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Das vorliegende Dokument bildet den schriftlichen Teil einer medienpraktischen Bachelorarbeit im Studiengang Online Redaktion an der Technischen Hochschule (TH) Köln. Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung einer Website für das Musiklabel Lust Klub. In der Musikbranche ist es immer schwieriger geworden Fuß zu fassen und Geld zu verdienen. Vor diesem Hintergrund hat Lust Klub es sich zur Aufgabe gemacht, über Community Building lokale Künstler aus dem Bereich der elektronischen Musik zu fördern, ihnen eine Plattform zu bieten, Buchungen zu vermitteln sowie ihre Musik zu verlegen und zu verbreiten. Dabei verfolgt Lust Klub auch kommerzielle Interessen. Die Website erweitert die bereits bestehende Online-Präsenz, bündelt diese und bietet eine zentrale Anlaufstelle für Informationen, Sound-Beispiele und Referenzen. Darüber hinaus vereinfacht die Website den Booking-Prozess durch ein benutzerfreundliches Formular. Um dieses Ziel zu erreichen, wird zunächst ein Benchmarking durchgeführt, um Best Practices zu ermitteln. Anschließend werden Personas und User Stories verwendet, um die Zielgruppe zu visualisieren und zu definieren. Basierend auf diesen Erkenntnissen erfolgt die Konzeption und Erstellung der Website, wobei WordPress und Elementor Pro genutzt wird. Dieses Projekt vereint konzeptionelle, kreative Überlegungen und Analysen mit praktischer Umsetzung, um eine maßgeschneiderte Online-Präsenz für Lust Klub zu schaffen und gleichzeitig die Bedürfnisse der Zielgruppe bestmöglich zu erfüllen. Schlussendlich wird die Umsetzung des Konzepts reflektiert.
Compact Discs sind Datenträger, die in großer Zahl in den Beständen von Gedächtnisorganisationen vorkommen. Weil die Datenträger nur begrenzt haltbar sind, entwickelt sich immer stärker die Notwendigkeit, die Daten von den Trägern zu trennen und gesondert zu archivieren. Die Arbeit gibt einen Überblick darüber, welche Institutionen das Problem auf welche Art und Weise angehen und schlägt Perspektiven für die Zukunft vor. Im theoretischen Teil wird der Begriff „Gedächtnisorganisation“ geklärt, es wird die Bewahrungsproblematik von CDs ausgeführt und es werden Migration und die Erstellung von Disc Images zur Emulation als Archivierungsoptionen erläutert. Im Praxisteil werden mithilfe von Interviews und Literaturarbeit verschiedene Einrichtungen und deren individuelle Strategien vorgestellt. Es zeigt sich deutlich, dass die Langzeitarchivierung optischer Datenträger aktuell noch ein sehr individuelles Thema ist, das Einrichtungen primär aus eigener Motivation angehen und bislang nur wenig Zusammenarbeit stattfindet, um gemeinsame Lösungen zu entwickeln. Abschließend werden Vorschläge formuliert, was unternommen werden kann, um die Langzeitarchivierung in Deutschland zu vereinheitlichen und zu rationalisieren.
Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit der Frage, inwiefern öffentliche Bibliothekare in Kinofilmen und Fernsehserien sich vom Berufsbild deutscher und internationaler Bibliotheksverbände unterscheiden. Ziel der Arbeit ist es, sowohl Gemeinsamkeiten als auch Unterschiede zu identifizieren, die zwischen den stereotypischen Verfilmungen und der tatsächlichen beruflichen Rolle von Bibliothekaren auftreten. Insgesamt werden acht Kinofilme und elf Fernsehserien, in denen öffentliche Bibliothekare als Charaktere vorkommen, im Zeitraum der letzten fünf Jahre untersucht. Die Ergebnisse der formalen und inhaltlichen Kategorien stehen dabei im Mittelpunkt der Analyse, da sie dazu beitragen, die Bedeutung einer differenzierten Darstellung in den Medien zu betonen. Sie liefert zudem Impulse für weitere Forschungsansätze zur Repräsentation von Berufen und deren Einfluss auf die öffentliche Wahrnehmung.
