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Die vorliegende Bachelorarbeit umfasst eine Social-Media-Strategie für einen Garten- und Landschaftsbaubetrieb Namens Der Greenkeeper Christian Iken und Bastian Wegbahn GbR. Die Social-Media-Strategie wird auf dem Social-Media-Kanal Instagram durchgeführt. Im Fokus steht dabei der Instagram-Account @der.greenkeeper, der im Rahmen dieser Arbeit konzipiert und umgesetzt wird. Einerseits lag es dem Unternehmen sehr am Herzen, einen Instagram-Kanal zu starten und die Ergebnisse einzelner Projekte zu präsentieren. Andererseits soll der Account auch informative Inhalte bieten, die Menschen mit weniger Erfahrung im Bereich der Gartenpflege ansprechen. Wenige Garten- und Landschaftsbauunternehmen, die auf Instagram aktiv sind, bieten dem Nutzer1 informative Inhalte an, da sie sich hauptsächlich auf die Darstellung ihrer Arbeit konzentrieren. Der Schwerpunkt bei Der Greenkeeper liegt jedoch nach wie vor auf unternehmensbezogenen Inhalten. Das Unternehmen strebt an, seine Reichweite durch Instagram zu vergrößern und dabei eine Onlinepräsenz aufzubauen. Potenzielle Kunden im Raum Köln sollen angesprochen werden, beispielsweise wenn sie eine Gartenpflege oder die Installation einer Bewässerungsanlage benötigen. Durch den realisierten Instagram-Kanal können Nutzer sich von der Arbeit inspirieren lassen und im besten Fall sollten sie in Kontakt treten, um ihre Träume von Veränderung oder Verbesserung zu verwirklichen.
Für die Entwicklung einer Social-Media-Strategie wurde zuerst eine Keyword-Analyse und anschließend eine Zielgruppenanalyse durchgeführt, um definieren zu können, für welche Inhalte sich die Personen interessieren könnten und wonach sie in Verbindung mit Garten- und Landschaftsbauern suchen. Anschließend wurde das Wettbewerbsumfeld angeschaut und dokumentiert, um die Bedürfnisse und Vorlieben potenzieller Kunden besser zu verstehen. In der Konzeptionsphase ging es um die Themen, wie man ein Design festlegt und wie der Account mit technischen Funktionalitäten erstellt wurde. In der Umsetzung werden die einzelnen Content-Formate und die dazugehörigen Inhalte für @der.greenkeeper beschrieben. Alle Beiträge des Accounts wurden mithilfe der Grafikdesign-Plattform Canva erstellt.
Die vorliegende Arbeit wurde im Zeitraum Mai 2023 bis Juli 2023 angefertigt. Sie beschreibt die Ausführung der Analysen, das Konzept der Accounterstellung sowie das entsprechende Design und die praktische Umsetzung des Social-Media-Kanals. Um festzustellen, ob der Account während dieser Phase eine breite Reichweite erzielen konnte, wurden die Insights von Instagram ausgewertet.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Berichterstattung des öffentlichrechtlichen Nachrichtenformats Tagesschau auf dem sozialen Netzwerk TikTok zu untersuchen und zu bewerten, ob das Nachrichtenformat Inhalte nach journalistischen Kriterien und spezifischen Aspekten des Internets und der Plattform TikTok vermittelt. Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde eine qualitative Analyse mit deduktiver Kategorienanwendung durchgeführt. Die Analyse zeigte, dass die Tagesschau sowohl journalistische, internetspezifische als auch TikTok-spezifische Kriterien abdecken konnte und somit als Best-Practice-Beispiel für etablierte Medienformate auf sozialen Plattformen bewertet werden kann. Der Kanal der Tagesschau konnte die Nachrichten an die Formate der Plattform anpassen und gleichzeitig klassische Aspekte journalistischer Integrität wahren.