate coherent counterfactual explanations for structured data. Journal of Decision Systems.

Freizeitaktivitäten

  • Volleyball
  • Skifahren