Werden Sprachmodelle auf neue Daten trainiert oder bereits vortrainierte Sprachmodelle durch Finetuning auf neue Daten fein abgestimmt, so lernt ein Sprachmodell jegliche Informationen aus den verwendeten Trainingsdaten. Meistens beinhalten die Trainingsdaten einen Bias. Dieser Bias wird ebenfalls durch die Sprachmodelle aufgenommen und im Antwortverhalten verbreitet. Besonders auf die politische Domäne kann sich diese Eigenschaft negativ auswirken. So können Sprachmodelle durch Finetuning auf politische voreingenommene Daten fein abgestimmt werden, welche anschließend verwendet werden können, um Applikationen zu entwickeln, welche die politische Meinung der Benutzer*Innen beeinflussen sollen.
Das Ziel dieser Arbeit ist, zu untersuchen wie sich verschiedene Sprachmodelle auf die Reproduktion der politischen Voreingenommenheit auswirken und welche Auswirkungen verschiedene Faktoren aus dem Trainingsdatensatz auf die Reproduktion der politischen Voreingenommenheit haben.
Dafür wurde ein Web Scraper angepasst, um den dadurch generierten Datensatz durch weitere Daten zu erweitern. Bei den Daten im Datensatz handelt es sich um Nachrichtendaten der amerikanischen Politikdomäne. Dieser Datensatz wurde durch die Volltexte der Nachrichten erweitert. Außerdem wurden zusätzlich die Zitate aus den Volltexten entfernt, um die Auswirkung der Zitate auf die Reproduktion der politischen Voreingenommenheit zu untersuchen. Anschließend wurden drei Sprachmodelle, welche auf unterschiedlichen Komponenten der Transformer-Architektur basieren, auf die Schlagzeilen, Volltexte und Volltexte ohne Zitate der linken und rechten Nachrichtendaten fein abgestimmt. Nach dem Finetuning haben die Sprachmodelle Texte für Eingaben generiert. Die generierten Texte wurden durch ein Evaluationsschema auf die politische Voreingenommenheit evaluiert. Dabei wurde die politische Voreingenommenheit am stärksten und genausten durch das Sprachmodell DistilGPT2 reproduziert, welches beim Finetuning die Volltexte verwendet hat. Das Sprachmodell DistilGPT2 basiert auf der Decoder-Komponente der Transformer-Architektur. Stehen viele Daten beim Finetuning zur Verfügung, führt das Verwenden der Volltexte ohne Zitate beim Finetuning zu einer weiteren Verstärkung der Reproduktion der politischen Voreingenommenheit.
In den Vereinigten Staaten werden Bücher aufgrund ihres Inhalts verboten. In vielen Fällen sind Medien mit LGBTQIA+ Themen oder Hauptcharakteren betroffen. Über diese „Book Bans“ Situation wird ein Überblick gegeben. Das Thema LGBTQIA+ ist ebenfalls in deutschen Bibliotheken von Relevanz. Es wurde untersucht, wie in ausgewählten Bibliotheken mit dem Thema LGBTQIA+ umgegangen wird. Dazu wurden Interviews durchgeführt. Da in den Vereinigten Staaten Öffentliche Bibliotheken und Schulbibliotheken von der „Book Bans“ Situation betroffen sind, wurden beide Bibliotheksarten untersucht. Es wird der Umgang mit Medien zum Thema LGBTQIA+ dargestellt und auf die Einstellung, sowie die Kenntnisse der interviewten Personen zum Thema LGBTQIA+ eingegangen. Des Weiteren wurden mögliche Veranstaltungen zum Thema LGBTQIA+ miteinbezogen und das Interesse der Nutzer*innen thematisiert. Die Interviews wurden durch eine Bestandsanalyse, bei den ausgewählten Bibliotheken, ergänzt. Die Bestände wurden daraufhin untersucht, ob Medien zu den einzelnen Identitäten der LGBTQIA+ Community vorhanden sind. Anschließend werden Beispiele für Veranstaltungen zum Thema LGBTQIA+ der Stadtbibliothek München genannt. Die Allianz Versicherung wird als ein Beispiel gegeben, wie in anderen Branchen das Thema LGBTQIA+ behandelt wird.
