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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.
Machine Learning (ML) Prozesse finden seit einigen Jahren immer größere Bedeutung in der Sportindustrie. Sie helfen die Leistungen der Spieler auf dem Feld besser zu analysieren und sorgen für ein tieferes Verständnis in verschiedenen Bereiche im Sport. Die Voraussage eines potenziellen Siegers schon vor Beginn einer Partie begeistert die Industrie und Fans wie die Wissenschaft gleichermaßen. In den letzten Jahren kam es dabei immer wieder zu guten Resultaten in der Prognose von Ergebnissen durch Data Mining Ansätze und ML Algorithmen. Diese Prognosen basieren auf verschiedenen Faktoren, wie historische Spieldaten, Ort des Ereignisses oder Form einer Mannschaft. Diese Arbeit widmet sich dem kritischen Versuch mithilfe der Anwendung verschiedener ML Verfahren und Algorithmen die reguläre Saison der Major League Baseball 2020, auf Basis von Spieldaten vorheriger Saisons, vorherzusagen.
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.
Die vorliegende Bachelorarbeit beschreibt die Konzeption und anschließende medienpraktische Umsetzung des persönlichen Online-Blogs www.thegreenie.eu zum Thema Nachhaltigkeit und einem “Low Impact”-Leben. Dieser bietet aufbereitete Informationen und Handlungstipps für einen nachhaltigeren Lebensstil. Die Konzeption umfasst die Navigationsstruktur, den Aufbau der Site und das Design. Auch die Blog-Inhalte und deren Produktion wurden konzeptionell ausgearbeitet und dokumentiert.
Die Konzeption basiert dabei auf einer Analyse potentieller Nutzer, dem Suchverhalten dieser und einer Benchmark-Analyse themenverwandter Websites. Die Umsetzung des Blogs erfolgte mit dem Content-Management-System Wordpress. Die Dokumentation der vorliegenden Arbeit beschreibt die Auswahl eines Themes und technische Einbindung des Blogs. Außerdem geht daraus hervor, wie der Blog durch integrierte Anpassungsmöglichkeiten im Theme, Plugins und Änderungen im Quellcode personalisiert und dem Zweck angepasst wurde.
Um Traffic zu generieren, wurde die Sichtbarkeit der Website durch Suchmaschinenoptimierung und die Einbindung sozialer Netzwerke erhöht. Die entsprechenden Maßnahmen sind ebenfalls in der Arbeit dokumentiert.
Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit war es, die Verbindungen von Rechtspopulisten und Rechtsextremisten im Web zu prüfen. Dazu wurden zehn Abgeordnete der AfDBundestagsfraktion mit einer Auswahl von Mitarbeitenden analysiert. Es wurden dazu Ergebnisse in der Suchmaschine Google, Backlinks und Social Media Auftritte angesehen und ausgewertet. Die Ergebnisse können dazu dienen Rückschlüsse auf andere Fraktionen der AfD zu ziehen. Es fand eine Unterteilung in aktive und passive Verbindungen statt. Die Ergebnisse wurden dann auf Prozentzahlen umgerechnet. Dies ermöglichte eine Skalierung auf eine durchschnittliche AfD Landtagsfraktion. Es wurden sowohl aktive als auch passive Verbindungen nachgewiesen. Die Arbeit kommt zu dem Ergebnis, dass es eine Vernetzung zwischen Rechtspopulisten und Rechtsextremisten gibt. Sie kommt auch zu dem Ergebnis, dass sich diese Vernetzung im Web aufzeigen lässt. Sie zeigt jedoch auch, dass es viele Daten gibt die nicht erhoben werden können und es viele Abgeordnete und Mitarbeiter gibt die keine solchen Verbindungen besitzen.
Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit der Analyse von Businessprozessen mittels Process Mining. Betrachtet werden sowohl theoretische Grundlagen, als auch die praktische Anwendung von Process Mining. In dieser Arbeit wird untersucht wie relevant der Themenbereich für eine Nutzung ist und welche Chancen und Herausforderungen ein Einsatz von Process Mining beinhaltet.
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.
Die vorliegende Bachelorthesis befasst sich mit der Entwicklung und Umsetzung eines Qualitätsmanagementsystems zur Analyse und Gewährleistung der redaktionellen Qualität von digitalen Stellenanzeigen des Online-Stellenmarktes jobvector. Der theoretische Teil beschreibt die Qualitätsfaktoren in digitalen Informationssystemen sowie die Grundlagen von Software-Qualitätsmanagement und Qualitätssicherungsmaßnahmen und dient als Basis für die Entwicklung und Umsetzung eines Systemtools für das redaktionelle Qualitätsmanagement. Der praktische Teil umfasst die Entwicklung einer kriteriengeleiteten Qualitätsanalyse auf Grundlage redaktioneller Qualitätsfaktoren. Das entwickelte Systemtool zur Erfassung der redaktionellen Qualität sowie die Weiterentwicklung des Content-Management-Systems führen zu einer Effizienzsteigerung der redaktionellen Arbeit und ermöglichen eine Reduzierung der Werbeausgaben für nicht optimierte Stellenanzeigen.