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Sowohl Secondhand-Mode als auch Fast Fashion erfreuen sich wachsender Beliebtheit (vgl. Albrecht et al., 2022, S. 46; vgl. Statista Consumer Market Insights, 2022) – vor allem bei Frauen. Während Fast Fashion eher für Konsumlust und Schnelllebigkeit steht, verkörpert Secondhand-Mode im Kontext des kollaborativen Konsums eher nachhaltige, bewusste Konsumformen. Secondhand-Kundinnen müssen nicht nachhaltig motiviert sein, finanzielle Motive haben eine mindestens ebenso hohe Bedeutung (vgl. McNeill & Venter, 2019, S. 376). Da Fast Fashion nicht nur schnell konsumiert, sondern auch schnell entsorgt wird (vgl. G. Birtwistle & Moore, 2007, S. 211), wird es eine Zunahme von billiger Fast Fashion auf dem Secondhand-Markt geben. Angesichts dessen ist das Ziel der vorliegenden Masterthesis, die Einstellungen von Secondhand-Kundinnen gegenüber Fast Fashion zu untersuchen. Hinter den Einstellungen gegenüber Fast Fashion können auch tiefer liegende Einstellungen zum Konsum im Allgemeinen oder aktuelle Konsumtrends stehen, die sich im Modekonsum manifestieren. Die Consumer Culture Theory bildet daher den theoretischen Rahmen. Die Theorie untersucht erfahrungsbezogene und soziokulturelle Dimensionen des Konsums (vgl. Arnould et al., 2005, S. 870). Im Rahmen eines qualitativen, explorativen Forschungsdesigns werden 13 problemzentrierte Leitfadeninterviews mit Secondhand-Kundinnen geführt und mittels qualitativer Inhaltsanalyse ausgewertet. Die Einstellungen gegenüber Fast Fashion erweisen sich als überwiegend negativ, denn Fast Fashion wird häufig mit einer schlechten Qualität, Überkonsum und Schnelllebigkeit von Modetrends assoziiert. Deshalb besteht beim Neukauf ein schlechtes Gewissen, welches die Probandinnen jedoch nicht grundsätzlich von einem Neukauf abhält. Die kognitive Dissonanz zwischen der negativen Einstellung und dem eigenen Kaufverhalten löst sich durch einen Gebrauchtkauf auf, denn einem Fast Fashion-Kleidungsstück wird im Secondhand-Kontext ein zweites Leben geschenkt. Die Probandinnen hinterfragen auch über ihren Modekonsum hinaus ihr Konsumverhalten und versuchen bewusst zu konsumieren.
As a result of the widespread use of online networking sites, the ways in which people connect and network, both personally and professionally, have been transformed in recent years. Platforms such as LinkedIn or XING have profoundly changed the dynamics of professional networking by providing new means of contact and creating an environment that promotes the exchange of knowledge and ideas. However, compared to social network sites, professional network sites have received little attention in research despite their growing importance. Particularly, the relationship between the use of professional network sites and users' well-being has been understudied. However, the investigation of these platforms is of societal relevance given their consistent growth and the increasing importance of these platforms for both individuals and companies. Existing research on the relationship between the use of social network sites (SNS) and the subjective well-being of users has identified the usage type (active and passive use) as a relevant variable. The aim of this study was to transfer these findings to the context of professional network sites and to explore the relationship between the type of use of a professional network site and the subjective well-being of its users.For this purpose, the active-passive model of SNS use was applied to the context of professional network sites for the first time. To answer the research question, a quantitative online survey was conducted with 526 LinkedIn users. Results of the mediation analyses revealed an indirect positive relation between active use of LinkedIn and well-being. Conversely, a negative indirect relation was found between passive use of LinkedIn and subjective well-being. All tested mediating variables, including social capital for active use and upward social comparison, downward social comparison and envy for passive use, were determined to be relevant in explaining the link between well-being and active and passive LinkedIn use, respectively.
