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Auswirkung der Einführung eines Mindestlohns auf den Arbeitsmarkt, anhand eines Simulationsmodells
(2012)
Die Diskussion zum Thema Mindestlohn ist ein stets aktuelles und findet zur Jahreswende 2011/2012, in der diese Arbeit entstanden ist, von der Politik und Wirtschaft besonders viel Aufmerksamkeit. Die Aktualität dieses Themas und ihre Dynamik werden besonders darin bemerkbar, dass bei der Untersuchung der deutschen Literatur zu diesem Thema viele der Aussagen und Thesen nicht mehr zutreffen. Das eingangs aufgeführte Zitat von der amtierenden Bundesministerin für Arbeit und Soziales, Ursula von der Leyen, bringt zum Ausdruck, dass mittlerweile in der Politik ein Konsens darüber existiert, dass vollzeitbeschäftigte Arbeitnehmer in der Lage sein müssen, ihren Lebensunterhalt aus ihrem Einkommen zu sichern. Dies stellt für die christlich-demokratische Regierungspartei einen Dogmenwechsel dar. Während die CDU in den letzten Jahrzehnten auf die Tarifbindung gesetzt und einen Mindestlohn kategorisch abgelehnt hat, geht sie nun dazu über, Lohnuntergrenzen für alle Branchen zum Ziel ihrer Regierungsarbeit zu machen. Dies ist in starkem Maße darauf zurückzuführen, dass auf dem Arbeitsmarkt in den letzten Jahren die Lohnspreizung, die traditionell in Deutschland niedrig war, eine stark divergente Entwicklung genommen hat.
Ein weiterer Grund ist die abnehmende Rolle der Tarifbindung der letzten Jahre. Die Folge dieser Entwicklungen ist, dass 1,2 Millionen Menschen, somit vier Prozent der Beschäftigten, für Löhne unter fünf Euro. Weitere 2,2 Millionen Menschen arbeiten für Stundenlöhne unter sechs Euro, 3,7 Millionen Menschen verdienen unter sieben Euro und 5,1 Millionen Menschen arbeiten für Löhne unter acht Die Frage inwieweit ein Leben in Würde unter diesen Voraussetzungen möglich ist, beschäftigt große Teile der Gesellschaft. Denn damit sind das Volumen und die Lohnhöhe des Niedriglohnsektors auf ein Niveau gesunken, welche gesellschaftlich und politisch nicht mehr einfach zu vertreten sind. Zur Abwendung dieser Entwicklung wird das wirtschaftspolitische Instrument Mindestlohn, als probates Mittel, häufig in die Diskussion gebracht. So haben in der Vergangenheit viele Staaten den Mindestlohn auf unterschiedliche Art eingesetzt. Die Einführung eines flächendeckenden Mindestlohns in der Bundesrepublik wird vor allem mit den folgenden Zielen befürwortet.
Der Mindestlohn soll zum einen gewährleisten, dass Vollzeitbeschäftigte ein Einkommen erzielen, dass mindestens ihrem soziokulturellen Existenzminimum entspricht. Andererseits soll die Einführung des Mindestlohns die Notwendigkeit des Aufstockens mit dem Arbeitslosengeld II hemmen und somit die öffentlichen Kassen entlasten. Die Gegner des Mindestlohns lehnen die Einführung eines flächendeckenden allgemeinverbindlichen Mindestlohns, vor allem aufgrund arbeitsmarkttheoretischer Überlegungen, kategorisch ab. Diese vertreten die Ansicht, dass die Mechanismen des Arbeitsmarktes eine selbstregulierende Wirkung besitzen und ergänzt um die Tarifautonomie ausreichend geregelt sind. Eine drohende Vernichtung bestehender Arbeitsplätze und eine ausbleibende Schaffung neuer Arbeitsplätze werden als Folge der Einführung von Mindestlohn weiterhin argumentiert.
