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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.
Analysing the systematics of search engine autocompletion functions by means of data mining methods
(2017)
In the internet era, the information that can be found about politicians online can influence
events such as the results of elections. Research has shown that biased search rankings can
shift the voting preferences of undecided voters. This shows the importance of studying
online search behaviour, especially in the pre-elections phase, when search results can
have a particular influence on the future political scene of a country.
This master thesis aimed to study the behaviour of online search engines in a period before
the German federal election in 2017. The aim was to ascertain if there is any pattern to be
found in the auto-suggestions for searches related to politicians.
In order to gather data for this experiment, a crawler browsed search engine web pages,
input a name and a surname of a politician, and saved that together with all autosuggestions
from the search engine. The autosuggestions were prepared for the analysis and
divided into semantic groups with the help of clustering algorithms.
Different statistical methods, such as correlation analysis, regression analysis, and clustering
were used to identify patterns in the data. The research showed that there are
no particularly strong patterns in the autosuggestions for searches related to politician’s
names. Only moderate dependence was found between gender and personal topics, and
showed that a higher amount of personal information autosuggestions correspond more
to female politicians.
Die Construal Level Theory gilt als ein wichtiger integrativer Rahmen zur Erklärung verschiedener Entscheidungsphänomene und beschreibt dabei die Beziehung zwischen dem Grad der Abstraktion im menschlichen Denken und der psychologischen Distanz.
Die Auswirkungen dieser kognitiven Vorgänge wurden bereits in unterschiedlichen Kontexten erforscht. Hierbei ist auch der Einfluss auf die Zahlungsbereitschaft der Konsumenten von Interesse, sodass dieses Forschungsgebiet innerhalb dieser Arbeit erneut aufgegriffen wird. Auf Grundlage von bereits durchgeführten Studien ist es das Ziel, mithilfe einer überarbeiteten Methodik den Einfluss der Construal Level Theory auf die Zahlungsbereitschaft zu überprüfen und daraus mögliche marketingrelevante Handlungsempfehlungen abzuleiten. In diesem Zusammenhang wird die folgende Forschungsfrage gestellt: Welchen Einfluss hat die mentale Abstraktion auf den Zusammenhang zwischen der psychologischen Distanz und der Zahlungsbereitschaft?
Für die Überprüfung wurde eine quantitative experimentelle Online-Befragung mit 290 Probanden durchgeführt, bei welcher die Teilnehmenden hinsichtlich der psychologischen Distanz sowie der mentalen Abstraktion beeinflusst wurden und unterschiedliche Produkte und Aktivitäten in Bezug auf ihre Zahlungsbereitschaft bewerten sollten. Die Ergebnisse zeigen, dass grundsätzlich höhere Beträge bei einer nahen psychologischen Distanz zum Produkt oder der Aktivität angegeben wurden.
Ebenso hat die Übereinstimmung der nahen psychologischen Distanz mit einer konkreten Abstraktion zu einer geringeren Zahlungsbereitschaft geführt als bei alleiniger Betrachtung der psychologischen Distanz. Abgeleitet aus diesen Erkenntnissen ist es somit förderlich eine detaillierte Präsentation von Produkten zu wählen sowie auf eine gezielte Formulierung bei der Bewerbung der Produkte zu achten, sodass bestimmte Dimensionen der psychologischen Distanz angesprochen werden. Der zusätzliche Stimulus der nahen Distanzdimensionen, in Form von Produktmerkmalen oder Informationstexten sollte jedoch mit Bedacht eingesetzt werden, um eine letztendlich geringere Zahlungsbereitschaft zu vermeiden. Es muss in diesem Kontext angemerkt werden, dass die Studienergebnisse dieser Arbeit konträr zu bereits durchgeführten Forschungen sowie den grundsätzlichen Annahmen der Construal Level Theory sind, weshalb noch weitere Wiederholungsstudien durchgeführt werden sollten, um die Ergebnisse zu bestätigen und ebenso aktuelle äußere Einflüsse zu berücksichtigen.
Hierzu zählen beispielsweise gesellschaftliche oder politische Veränderungen.
Analyse der Übertragbarkeit allgemeiner Rankingfaktoren von Web-Suchmaschinen auf Discovery-Systeme
(2018)
Ziel dieser Bachelorarbeit war es, die Übertragbarkeit der allgemeinen Rankingfaktoren,
wie sie von Web-Suchmaschinen verwendet werden, auf Discovery-Systeme zu analysieren.
Dadurch könnte das bisher hauptsächlich auf dem textuellen Abgleich zwischen Suchanfrage
und Dokumenten basierende bibliothekarische Ranking verbessert werden.
Hierfür wurden Faktoren aus den Gruppen Popularität, Aktualität, Lokalität, Technische
Faktoren, sowie dem personalisierten Ranking diskutiert. Die entsprechenden Rankingfaktoren
wurden nach ihrer Vorkommenshäufigkeit in der analysierten Literatur und der daraus
abgeleiteten Wichtigkeit, ausgewählt. Von den 23 untersuchten Rankingfaktoren sind 14 (61 %) direkt vom Ranking der
Web-Suchmaschinen auf das Ranking der Discovery-Systeme übertragbar. Zu diesen zählen
unter anderem das Klickverhalten, das Erstellungsdatum, der Nutzerstandort, sowie die Sprache.
Sechs (26%) der untersuchten Faktoren sind dagegen nicht übertragbar (z.B. Aktualisierungsfrequenz
und Ladegeschwindigkeit). Die Linktopologie, die Nutzungshäufigkeit, sowie die
Aktualisierungsfrequenz sind mit entsprechenden Modifikationen übertragbar.
