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Die vorliegende Bachelorarbeit hat die Entwicklung eines Veranstaltungskonzepts zum Ziel, welches zur Vermittlung von Suchmaschinenkompetenz an Nutzer Öffentlicher Bibliotheken verwendet werden kann. Ausgangsbasis dafür ist die Annahme, dass Suchmaschinenkompetenz als Teil von Informationskompetenz zu sehen ist und somit ins Aufgabenspektrum Öffentlicher Bibliotheken fällt. Im Verlauf der Arbeit wird Klingenbergs Referenzrahmen Informationskompetenz vorgestellt und Suchmaschinenkompetenz in selbigem verortet. Neben Theorie zur Schulungskonzeption werden suchmaschinentechnische Grundlagen erörtert, die zur Vermittlung von Suchmaschinenkompetenz vonnöten sind. Das Schulungsgrobkonzept umfasst drei Schulungen auf dem Referenzrahmen Informationskompetenz entnommenen Niveaustufen: A, B2 und C1, also Viertklässler, Zehntklässler und Erwachsene. Das Grobkonzept ist universell gestaltet und kann auch von kleinen Öffentlichen Bibliotheken mit geringem Veranstaltungsetat umgesetzt werden.

Die vorliegende Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Konzeptionierung und Umsetzung des Relaunchs der Website Cucuron.de. Hierbei handelt es sich um einen privaten Webauftritt, auf dem der Betreiber sein Ferienhaus im Ort Cucuron in Südfrankreich vorstellt. Ziel der Website ist es, potentielle Gäste über das Angebot zu informieren. Der Relaunch umfasst die technische Durchführung eines selbsterstellten Layouts nach aktuellen Webstandards, wie HTML5 und CSS3, samt responsiver Gestaltung zur optimalen Darstellung der Website auf sämtlichen Endgeräten. Dazu zählen Smartphones, Tablets und Desktop-Computerbildschirme. Schließlich beschreibt die Bachelorarbeit die Implementierung des erstellten Layouts in das Content Management WordPress. Um Nutzen und Ziel von Cucuron.de entsprechend zu erfüllen, geht der praktischen Umsetzung zunächst eine Zielgruppen- sowie Konkurrenzanalyse voran, womit die Anforderungen des Relaunchs definiert werden. Zudem setzt sich diese Bachelorarbeit mit den Möglichkeiten der Integration von Social Media-Kanälen auseinander, womit eine Bindung zur Zielgruppe sowie eine Reichweitenvergrößerung erreicht werden kann.

Text Mining bietet die Möglichkeit, große Textmengen durch automatisierte Verfahren zu analysieren. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Anwendung und Evaluation solcher Methoden für die spezielle Textform freier Antworten aus Mitarbeiterbefragungen. Dabei werden verschiedene Techniken aus den drei Bereichen Phrasenextraktion, Sentimentanalyse und Kategorisierung dargestellt und an einer konkreten Umfrage angewendet. Die Ergebnisse werden jeweils durch Abgleich mit manuellen Ergebnissen bzw. durch manuelle Bewertungen evaluiert und die Resultate untereinander verglichen. Die genutzten Verfahren sollten ohne spezifische Trainingsdaten oder Projektinformationen anwendbar sein und sich somit auch für andere Mitarbeiterbefragungen eignen. Die Phrasenextraktion wird auf drei verschiedene Weisen durchgeführt, wobei Part-of-Speech (POS)-Chunking, Stoppwortbegrenzung und Kookkurrenzen genutzt werden. Die Untersuchungen zeigen, dass mit dem POS-Chunking präziser die relevantesten Phrasen aus längeren Texten ermittelt werden können. Die Methode der Stoppwortbegrenzung extrahiert dagegen eine größere Vielfalt relevanter Phrasen auch aus kürzeren Texten. Manuelle Einschätzungen der Extraktionsergebnisse bewerten die Methode mit POS-Chunking am besten. Darüber hinaus wird eine automatisierte Zusammenfassung semantisch ähnlicher Phrasen durchgeführt, wodurch sich leichte Verbesserungen einiger Evaluationsergebnisse zeigten. Für die Sentimentanalyse der freien Antworten wird eine Erweiterung eines bestehenden Verfahrens aus dem Social Media-Bereich dargestellt. Hierzu werden der Methode vier Regeln hinzugefügt, welche die Sentimentbewertung aufgrund bestimmter Syntaxformen in den freien Antworten verändern. Die Evaluation zeigt, dass drei der vier Regeln dazu beitragen, dass sich die automatisierte Bewertung manuellen Bewertungen annähert. Die Kategorisierung wird durch die beiden Topic Modeling-Methoden Latent Dirichlet Allocation (LDA) und Non-negative Matrix Factorization (NMF) durchgeführt. NMF erreichte bei dem Abgleich mit einer manuellen Kategorisierung höhere Übereinstimmungen und zeichnete sich auch durch eine bessere Abgrenzung der Thematiken sowie eine bessere Interpretierbarkeit aus. Die Text Mining-Methoden und deren Evaluationen werden für diese Arbeit in der Programmiersprache Python umgesetzt. Außerdem werden die Text Mining-Resultate in die Datenvisualisierungssoftware Tableau eingebunden. In der vorliegenden Arbeit wird ein Einblick in Eignung und Unterschiede verschiedener Text Mining-Methoden in Bezug auf freie Antworten in Mitarbeiterbefragungen gegeben. Darüber hinaus wird dargestellt, dass auch spezifische Anpassungen an diese Textform möglich sind. Zusätzlich werden diverse Optimierungsansätze aufgezeigt, die den noch großen Weiterentwicklungsbedarf in diesem Bereich verdeutlichen.