Persönlichkeitsbildung ist ein wichtiger Bildungsbereich, welcher in Bibliotheken als Bildungseinrichtungen aufgegriffen werden kann. Daher wird Persönlichkeitsbildung in der bibliothekarischen Veranstaltungsarbeit am Beispiel von theaterpädagogischen Projekten innerhalb dieser Bachelorarbeit thematisiert. Aus der psychologischen Definition von Persönlichkeit und Persönlichkeitsentwicklung geht hervor, dass dies eine Eigenleistung ist, die unterstützt werden kann. In Bezug auf gesellschaftliche Rollen, Identitätsbildung und kulturelle Ausdrucksmöglichkeiten, die im Jugendalter relevant sind, gilt es theaterpädagogische Projekte als Option zu betrachten. Dort kann eine soziale Realität geschaffen werden, die Teilnehmenden vielseitige Möglichkeiten zur Persönlichkeitsbildung zur Verfügung stellt. Bibliotheken können als kultureller Raum solche Angebote in ihrer Veranstaltungsarbeit ansiedeln.
Durch die Corona-Pandemie haben die Instrumente und Ideen des New Work an Wichtigkeit gewonnen. Sie beinhalten sowohl ein Neudenken des Begriffs der Arbeit generell als auch die Umstrukturierung der Arbeit in Umfeld, Raum und Rahmen zugunsten der Arbeitnehmenden im Speziellen. Durch die plötzliche Home-Office-Pflicht ergaben sich für viele Firmen und Unternehmen neue Umstände, die ein Umdenken von Arbeit und Raum nötig machten. Mit einem Mal wurden einige Instrumente des New Work zu einem Standard. Die Grundidee des New Work gibt es schon seit den 1980ern, sie wurde von Frithjof Bergmann entwickelt. Die Definition, die momentan (2023) genutzt wird, besteht erst seit circa 2020 und ist somit noch im Entwicklungs- und Erprobungsstadium. Dennoch können und könnten einige der Instrumente in den internen Personalprozessen wissenschaftlicher Spezialbibliotheken genutzt werden. Die vorgestellten Methoden sind die der flachen Hierarchien, der flexiblen Arbeitsstrukturen und der Mitarbeiterbindung.
Das Ziel dieser Arbeit ist herauszufinden, wie sich das Nachhaltigkeitsziel Gesundheit und Wohlergehen (SDG 3) der Agenda 2030 für nachhaltige Entwicklung in Bibliotheken umsetzen lässt. Angebote zur Bewegung und zur Gesundheitsbildung sind zumeist noch nicht Bestandteil von Bibliotheksaufgaben. Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurden Literaturrecherchen durchgeführt. Beispiele und Ideen zur Umsetzung von SDG 3 in Bibliotheken werden entwickelt, um sowohl die Gesundheitskompetenz als auch das Wohlergehen der Nutzenden zu verbessern. Da der Zusammenhang von Armut und Gesundheit durch Studien belegt werden kann, können hier Angebote zur Verbesserung der Lebensqualität und zu mehr Chancengleichheit beitragen. Mit der Umsetzung von Gesundheit und Wohlergehen in Bibliotheken werden die Grundrechte Zugang zu Informationen, Bildung und Teilhabe erfüllt.
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.
This thesis aims to extend an existing Open Educational Resource (OER), which is available as a GitHub repository, and provide an organized introduction to basic machine learning (ML) concepts and algorithms. Further models, followed by structured metadata for each object, will be included while adhering to the contribution guidelines of the OER and following the CC license. The Machine-Learning-OER Basics repository intends to provide a wide range of benefits by enabling diverse users to apply and distribute machine learning algorithms. The goal of this digital collection is to fill the existing gap for instructional material on using machine learning in OER as well as make it easier to learn ML concepts effectively. These ML models are developed using the programming language Python and the library scikit-learn, among other standard libraries. Jupyter Notebook will make it straightforward for the user to explore the code. In order to apply the models to various practical scenarios, a non-specific data set is selected. This work is considered a solution approach in that it includes adding classification models.
