Im Rahmen dieser Bachelor-Arbeit wurde ein IT-gestützter Prototyp (als Excel-Applikation) entwickelt, mit dem komplexe Entscheidungsfindungen auf Grundlage der Nutzwertanalyse durchgeführt werden können. Er eignet sich zur Bewertung aller Arten von betrieblichen Anwendungssystemen, darüber hinaus ist er auch für andere unternehmerische Entscheidungen verwendbar, da die zugrunde liegende Nutzwertanalyse universell einsetzbar ist. Der Prototyp berücksichtigt und identifiziert 13 Merkmalsgruppen mit insgesamt 100 Merkmalen für Groupware. Ein zusätzlich erstelltes 20-minütiges Tutorial-Video erläutert Schritt für Schritt dessen Nutzung und Funktionalität. Sämtliche Gruppen und Merkmale wurden von einem befragten externen Experten gewichtet. Mit Hilfe des erarbeiteten umfangreichen Kataloges lassen sich künftig Groupware-Produkte effizienter und aussagekräftiger vergleichen. Dieses Tool ist eine Weiterentwicklung im Bereich der Nutzwertanalyse und hilft dabei, intuitiv und inhaltlich-vergleichend Merkmale/Gruppen zu erstellen und eine Nutzwertanalyse durchzuführen. Damit wird ein Benchmark mit vielfältigen Filteroptionen erstellt, der eine tabellarische als auch graphische Auswertung ermöglicht. Das durchgeführte Experten-Interview und die Auswertung der Fachliteratur haben aber auch deutlich gemacht, dass die Nutzwertanalyse nicht als einziges Argument bzw. Instrument zur Entscheidungsfindung beitragen darf. Zangemeister, Systemtechniker und Fachmann im Bereich der mehrdimensionalen Bewertung und Entscheidungsfindung, merkt hierzu an: "Nutzwertmodelle dürfen nicht als Ersatz, sondern zunächst als eine wichtige Ergänzung der übrigen Modelle betrachtet werden, die dem systematischen Abbau der Entscheidungsproblematik bei der Auswahl von Projektalternativen dienen können" [Zangemeister 1976, S.7]. Alles in allem bietet die Nutzwertanalyse aufgrund der strukturierten Zergliederung des Bewertungsprozesses in Teilaspekte eine qualitativ bessere Übersicht über ein zu bewertendes Problem und stellt eine aussagestarke Zusammenstellung und Auswertung mit detaillierten Informationen über die Bewertungsobjekte auf.

The search for scientific literature in scientific information systems is a discipline at the intersection between information retrieval and digital libraries. Recent user studies show two typical weaknesses of the classical IR model: ranking of retrieved and maybe relevant documents and the language problem during the query formulation phase. At the same time traditional retrieval systems that rely primarily on textual document and query features are stagnating for years, as it could be observed in IR evaluation campaigns such as TREC or CLEF. Therefore alternative approaches to surpass these two problem fields are needed. Two different search support systems are presented in this work and evaluated with a lab evaluation using the IR test collection GIRT and iSearch with 150 and 65 topics, respectively. These two systems are (1) a query expansion that is based on the analysis of co-occurrences of document attributes and (2) a ranking mechanism that applies informetric analysis of the productivity of information producers in the information production process. Both systems were compared to a baseline system using the Solr search engine. Both methods showed positive effects when applying additional document attributes like author names, ISSN codes and controlled terms. The query expansion showed an improvement in precision (bpref +12%) and in recall (R +22%). he alternative ranking methods were able to compete with the baseline for author names and ISSN codes and were able to beat the baseline by using controlled terms (MAP +14%). A clear negative influence was seen when using entities like publishers or locations. Both methods were able to generate a substantially different sorting of the result set, measured using Kendall. So, additional to the improved relevance in the result list, the user can get a new and different view on the document set. Query expansion using author names, ISSN codes and thesaurus terms showed great potential that lies within the rich metadata sets of digital library systems. The proposed ranking methods could outperform standard relevance ranking methods after they were filtered by the existence of a so-called power law. This showed that the proposed ranking methods cannot be used universally in any case but require specific frequency distributions in the metadata. A connection between the underlying informetric laws of Bradford, Lotka and Zipf is made clear. The evaluated methods were implemented as interactive search supporting systems that can be used in an interactive prototype and the social science digital library system Sowiport. Besides that, the methods are adaptable to other systems and environments using a free software framework and a web API.

The objective of this contribution is to conceptually analyze the potentials of entrepreneurial design thinking as being a rather new method for entrepreneurship education. Based on a literature review of different design thinking concepts we carve out a generic design thinking model upon we conceptually build a new model that considers entrepreneurial thinking as a valuable characteristic. The results of our work show that the characteristics of entrepreneurial design thinking can enhance entrepreneurship education by supporting respective action fields of entrepreneurial learning. In addition we reveal that entrepreneurial design thinking offers beneficial guidelines for the design of entrepreneurship education programs.

In dieser Arbeit wird ein Datenmodell für Shared Annotations vorgestellt. Basierend auf einem bereits existierenden Datenmodell für Annotationen, wird dieses erweitert um die Möglichkeit der Modellierung von Shared Annotations. Daraufhin werden Funktionen von Shared Annotations erläutert, die über das neue Annotationsmodell möglich sind.

Innovation can help a forward-looking company to rise up very quickly, furthermore, innovative products and services bring a company to a stage where it can win new segments of customers and be ahead of the competition. For their innovation process, the companies can distinguish between open and closed innovation. In this case, we will focus on open innovation and how companies share their innovation processes for the benefit of the company. They use information and innovation systems to define their innovation process, as well as, track innovative ideas and the phase of their development. There are always pros and cons when it comes to open innovation processes in an organization. We will try to look at certain examples in the business world to illustrate how good or bad an open innovation process can be for a company. In this Bachelor thesis, we will try to point out the essential criteria for an open innovation process and illustrate companies which have used open innovation processes. In some cases it went successfully and for some companies it went unsuccessfully.