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As a result of the widespread use of online networking sites, the ways in which people connect and network, both personally and professionally, have been transformed in recent years. Platforms such as LinkedIn or XING have profoundly changed the dynamics of professional networking by providing new means of contact and creating an environment that promotes the exchange of knowledge and ideas. However, compared to social network sites, professional network sites have received little attention in research despite their growing importance. Particularly, the relationship between the use of professional network sites and users' well-being has been understudied. However, the investigation of these platforms is of societal relevance given their consistent growth and the increasing importance of these platforms for both individuals and companies. Existing research on the relationship between the use of social network sites (SNS) and the subjective well-being of users has identified the usage type (active and passive use) as a relevant variable. The aim of this study was to transfer these findings to the context of professional network sites and to explore the relationship between the type of use of a professional network site and the subjective well-being of its users.For this purpose, the active-passive model of SNS use was applied to the context of professional network sites for the first time. To answer the research question, a quantitative online survey was conducted with 526 LinkedIn users. Results of the mediation analyses revealed an indirect positive relation between active use of LinkedIn and well-being. Conversely, a negative indirect relation was found between passive use of LinkedIn and subjective well-being. All tested mediating variables, including social capital for active use and upward social comparison, downward social comparison and envy for passive use, were determined to be relevant in explaining the link between well-being and active and passive LinkedIn use, respectively.
Der digitale Wandel, getrieben durch die Evolution von „New Media“ mit ihren interaktiven, multimedialen Merkmalen und globaler Zugänglichkeit, hat nachhaltige Auswirkungen auf die Bereiche Journalismus, Unterhaltung und Wissenschaftskommunikation hinterlassen. Innerhalb dieses Rahmens dienen Podcasts als zugängliche, offene Plattform zur Verbreitung wissenschaftlicher Informationen und zur Förderung interdisziplinärer Diskussionen, wobei Herausforderungen im Hinblick auf die auditiven Eigenschaften und die Notwendigkeit evidenzbasierter Kommunikation bestehen. Das Hauptziel dieser Studie besteht darin, die jüngsten Fortschritte in KI-gesteuerten Transkriptionsverfahren zu nutzen, um effiziente und hochwertige Transkriptionen zu realisieren. Darüber hinaus werden neue Ansätze zur Steigerung der Auffindbarkeit, Zugänglichkeit und Verbreitung wissenschaftlicher Inhalte diskutiert. Für diese Studie wurden Audio-Daten aus dem bilingualen Common Voice-Datensatz und dem englisch-sprachigen GigaSpeech-Datensatz verwendet, um automatisierte Transkriptionen zu erstellen. Die Transkriptionen wurden anschließend mithilfe von Metriken wie der Wortfehlerrate und des Jaro-Winkler-Ähnlichkeitsmaß bewertet. Die Ergebnisse dieser Untersuchung verdeutlichen, dass die Genauigkeit des ASR-Modells „Whisper“ von OpenAI von verschiedenen Faktoren abhängig ist. Hierzu zählen die Sprache, verschiedene Dialekte, Akzente, Altersgruppen und Themengebiete. Im Gesamten betrachtet konnte die Transkription von englischen im Vergleich zu deutschen Daten präziser durchgeführt werden. Trotz gelegentlicher Fehler zeigten die durch ASR generierten Transkriptionen eine signifikante Ähnlichkeit zur Ground Truth, was auf ihr Potenzial für die Transkription von Podcasts hinweist. Ein Vergleich verschiedener Modellgrößen ergab, dass größere Modelle eine überlegene Leistung erbrachten. Diese robusten Ergebnisse legen nahe, dass Transkriptionen eine sinnvolle Ergänzung zu den vorhandenen Metadaten von Podcasts darstellen und zur Verbesserung von Retrieval-Anwendungen genutzt werden können.
Des Weiteren bieten Transkriptionen eine solide Grundlage für die Anwendung fortgeschrittener Methoden des NLP zur Extraktion entscheidender Informationen, wie beispielsweise Verweise und Entitäten, welche in ein vernetztes System, wie Knowledge Graphs, integriert werden können, um Podcast-Inhalte auf effiziente Weise zu strukturieren und Verknüpfungen zu anderen Wissensquellen herzustellen.
This thesis aims to extend an existing Open Educational Resource (OER), which is available as a GitHub repository, and provide an organized introduction to basic machine learning (ML) concepts and algorithms. Further models, followed by structured metadata for each object, will be included while adhering to the contribution guidelines of the OER and following the CC license. The Machine-Learning-OER Basics repository intends to provide a wide range of benefits by enabling diverse users to apply and distribute machine learning algorithms. The goal of this digital collection is to fill the existing gap for instructional material on using machine learning in OER as well as make it easier to learn ML concepts effectively. These ML models are developed using the programming language Python and the library scikit-learn, among other standard libraries. Jupyter Notebook will make it straightforward for the user to explore the code. In order to apply the models to various practical scenarios, a non-specific data set is selected. This work is considered a solution approach in that it includes adding classification models.