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, anhand der Debatte über die katholische Wochenzeitung Publik zu untersuchen, inwiefern religionssoziologische Narative und Machtstrukturen dem Diskurs über Wesen und Zweck katholischer Presse zwischen 1965 und 1972 zugrunde lagen. Unter Bezugnahme auf die Methode der historischen Diskursanalyse von Achim Landwehr soll zuerst der Kontext des Diskurses skizziert und analysiert werden. Dabei sollen die historische Entwicklung des katholischen Milieus und der katholischen Presse als zweier eng zusammenhängender Phänomene nachgezeichnet werden. Darüber hinaus soll die Verflochtenheit der Rezeption des Zweiten Vatikanischen Konzils respektive der unterschiedlichen Hermeneutiken der Konzilstexte mit der Diskussion über die Sorge vor dem ‚Marsch ins Getto‘ kontextualisiert werden. Ein besonderer Fokus bei der Darstellung der Geschichte katholischer Presse soll auf die Konzeption katholischer Presse Hans Suttners gelegt werden, der den theoretischen und organisatorischen Grundstein für die Gründung von Publik gelegt hatte. Das Ergebnis der Arbeit soll schließlich verdeutlichen, dass zwei Dispositive den Diskurs deutlich prägten: einerseits das Milieu-Dispositiv einer katholischen Gegenelite, die damit die Identität ihres Milieus zu sichern und ihre Macht auszubauen trachtete und andererseits das Finanz-Dispositiv der Kritiker von Publik, vor allem aber der Bischöfe, die ihre Entscheidungsgewalt über die Fortsetzung der Finanzierung der Zeitung mithilfe von naturalisierenden Narrativen strategisch als diskursives Machtmittel einsetzten. Die verschiedenen prägenden Aussagen, Praktiken und Institutionen dieser beiden Dispositive sollen schließlich skizziert und künftige Forschungsfelder erschlossen werden.
Wie reagiert der deutsche Journalismus auf die zunehmende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz?
(2023)
Als ChatGPT Ende November 2022 für die Öffentlichkeit zugänglich gemacht wurde, löste das Programm in Rekordzeit weltweit einen regelrechten KI-Wahn aus. Das Potenzial der sogenannten Large Language Models ist riesig: Die besondere Stärke der Modelle liegt in der Fähigkeit, natürlichsprachlich Fragen zu beantworten, Texte zu erstellen, zusammenzufassen, in andere Sprachen oder Sprachstile zu übersetzen oder Code zu produzieren. Doch die neuen KI-Systeme bergen auch ihre Schwächen und Risiken: Unter Umständen liefern diese beispielsweise plausibel klingende falsche Antworten. Dem Vormarsch der Künstlichen Intelligenz steht das allerdings nicht entgegen. Und dieser bleibt nicht ohne Folgen: Der Arbeitsalltag vieler Menschen wird sich ändern. Das gilt insbesondere für den deutschen Journalismus. Denn hier gibt es viele Tätigkeiten, die KI-unterstützt schneller und effizienter darstellbar sein werden. In der Medienbranche kommen Automatisierungen schon seit längerer Zeit zum Einsatz. Die vorliegende Arbeit nimmt die aktuellen Entwicklungen rund um Künstliche Intelligenz zum Anlass, um der Frage nachzugehen, wie er deutsche Journalismus auf die zunehmende Bedeutung genau dieser reagiert. Auf Basis einer qualitativen Vorgehensweise wurden themenübergreifende Frames in ausgewählten online veröffentlichten Texten untersucht. Dabei wurden verschiedene Akteure, die den deutschen Journalismus prägen, in den Blick genommen. Bei den Texten fanden sich immer wieder folgende Perspektiven: Potenziale, Herausforderungen, Technologischer Fortschritt, Arbeitsplätze und Medienethik. Als Ergebnis lässt sich festhalten, dass es keine einheitliche Reaktion des deutschen Journalismus auf die zunehmende Bedeutung von KI gibt. Zwar gibt es innerhalb der jeweiligen Perspektiven ähnliche Ansichten, am Ende werden aber sowohl innerhalb einzelner Gruppen wie der Journalistinnen und Journalisten als auch zwischen den Gruppen andere Bewertungen vorgenommen. Klar ist, dass KI-Anwendungen den Journalismus in den kommenden Jahren massiv prägen und auch verändern werden. In welchem Umfang und in welchen Ausmaßen, wird aber erst die Zeit zeigen. Bis dahin werden sich Medienhäuser detaillierter Gedanken machen müssen, wie Journalistinnen und Journalisten in Anbetracht der potenziellen Herausforderungen KI-gesteuerte Werkzeuge zur Optimierung des Journalismus nutzen können.