Die folgende medienpraktische Bachelorarbeit behandelt die Umsetzung einer multilingualen Website, die für eine deutsch- sowie englischsprachige Zielgruppe suchmaschinenoptimiert wurde. Als Grundlage dient die bereits bestehende Website des Kölner Künstlerkollektivs „CrossArts Cologne GbR“, die eine Zielgruppenausrichtung auf die Ebene der Bundesrepublik Deutschland sowie die der Europäischen Union hat. Die Website basiert auf dem Content-Management-System Wordpress. Die Schwerpunkte der schriftlichen Arbeit liegen im Auflisten, Bewerten und Vergleichen der Wordpress-Plugins und Online-Tools, sowie der Dokumentation der praktischen Arbeit. Der Schwerpunkt der medienpraktischen Arbeit liegt in der Umsetzung bzw. Anwendung dieser Plugins und Tools, um das Ziel einer multilingualen suchmaschinenoptimierten Webseite zu erreichen. In den Bewertungen liegt der Fokus auf der Usability für die Suchenden bzw. Websitebesuchern und auf dem Erfolg der technischen Umsetzung. Das Erreichen der Ziele behandelt diese Dokumentation im Praxistest und dem Fazit. Der gesamte Anhang mit Screenshots, Tabellen und Textdateien ist dem beigefügten Datenträger (CD-ROM) zu entnehmen.

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Interpretation von Datenvisualisierungen. Der Interpretationsprozess wird aufgeschlüsselt und tiefergehend erklärt. Außerdem wird ein Interpretationsmodell vorgestellt, das auf Grundlage vorherrschender Theorien entwickelt wurde. Das Modell beinhaltet fünf zentrale Interpretationsschritte auf dem Weg hin zu Wissen aus Datenvisualisierungen. Zudem werden die Grundlagen der Gestaltung von Datenvisualisierungen erläutert. Es wird außerdem auf die Bedeutung von Datenvisualisierungen in der Gesellschaft eingegangen. Anhand einer Analyse, mittels einer Befragung von Studierenden, werden die Interpretationskompetenzen zu Datenvisualisierungen im Alltag untersucht, um den Einfluss der Darstellungsform und Komplexität einer Datenvisualisierung zu ermitteln. Außerdem wird die Einschätzung über die eigene Interpretationsfähigkeit von Studierenden erforscht. Zur Erreichung der Forschungsziele werden den Studierenden Wissensfragen zu vier ausgewählten Datenvisualisierung zum Thema COVID-19 gestellt. Abschließend werden die Ergebnisse mit den Hypothesen aus dem Theorieteil verglichen.