A performance comparison of the models is conducted. This comparative analysis evaluates the efficiency of each model. The examination includes various metrics for measurement. This work serves as a written extension, providing comprehensive background information on the algorithms utilized within the repositories and the performance comparison.
Für die einfache Literaturrecherche von Fachinformationen bietet die ZB MED eine Literaturdatenbank namens LIVIVO an. Um eine thematische Suche zu ermöglichen, befasst sich diese Bachelorarbeit mit der Themenklassifikation der in der Datenbank vorhandenen Publikationen. Das Ziel der Arbeit besteht darin, den Korpus für eine automatisierte Klassifizierung aufzubereiten, um eine relevante Klasseneinteilung zu erzielen. Ausgehend von der Annahme, dass eine Textklassifizierung durch spezifische Terme und Schlüsselwörter gezieltere und aussagekräftigere Ergebnisse liefern kann, wird eine themenspezifische Aufbereitung mithilfe von Wissensorganisationssystemen (Thesauri) eingebunden. Hierzu wird im Vorhinein eine automatisierte Spracherkennung der Publikationen implementiert. Nach der Indexierung der Schlüsselwörter in den Dokumenten werden zwei statistische Klassifikationsmodelle für die Klassifizierung angewandt. Hierzu gehört die Latent Dirichlet Allocation, sowie der Stochastic Gradient Descent Classifier. Abschließend wird die automatische Schlagwortextraktion mit einer intellektuellen Themenanalyse verglichen und die Performance der Klassifizierung mit den aufbereiteten In Input-Daten auf eine Verbesserung hin analysiert.
Das Ziel in dieser Arbeit soll es sein ein Recommender System für den Fußball zu entwickeln, welches Vereine bei der Suche nach potenziellen neuen Spielern unterstützen soll. Um dieses System zu entwickeln bedarf es zunächst einer Sichtung von möglichen Datenquellen. Hierzu wird letztlich ein Webscraper verwendet um benötigte Daten von Spielern von der Seite fbref.com zu sammeln. Für die Analyse der Daten wird das k-means Clustering verwendet, welches die Spieler innerhalb ihrer unterschiedlichen Spielstile einteilen soll. Zur Verbesserung der Clustering Ergebnisse werden die Spieler bereits zuvor in die Kategorien Verteidigung, Mittelfeld und Sturm unterteilt. Die gewonnenen Spielercluster werden in einem abschließenden Schritt mittels Faktorenanalyse miteinander verglichen und die Spieler erhalten innerhalb ihres Clusters eine Platzierung. Mit Hilfe dieser Platzierung soll es Vereinen ermöglicht werden, bereits erste Vorauswahlen treffen zu können.
Die vorliegende medienpraktische Arbeit befasst sich mit der Entwicklung und Umsetzung einer Content-Strategie für die Künstlermarke artbyalexcarla. Dieser liegt eine ausführliche Analyse der Akteure des Kunstmarktes, als auch dem Kunsthandel und der dortigen Kommunikation zugrunde. Auf Grundlage dieser wurde daraufhin für den Instagram Auftritt von artbyalexcarla ein Content-Audit durchgeführt. Dieser beinhaltet die Analyse des IST-Zustandes, Wettbewerber sowie eine genauere Definition der Zielgruppe. Zur Umsetzung der Strategie wurde für den Instagram-Account sowohl inhaltlich als auch visuell Content geplant und produziert, welcher abschließend evaluiert wurde. Auch wurden in dieser Arbeit die Website sowie Offline-Präsenz der Künstlerin berücksichtigt. Auf Grundlage der Strategie soll es dann möglich sein für artbyalexcarla zielgerichtetes Marketing zu betreiben, um kommerziellen Erfolg erreichen zu können.