Bereits seit einiger Zeit diskutiert die Wissenschaftsgemeinschaft über eine „Reproduzierbarkeitskrise“, weiter verschärft durch die Allgegenwart von computergestützter Forschung, „Big Data“ und algorithmischer Erkundung und Entscheidungsfindung. Mit Hilfe einer Literaturrecherche gibt diese Arbeit einen strukturierten Überblick über den Stand der Debatte zu Reproduzierbarkeit, einschließlich aktueller Definitionen, Werkzeugen und Mitteln, die Forschenden zur Verfügung stehen, und Maßnahmen, die von Institutionen, Politik und anderen am Forschungsprozess Beteiligten ergriffen wurden. Der Fokus liegt dabei auf den Disziplinen Informatik, Informationswissenschaft und Data Science.
Die Datenschutzbestimmungen rund um die Datenschutzgrundverordnung, das Telekommunikations-Telemedien-Datenschutz-Gesetz und die App-Tracking Transparenz unter dem Betriebssystem iOS 14.5 von Apple haben Werbetreibende in den letzten fünf Jahren vor neue Herausforderungen gestellt und Werbemaßnahmen auf Social Media stark verändert. Insbesondere der Umgang mit Cookies und personenbezogenen Daten wurde stark beschränkt. Expert:innen sind sich einig, dass das Cookie-Tracking bald der Vergangenheit angehören und das Cookieless-Tracking die Online-Werbewelt dominieren wird. Heutzutage gibt es vielfältige Möglichkeiten, mit denen Werbetreibende ihre Zielgruppen ohne große Streuverluste und Cookies entlang des Marketing-Funnels erreichen können. Mit dem serverseitigen Tracking über die Conversion API bietet der Konzern Meta Platforms eine davon. Es bedarf jedoch weiterhin der aktiven Zustimmung der Nutzer:innen, sodass Datenlücken entstehen können und Retargeting-Zielgruppen dadurch nur eingeschränkt einsetzbar sind. Eine alternative Tracking-Methode ist das Arbeiten ausschließlich mit plattformeigenen Daten von Meta. Der Vorteil liegt darin, dass keine zusätzliche Tracking-Zustimmung durch die Nutzer:innen benötigt wird und somit keine Datenlücken entstehen. Auf der anderen Seite können keine Websitedaten analysiert und Daten der Zielgruppe eingesehen werden, das möglicherweise dazu führt, dass wichtige Erkenntnisse im finalen Kaufprozess auf der Website verloren gehen. Aktuell gibt es keine Tracking-Methode, die nur Vorteile mit sich bringt. Vielmehr müssen Werbetreibende durch strategisches Testen individuell entscheiden, welche Tracking-Methoden für ihr Unternehmen am besten geeignet sind. Die vorliegende Arbeit definiert dabei konkrete Handlungsempfehlungen, die Werbetreibende bei der Auswahl der Tracking-Methode für einen strategischen Werbeauftritt auf Meta unterstützen.
Verbesserung der automatischen Dokument-Klassifikation für den Discovery Service LIVIVO von ZB MED
(2023)
Diese Arbeit beschreibt, wie eine Grundlage geschaffen wird, um die Dokumentenklassifikation der Suchmaschine LIVIVO durch eine Eigenentwicklung der ZB-Med zu ersetzen. Das bisher eingesetzte
System basiert auf einer proprietären Software der Averbis GmbH und bietet keine Möglichkeit, diese von ZB-Med anpassen oder erweitern zu lassen. Damit die Klassifikation der Dokumente innerhalb der Datenbank, der Suchmaschine LIVIVO, verbessert werden kann, soll ein neues System entwickelt werden.