A performance comparison of the models is conducted. This comparative analysis evaluates the efficiency of each model. The examination includes various metrics for measurement. This work serves as a written extension, providing comprehensive background information on the algorithms utilized within the repositories and the performance comparison.
Für die einfache Literaturrecherche von Fachinformationen bietet die ZB MED eine Literaturdatenbank namens LIVIVO an. Um eine thematische Suche zu ermöglichen, befasst sich diese Bachelorarbeit mit der Themenklassifikation der in der Datenbank vorhandenen Publikationen. Das Ziel der Arbeit besteht darin, den Korpus für eine automatisierte Klassifizierung aufzubereiten, um eine relevante Klasseneinteilung zu erzielen. Ausgehend von der Annahme, dass eine Textklassifizierung durch spezifische Terme und Schlüsselwörter gezieltere und aussagekräftigere Ergebnisse liefern kann, wird eine themenspezifische Aufbereitung mithilfe von Wissensorganisationssystemen (Thesauri) eingebunden. Hierzu wird im Vorhinein eine automatisierte Spracherkennung der Publikationen implementiert. Nach der Indexierung der Schlüsselwörter in den Dokumenten werden zwei statistische Klassifikationsmodelle für die Klassifizierung angewandt. Hierzu gehört die Latent Dirichlet Allocation, sowie der Stochastic Gradient Descent Classifier. Abschließend wird die automatische Schlagwortextraktion mit einer intellektuellen Themenanalyse verglichen und die Performance der Klassifizierung mit den aufbereiteten In Input-Daten auf eine Verbesserung hin analysiert.
Die Konvertierung von bibliographischen Daten in andere Formate stellt eine häufige Herausforderung in der bibliothekarischen Arbeit dar, wie die Systemumstellung vieler Bibliotheken auf das Bibliotheksmanagementsystem Alma zeigt. Dabei ist die verlustfreie Durchführung dieses Prozesses eine besondere Schwierigkeit, die aus der Verschiedenheit der Formate resultiert. Ein konkretes Beispiel für eine solche zu konvertierende Datenmenge ist die Literaturdatenbank "Literatur zur Informationserschließung", welche 44.218 bibliographische Einträge enthält und von einer modifizierten Form des Allegro-Neutralformats in das RIS-Format konvertiert werden soll. Dabei wird auf der Grundlage von erarbeiteten Konkordanzen zwischen beiden Formaten und Untersuchungen der Datenbank mit regulären Ausdrücken, sowie einem Pythonskript ein Programm geschrieben, das die Datenbank in das Zielformat konvertieren soll. Das Ergebnis wird anhand einer proportionalen Schichtenstichprobe evaluiert. Abschließend werden der Entwicklungsprozess und das Ergebnis hinsichtlich des stattgefundenen Informationsverlustes bei dem Konvertierungsprozess reflektiert.
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.
Es wird in vorliegender Arbeit dargestellt, wie eine dezentrale Fachbibliothek an der Universität zu Köln zu einer inspirierenden und zugleich funktionalen Einheit aus Lehr- und Lernraum, bibliothekarischen Services und sozialem Ort weiterentwickelt wird. Der aktuelle Forschungsstand zur Gestaltung hybrider Lernräume, zur didaktischen Konzeption multimedialer Lehr-Lerneinheiten und zu Umsetzungsbeispielen wissenschaftlicher Bibliotheken wird mit Hilfe eines Narrative Overview ermittelt. Auf dieser Grundlage und unter Nutzung vorhandener Potentiale wurde die Fachbibliothek Geographie in Köln konzeptionell neu ausgerichtet und zu einem zukunftsorientierten Lernraum weiterentwickelt. Das multimediale Veranstaltungsangebot zur Informations- und Medienkompetenz und der Lernraum Bibliothek sind innerhalb eines hybriden Lehr-Lernkonzepts eng aufeinander abgestimmt.
Das Vermittlungskonzept berücksichtigt didaktische Standards wie Kompetenzrahmen und Frameworks. Die Kursangebote sind Lernenden- und Serviceorientiert ausgerichtet, indem fachwissenschaftliche Anforderungen und individuelle Kenntnisse der Kurs-teilnehmenden für die inhaltliche und methodische Ausrichtung der Veranstaltungen berücksichtigt werden. Vor dem Hintergrund der digitalen Transformation wird die Informations- und Medienkompetenz als eine zentrale Schlüsselkompetenz nachhaltig gefördert. Das Konzept lässt sich kollaborativ weiterentwickeln und ist für die Übertragung auf andere Fächer und Hochschulstandorte ausgelegt.
