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Diese Arbeit beschäftigt sich mit Rekonstruktionen historischer Buchsammlungen und der Frage, ob es möglich ist hierfür standardisierte Verfahren zu entwickeln, da dies im wissenschaftlichen Diskurs bisher weitestgehend unbehandelt ist.
Aus bereits stattgefundenen und aktuell noch laufenden Rekonstruktionsprojekten wurden Gemeinsamkeiten und Erkenntnisse erarbeitet, die für möglichst viele dekonstruierte historische Buchsammlung gelten. Zwar konnten einige allgemeingültige Aspekte gefunden werden, dennoch hat sich gezeigt, dass Rekonstruktionen historischer Buchsammlungen aufgrund vieler verschiedener Faktoren sehr individuelle Vorgehensweisen erfordern und daher die erarbeiteten Erkenntnisse mehr als eine Orientierungshilfe dienen können, als dass sie als Leitfaden fungieren könnten. Angewendet auf das Rekonstruktionsprojekt der ehemaligen Kölner Jesuitenbibliothek konnten so zum Beispiel Aussagen getroffen werden, die Aufschluss über den weiteren Verlauf sowie über das Gelingen des Projektes geben.
Mit einem Blick in die Zukunft ist eine weitere Auseinandersetzung mit Sammlungen und ihrer Erschließung sinnvoll, da das wissenschaftliche Interesse an diesen in den letzten Jahren zugenommen hat. Durch besseren Austausch könnten Planung und Arbeitsprozesse von Sammlungsrekonstruktionen zudem vereinfacht werden.
In Hinblick auf die mögliche Nachnutzung sammlungsspezifischer Daten wird auch eine einheitliche Sammlungsbeschreibung in Zukunft eine wichtigere Rolle spielen.
Seit 2018 sind die Mobile Payment-Anbieter Apple Pay und Google Pay auf dem deutschen Markt vertreten. Innerhalb der letzten Jahre haben sich jedoch auch weitere Anbieter auf den deutschen Markt für Mobile Payment begeben. Die Entwicklung der Mobile Payment Nutzung in Deutschland wurde bereits in einigen Statistiken und Befragungen behandelt, jedoch fehlt bislang eine Übersicht der aktuellen Anbieter in Deutschland sowie eine vergleichende Analyse ihrer Geschäftsmodelle, um die Unterschiede der Angebote zu verstehen und zukünftige Erfolgschancen feststellen zu können. Das Ziel dieser Arbeit ist demnach, die Geschäftsmodelle ausgewählter Anbieter auf Stärken und Schwächen und unter Berücksichtigung auftretender Netzwerkeffekte zu untersuchen, um daraus resultierend einen Ausblick über ihren Erfolg am deutschen Markt zu geben. Der Leser soll somit nicht nur einen Überblick über den Mobile Payment Markt in Deutschland und die wichtigsten Anbieter bekommen, sondern ihm soll zudem vermittelt werden, was die aktuellen Anbieter voneinander unterscheidet und welche Anbieter in Zukunft erfolgreich sein werden. Dazu werden folgende Forschungsfragen gestellt: Welche Stärken und Schwächen lassen sich durch eine vergleichende Geschäftsmodellanalyse der Mobile Payment Anbieter unter Berücksichtigung auftretender Netzwerkeffekte identifizieren?
Welcher der zu untersuchenden Anbieter besitzt resultierend aus diesen Ergebnissen die größten Erfolgschancen? Im Hauptteil erfolgt eine Geschäftsmodellanalyse basierend auf dem eigenständig entwickelten iBusinessmodel, sowie eine Gegenüberstellung der Geschäftsmodelle, durch welche die Stärken und Schwächen der Anbieter identifiziert und die Erfolgschancen beurteilt werden. Die Arbeit kommt zu dem Ergebnis, dass Apple Pay anhand der identifizierten Stärken die größten Erfolgschancen hat, gefolgt von Payback Pay, dem Mobilen Bezahlen der Sparkasse und der EDEKA-App. Da jedoch fast alle Angebote auf eine spezielle Kundengruppe beschränkt sind, werden in Zukunft weiterhin mehrere Anbieter existieren, da sich eine Marktführerschaft nur schwer realisieren lässt.
Die Ergebnisse lassen jedoch darauf schließen, dass Hardwarehersteller wie Apple sowie unabhängige Anbieter wie Payback, welche eine hohe Reichweite und viele Mehrwerte bieten, den deutschen Markt für Mobile Payment in Zukunft vermutlich mit großen Marktanteilen dominieren werden.
Die German Library Indexing Collection (GeLIC) soll dazu dienen, die Retrievalleistung von maschinellen und intellektuellen Schlagwörtern der Deutschen Nationalbibliothek (DNB) zu vergleichen. Das Verfahren zur Erzeugung des Korpus der Kollektion wurde im Verlauf dieser Arbeit automatisiert. Dafür musste zunächst der bestehende Korpus analysiert werden, um Ziele für den zu entwickelnden Prozess formulieren zu können. Darauf folgt ein State of the Art zu bibliothekarischen und universellen ETL-Lösungen. Es wurde entschieden, dass das automatische Verfahren mithilfe von Python realisiert werden sollte. Nachdem festgelegt wurde welche Daten benötigt werden, wurden die öffentlich verfügbaren Formate der DNB analysiert. Dabei wurde deutlich, dass in beiden Formaten maschinelle Schlagwörter nicht in jedem Fall von intellektuellen unterschieden werden können. Anschließend wurde das Package gelic_mt entwickelt und darauf aufbauend eine Pipeline für GeLIC. Bei der Prüfung des damit erzeugbaren Korpus, wurde erneut ersichtlich, dass die derzeitig öffentlich verfügbaren Daten keinen Korpus erlauben, der für die gewünschten Retrievaltests geeignet ist.
Die Nutzung von Suchmaschinen ist im Alltag moderner Gesellschaften fest implementiert und gilt heute als eines der Fundamente digitaler Informationsbeschaffung.
Diverse Studien schreiben digitalen Informationsanbietern einen soziotechnologischen Charakter zu, welcher potenziell dazu in der Lage ist durch ein Konglomerat feinjustierter Algorithmen Gesellschaften zu beeinflussen und eine Steuergröße in demokratischen Prozessen abzubilden. Die vorliegende Bachelor-Thesis belegt durch die Analyse diverser Nationen mithilfe der Datamining-Umgebung RapidMiner die ungleiche Darstellung von Ethnien in Suchvervollständigungen durch Textminingverfahren wie TF-IDF-Gewichtung, Erhebung von Termhäufigkeiten und der Durchführung einer Sentimentanalyse.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, ob sich Personalisierung auf die Suchvorschläge bei Google auswirkt.
Zunächst wird beschrieben, inwiefern dies im Kontext gesellschaftlichen Diskurses relevant ist und was zur Entstehung von Filterblasen im Allgemeinen führen kann. Auch Google als Unternehmen und dessen Geschäftsmodell wird in dieser Arbeit betrachtet.
Zur Sammlung der Daten wurde eigenständig ein Programm entwickelt, welches sich automatisch in Google Accounts einloggt, Suchanfragen absendet und anschließend die Suchvorschläge speichert.
Mithilfe der Berechnung des Jaccard-Index und einer intellektuellen Auswertung der Daten konnte so festgestellt werden, ob es einen Einfluss der Personalisierung auf die Suchvorschläge gibt.
Es konnten zwar geringe Abweichungen zwischen einzelnen Tagen festgestellt werden, generell schlägt sich der Einfluss der Personalisierung allerdings nicht in den Ergebnissen dieser Arbeit nieder.