Um dieses Ziel erreichen zu können, konzentriert sich diese Arbeit auf eine explorative Analyse der vorhandenen Daten sowie auf die Erstellung erster Klassifikationsmethoden und den damit verbundenen Aufbau eines Textkorpus. Diese neu erstellten Methoden basieren auf existierenden Klassifikationsmodellen wie Stochastic Gradient Descent Classifier (SGDC), Term-Frequenzy Inverse-Document-Frequenzy (TF-IDF) und Latent Dirichlet Allocation (LDA). Die Ergebnisse dieser Modelle
werden diskutiert und evaluiert. Die erstellten Leistungskurven der Modelle und Textkorpi können somit als Vergleich, sowie Grundlage für weitere Arbeiten am System verwendet werden.
Die Zahl der wissenschaftlichen Publikationen steigt von Jahr zu Jahr. Der technologische Fortschritt hat es den Forschenden erleichtert, Daten zu sammeln, zu analysieren und zu verarbeiten. Aufgrund von Faktoren wie dem starken Wettbewerb um Forschungsgelder, Arbeitsplätze und Anerkennung wird die Anzahl und Reichweite von Publikationen als ein wichtiger Indikator für die Leistung und den Erfolg von Wissenschaftlern angesehen. Die Zunahme von Publikationen kann aber auch zu einer Zunahme von unzureichend überprüften oder nicht reproduzierbaren Ergebnissen führen.
Die Integrität der wissenschaftlichen Literatur wird durch das Zurückziehen (engl. Retraction) fehlerhaft veröffentlichter Publikationen gewahrt. Die Kennzeichnung zurückgezogener Artikel in online verfügbaren Quellen ist daher von großer Bedeutung. In dieser Ausarbeitung wird die im Suchportal LIVIVO verfügbare Literatur auf zurückgezogene Artikel untersucht. Retraction Watch, ein amerikanischer Blog, bietet eine Datenbank zurückgezogener Artikel mit fast 40.000 Einträgen. Um die beiden Datensätze miteinander vergleichen zu können, wird eine lokale Datenbankanwendung entwickelt, die einen Abgleich und eine anschließende Analyse ermöglicht. Für die Anreicherung der Metadaten für LIVIVO wird empfohlen, den Digital Object Identifier (DOI), das Datum und die PubMedID, unter der der zurückgezogene Artikel veröffentlicht wurde, mit aufzunehmen.
Der Abgleich gibt einen ersten Eindruck über das Vorhandensein zurückgezogener Artikel im Suchportal. Es wurden 14.206 Einträge identifiziert, wobei in den letzten Jahren ein stetiger Anstieg in der Anzahl zu verzeichnen ist.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der durch Social Media ausgelösten „Fear of missing out“ (FoMO) und verfolgt das Ziel, auf Basis einer Literaturrecherche die Auswirkungen von FoMO auf das psychische Wohlbefinden in der frühen und mittleren Adoleszenz zu untersuchen. Hierfür werden zunächst das Phänomen FoMO erklärt und dessen Relevanz in der betrachteten Altersphase ermittelt. Darauf aufbauend zeigt diese Arbeit die Zusammenhänge von FoMO und Social Media auf und erläutert die Einflüsse von FoMO auf das psychische Wohlbefinden. FoMO ist gekennzeichnet durch die Angst, andere könnten lohnendere Erfahrungen machen als man selbst. Zentrale Erkenntnisse dieser Arbeit sind, dass FoMO und Social Media in einem engen Zusammenhang stehen und FoMO das psychische Wohlbefinden durch Gefühle von Stress, Niedergeschlagenheit und Unzulänglichkeit stark beeinträchtigten kann.