Die Messung des regionalen Wohlstands ist aufgrund der zunehmenden Bedrohungen für die Ernährungssicherheit ein wichtiges Instrument bei der Sicherung des Lebensunterhaltes. So dienen diese unter anderem für die Ausrichtung und Organisation staatlicher und nicht staatlicher Leistungen und Regierungsentscheidungen. Diesen Messungen liegen meist Verbrauchs- und Vermögensbefragungen, wie die des DHS-Programms zugrunde, welche kosten- und zeitaufwendig sind.
Als Lösungsansatz werden im Rahmen dieser Arbeit Machine Learning Modelle entwickelt, die anhand von Satellitendaten und Haushaltsumfragen des DHS-Programms einen Asset Wealth Index für afrikanische Regionen im und rund um das Horn von Afrika vorhersagen. Dazu wird anhand der Umfragedaten mittels einer Hauptkomponentenanalyse der entsprechende Asset Wealth pro Haushalt anhand der Vermögensgegenstände ermittelt. Überdies werden die Geo-Daten in Form von Sentinel-2 und VIIRS-Bildern der Position der Haushalte für die entsprechenden Jahre beschafft. Nach einer statistischen Auswertung der Labeldaten erfolgt die Implementation verschiedener Modelle, nach städtischen und ländlichen Regionen getrennt, mit verschiedenen Eingabeformaten. Nachdem bewiesen wird, dass ein Verknüpfung der Labeldaten vor 2015 mit Sentinel-2-Bildern ab Mitte 2015 sinnvoll ist, wird pro Art der Region jeweils ein Modell ausschließlich auf den Bildern eines der Satelliten sowie auf Bildern aus einer Kombination beider Satelliten trainiert. Dabei zeigen die Modelle in ihren Prognosen eine geringere Varianz als die tatsächlichen Daten, sodass die Differenzierung des Asset Wealth zwischen den Regionen zwar in Ansätzen korrekt, aber deutlich schwächer ausgeprägt ist, als in der Realität. Zudem zeigt sich, dass die Vorhersage ländlicher Regionen vielversprechendere Ergebnisse liefert, als die städtischer Regionen. Die abschließende Prognose des Asset Wealth für Mosambik zeigt nahezu identische Werte zu den im Training und in der Evaluation verwendeten Mosambik-Daten anderer Jahre.
Funktionsweise und Anwendung von Neuromarketing zur Kaufmotivation und Konsumententbindung im Web
(2019)
Der digitale Wandel verändert nicht nur den Markt, sondern auch das Marketing nachhaltig. Ein großer Anteil des Kaufprozesses findet inzwischen im digitalen Netz statt. Interessenten und potenzielle Kunden suchen im Web nach Informationen über Produkte und deren Preise oder kaufen direkt im Online-Shop. Unternehmen stehen vor der Aufgabe, mit der schnellen Entwicklung von Webtechnologien und digitalen Kommunikationsformen nicht nur Schritt zu halten, sondern den Wandel zu antizipieren und aktiv zu nutzen, um mit digitalen Konzepten und Strategien auch im Web präsent und erfolgreich zu sein. Dies betrifft sowohl die Darstellung des Unternehmens selbst als auch die seiner Marken und Produkte. Im Neuromarketing werden aktuelle Erkenntnisse der Hirnforschung zum Verhalten von Konsumenten interpretiert und in Marketingkonzepte umgesetzt. Durch den Zusammenschluss von Hirnforschung und Marktforschung erlaubt das Neuromarketing viele Rückschlüsse über Kaufmotivation und Markenbindung, die gerade im E-Commerce, der durch Informationsflut und vielfältige Kaufreize gekennzeichnet ist, wertvolle Strategien liefern können, um Kunden erfolgreich auf die eigenen Produkte aufmerksam zu machen. In dieser Arbeit werden daher die Erkenntnisse der Hirnforschung vorgestellt, die für das Neuromarketing relevant sind und die daraus abgeleiteten Konzepte auf ihre erfolgreiche Anwendung im digitalen Netz hin untersucht. Danach werden die Anwendungsmöglichkeiten des Neuromarketings in einer kritischen Analyse zusammengefasst und ein Ausblick auf zukünftige Entwicklungen gegeben.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es zu analysieren, welche Einflusskräfte in der Branche Indoor-Farming wirken und wie hoch ihre Ausprägung ist. Dazu wird die folgende Forschungsfrage gestellt: Welche kritischen Erfolgsfaktoren lassen sich anhand von Porters Five-Forces-Modell für Indoor-Farming-Betriebe identifizieren und welche Chancen, Trends sowie Risiken können daraus abgeleitet werden? Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurde mittels der induktiven Forschung eine Literaturrecherche in Branchen relevanten Quellen durchgeführt und diese mit Hilfe von Porters Five-Forces-Modell analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass der Einfluss der Lieferanten stark ausgeprägt ist und der Wettbewerb innerhalb der Branche zunimmt. Zusätzlich befindet sich die Indoor-Farming Branche erst im Aufbau und der Markt wird von wenigen Unternehmen beherrscht. Neben großen Produktionsstätten haben sich kleinere In-Store-Farmen und Container-Farmen etabliert, die es den Unternehmen ermöglichen Transportkosten zu reduzieren. Auf dieser Grundlage ist es empfehlenswert, entsprechende Anbaukonzepte zu optimieren, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen und kostengünstig dem Endverbraucher frische Produkte bereitzustellen.