Der neu konzipierte Lern- und Lehrraum verknüpft individuelles und soziales Lernen mit den bibliothekarischen Lehrangeboten in unmittelbarer Nähe zu den Informationsmedien. Die neu entstandene Lernlandschaft der Fachbibliothek unterstützt das selbstorganisierte Lernen und bietet eine hohe Aufenthaltsqualität. Für unterschiedliche Lernstrategien und Lehrsettings werden geeignete Raumbereiche gestaltet, die sich im Rahmen der räumlichen Gegebenheiten darauf anpassen lassen.
Die Fachbibliothek Geographie an der Universität zu Köln wird zur Learning Library mit dem Potential im Sinne einer Information Commons weiterentwickelt. Das Bibliothekspersonal übernimmt als Teaching Librarian u.a. die Funktionen des Coachings und der Lernbegleitung.
Die hier vorgelegte Masterarbeit hat die Zielsetzung, die bibliothekswissenschaftliche Rezeption von LGBTIQ* aus einer interkulturellen Perspektive zu untersuchen. In einem Vergleich der beiden Länder Deutschland und USA wird mithilfe einer Literatur- bzw. qualitativen Dokumentenanalyse belegt, dass das Thema in den USA seit mehreren Jahrzehnten eine breite Resonanz erfährt, wohingegen es im deutschen bibliothekswissenschaftlichen Diskurs praktisch bis heute nicht existiert. In der Analyse wie auch im Rahmen eines gegenüberstellenden Vergleichs wird deutlich gemacht, dass die wissenschaftliche Beachtung oder eben Nichtbeachtung Konsequenzen sowohl für LGBTIQ*-Nutzende als auch LGBTIQ*-Bibliotheksschaffende hat und die Bereitstellung von Angeboten und Dienstleistungen für LGBTIQ*-Personen fördert oder hemmt. Mithilfe einer selbstentwickelten Modellierung wird anschließend gezeigt, welche Dynamiken hinter dieser unterschiedlichen Rezeption wirken und welche Gründe dafür verantwortlich sein können, dass beim Thema LGBTIQ* und Bibliothek in Deutschland nach wie vor eine Art Leerstelle herrscht.
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.
As the information era progresses, the sheer volume of information calls for sophisticated retrieval systems. Evaluating them holds the key to ensuring the reliability and relevance of retrieved information. If evaluated with renowned methods, the measured quality is generally presumed to be dependable. That said, it is often forgotten that most evaluations are only snapshots in time and the reliability might be only valid for a short moment. Further, each evaluation method makes assumptions about the circumstances of a search and thereby has different characteristics. Achieving reliable evaluation is critical to retain the aspired quality of an IR system and maintain the confidence of the users. Therefore, we investigate how the evaluation environment (EE) evolves over time and how this might affect the effectiveness of retrieval systems. Further, attention is paid to the differences in the evaluation methods and how they work together in a continuous evaluation framework. A literature review was conducted to investigate changing components which are then modeled in an extended EE. Exemplarily, the effect of document and qrel updates on the effectiveness of IR systems is investigated through reproducibility experiments in the LongEval shared task. As a result, 11 changing components together with initial measures to quantify how they change are identifed, the temporal consistency of five IR systems could precisely be quantifed through reproducibility and replicability measures and the findings were integrated into a continuous evaluation framework. Ultimately, this work contributes to more holistic evaluations in IR.
Zur Rolle von Bibliotheken bei der Erarbeitung, Bereitstellung und Bewahrung digitaler Editionen
(2023)
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, welche Werkzeuge, Infrastrukturen und Dienstleistungen Bibliotheken für die Erarbeitung, Bereitstellung und Bewahrung digitaler Editionen anbieten können. Dazu wird sich dem Thema zunächst anhand des aktuellen Forschungsstandes sowie einer kurzen Abhandlung über Definitionen, Entwicklungen und Begrifflichkeiten angenähert. Dann werden – die Schritte bei der Erstellung einer digitalen Edition entlanggehend – die bereits etablierten Standards, vorhandene Angebote mit konkreten Beispielen sowie Best Practices vorgestellt und daraus Ansatzpunkte für Servicemöglichkeiten abgeleitet. Die Analyse basiert sowohl auf der Forschungsliteratur zum Thema als auch auf den Webseiten von Universitäts- und Forschungsbibliotheken sowie weiterer Akteure aus diesem Bereich. Die Arbeit zeigt, dass Bibliotheken in nahezu allen Phasen digitaler Editionsprojekte unterstützend tätig sein können. Diese Beteiligung am Prozess kann sehr unterschiedlich ausgestaltet sein und von diversen Beratungsleistungen über die Bereitstellung von Tools und Infrastrukturen bis hin zur vollständigen Übernahme einzelner Arbeitsschritte reichen. Bibliotheken können so eine in den Digital Humanities noch nicht eindeutig von einem bestimmten Akteur besetzte Rolle einnehmen und es als Chance nutzen, ihre Position an der eigenen Forschungseinrichtung und für die Forschung insgesamt zu stärken. Neben den finanziellen und personellen Ressourcen stellt jedoch vor allem die Komplexität des Themenbereichs eine große Herausforderung dar.
Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit dem Thema "Der Beitrag Öffentlicher Bibliotheken zur Behebung coronabedingter Defizite in der kindlichen Leseentwicklung - Entwicklung eines Konzeptes zur Förderung von Lesekompetenz für die Kreis- und Stadtbücherei Gummersbach". Die COVID-19-Pandemie hat einen erheblichen Einfluss auf den Bildungsbereich gehabt, insbesondere auf die kindliche Leseentwicklung. Die Schulschließungen und der digitale Unterricht haben dazu geführt, dass viele Kinder Lernrückstände und Defizite im Lesen aufweisen.
In diesem Zusammenhang gewinnen Öffentliche Bibliotheken eine wichtige Rolle, um diesen Herausforderungen entgegenzuwirken. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich daher mit der Frage, welchen Beitrag Öffentliche Bibliotheken, insbesondere die Kreis- und Stadtbücherei Gummersbacher, leisten können, um coronabedingte Defizite in der kindlichen Leseentwicklung zu beheben.
Der Fokus liegt dabei auf der Entwicklung eines speziellen Konzeptes zur Förderung von Lesekompetenz. Hierbei werden verschiedene Aspekte berücksichtigt, wie die gezielte Auswahl von geeigneten Leseförderungsangeboten, die Integration digitaler Medien zur Unterstützung des Lernens, die enge Zusammenarbeit mit Schulen und Lehrkräften sowie die Einbindung von Eltern und Erziehungsberechtigten.
Es werden theoretische Grundlagen und empirische Erkenntnisse herangezogen, um ein ganzheitliches Konzept zu erstellen, das sowohl auf die individuellen Bedürfnisse der Kinder als auch auf die aktuellen Herausforderungen in der Leseentwicklung eingeht.
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.
Das Ziel der Studie ist, einen Beitrag zur Analyse der Einflussmöglichkeiten von Gamification-Kampagnen auf die Meinung der Rezipierenden bezüglich einer Marke beizusteuern. Der Kontext der Studie bewegt sich dabei im Schnittpunkt zwischen dem Marketing, dem Spieldesign und der Psychologie. Die Forschungsfrage lautet: Wie beeinflussen Gamification-Kampagnen im Marketing die Markenwahrnehmung?
Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde ein Leitfadenfragebogen erstellt, mit dem zehn Testpersonen, welche vorher anhand einer Klassifizierungsmatrix in fünf Befragtentypen geteilt wurden, befragt wurden. Die Erstellung des Leitfadens erfolgte dabei anhand eines Abhängigkeitskonstrukts, welches aus der Literatur abgeleitet wurde. Als Forschungsgegenstand wurde den Teilnehmenden eine Gamification-Kampagne sowie ein Werbespot gezeigt, auf dessen Basis die Bindung zur Kampagne und die Markenwahrnehmung erfragt wurde.
Die Analyse der Ergebnisse zeigt, dass Gamification-Kampagnen im Werbeverständnis der Personen nicht präsent sind, aber das Engagement der Rezipierenden mit der Kampagne, dem gezeigten Produkt und der Marke fördern. Außerdem wird die behandelte Marke in Gamification-Kampagne verstärkt mit emotionalen Eigenschaften verbunden, was eine positive Markenwahrnehmung fördern kann.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Thema Informationskompetenz unter dem spezifischen Blickwinkel des Lehramtsstudiums. Dazu wurden die Themenkomplexe Lehramt und Informationskompetenz theoretisch aufgearbeitet. Durch eine systematische Literaturrecherche wurden aktuelle Erkenntnisse, Bedarfe und Desiderate im Bereich Lehramt herausgearbeitet und Implikationen für zukünftige Bedarfe für das Lehramtsstudium sowie bibliothekarische Angebote für die Zielgruppe Lehramtsstudierende abgeleitet.
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.