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.
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.
Die vorliegende Arbeit untersucht die Bedeutung des Wissensmanagements und des Wissenstransfers in Unternehmen, insbesondere im Zusammenhang mit dem demographischen Wandel, der erhebliche Auswirkungen auf die Erwerbswelt haben wird. Mit der zunehmenden Alterung der Gesellschaft müssen sich Unternehmen auf eine sich verändernde Belegschaft einstellen. Führungskräfte sind daher in der Verantwortung, geeignete Strategien zu entwickeln, um das Wissen und die Expertise älterer Mitarbeitender an nachfolgende Generationen weiterzugeben und damit langfristig in der Organisation zu bewahren. Hierfür ist es notwendig, günstige Rahmenbedingungen für ein erfolgreiches Wissensmanagement zu schaffen wie eine lernfördernde Unternehmenskultur oder eine adäquate technologische Infrastruktur. Auch sollten dabei mögliche Barrieren wie Konkurrenzverhalten unter Mitarbeitenden oder Motivationsdefizite berücksichtigt und abgebaut werden. Des Weiteren müssen Unternehmen für sie geeignete Methoden auswählen, um die strategische RessourceWissen intern zu teilen und damit langfristig zu sichern.
In der vorliegenden Arbeit werden Instrumente und Methoden, welche für einen erfolgreichen Wissenstransfer eingesetzt werden können, beleuchtet und hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit, Skalierbarkeit, Akzeptanz und Nachhaltigkeit bewertet. Die Untersuchung zeigt, dass verschiedene Ansätze, wie Training und Weiterbildung, Push- und Pull Prinzipien oder Wikis, in unterschiedlichen Kontexten ihre Stärken haben und eine Kombination mehrerer Methoden, abgestimmt auf die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens, einen effektiven Wissenstransfer ermöglicht. Die Ergebnisse können Unternehmen dabei unterstützen, ihre Wissensmanagementstrategien anzupassen und damit besser auf die Herausforderungen des demographischen Wandels und der Wissensfluktuation zu reagieren.
Der Diskurs um die Themen Rassismus und Geschlechterstereotypen in Kinderbüchern hat in den vergangenen Jahren vermehrt zugenommen. An dem Diskurs nimmt nicht nur die bibliothekarische Fachwelt, sondern auch die gesamte gemeine Bevölkerung teil. In dieser Bachelorarbeit soll untersucht werden, inwiefern Kinderbücher in den 15 größten Bibliotheken in NRW in Hinblick auf rassistische und geschlechterstereotype Inhalte behandelt werden. Dabei wird sich konkret auf ausgewählte Klassiker der Kinderliteratur beschränkt. Neben der ethischen Betrachtung des Themas soll in einem praktischen Teil anhand mehrerer Methoden analysiert werden, ob die Bibliotheken bestimmte Sensibilisierungsmaßnahmen bezüglich der betroffenen Bücher ergriffen haben. Dazu werden eine Webseitenanalyse, Katalogrecherchen, Beobachtungen und eine kurze Umfrage durchgeführt. Ziel ist es, festzuhalten, wie weit sich die untersuchten Bibliotheken in Nordrhein-Westfalen mit diesem Diskurs beschäftigt haben und welche Lösungsansätze darüber hinaus in Bibliotheken deutschlandweit bereits angewendet werden. Die Analyse zeigt, dass viele Öffentliche Bibliotheken sich allgemein mit Rassismus und Rollenklischees auseinandergesetzt haben und besonders das Thema Diversität aufgreifen. Die konkrete Beschäftigung mit Rassismus und Geschlechterstereotypen in Kinderbuchklassikern lässt sich somit für die nahe Zukunft in NRW prognostizieren.
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.