Hinzu kommt, dass in der Theorie je nach Denkschule und Position eine entgegengesetzte Auswirkung auf den Arbeitsmarkt prognostiziert werden kann. Vor dem Hintergrund der aktuellen Debatte untersucht die vorliegende Arbeit die Auswirkung der Einführung eines Mindestlohns. Um eine objektive Wertung für die vorliegende Problemstellung zu finden, wird mit Hilfe von Netlogo die computergestützte agentenbasierte Simulation benutzt. Anhand eines fiktiven Marktes mit fiktiven Akteuren/"Agenten" wird der Versuch unternommen, eine modellhafte Darstellung des Arbeitsmarktes abzubilden. Insbesondere soll untersucht werden, inwieweit die Einführung eines Mindestlohns, branchenspezifisch oder flächendeckend, den Beschäftigungsgrad und die Höhe der Löhne beeinflusst.
Aufgrund des branchenweiten Bedarfs den Konkurrenzkampf zu umgehen, entwickelten Kim und Mauborgne die Blue Ocean Strategy, um neue Märkte zu ergründen. Diese bezeichnen sie als einzigartig. Da jedoch weitere Strategien zur Ergründung neuer Märkte existieren, ist es das Ziel dieser Arbeit herauszufinden, anhand welcher Charakterisierungsmerkmale die Blue Ocean Strategy als einzigartig angesehen werden kann.
Die Strategie von Kim und Mauborgne soll daher mit Schumpeters schöpferischen Zerstörung, Ansoffs Diversifikationsstrategie, Porters Nischenstrategie und Druckers Innovationsstrategien verglichen werden. Für den Vergleich werden die Charakterisierungsmerkmale herangezogen, nach denen Kim und Mauborgne die Blue Ocean Strategy als einzigartig beurteilen. Auf Basis dieser Kriterien wird ein Metamodell entwickelt, mit dessen Hilfe die Untersuchung durchgeführt wird.
Der Vergleich zeigt, dass die Konzepte von Schumpeter, Ansoff, Porter und Drucker in einigen Kriterien der Blue Ocean Strategy ähneln. Keine der Strategien verhält sich jedoch in allen Punkten so wie das Konzept von Kim und Mauborgne. Während die Blue Ocean Strategy ein Differenzierung und Senkung der Kosten anstrebt, orientieren sich die meisten Konzepte entweder an einer Differenzierung oder an einer Kostenreduktion. Auch die Betretung des neuen Marktes wird unterschiedlich interpretiert. Während die Blue Ocean Strategy auf einen Markt abzielt, der unergründet ist und somit keinen Wettbewerb vorweist, werden bei den anderen Strategien oft bestehende Märkte als neu interpretiert, auf denen das Unternehmen bisher nicht agiert hat. Dies schließt die vorherige Existenz der Märkte jedoch nicht aus.
Auf Basis der durch den Vergleich gezogenen Erkenntnisse, kann somit die Blue Ocean Strategy als einzigartig bezeichnet werden.
Große Mengen qualitativer Daten machen die Verwendung computergestützter Verfahren bei deren Analyse unvermeidlich. In dieser Thesis werden Text Mining als disziplinübergreifender Ansatz, sowie die in den empirischen Sozialwissenschaften üblichen Methoden zur Analyse von schriftlichen Äußerungen vorgestellt. Auf Basis dessen wird ein Prozess der Extraktion von Konzeptnetzwerken aus Texten skizziert, und die Möglichkeiten des Einsatzes von Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprachen aufgezeigt. Der Kern dieses Prozesses ist die Textverarbeitung, zu deren Durchführung Softwarelösungen die sowohl manuelles als auch automatisiertes Arbeiten unterstützen, notwendig sind. Die Anforderungen an diese Werkzeuge werden unter Berücksichtigung des initiierenden Projektes GLODERS, welches sich der Erforschung von Schutzgelderpressung durchführenden Gruppierungen als Teil des globalen Finanzsystems widmet, beschrieben, und deren Erfüllung durch die zwei hervorstechendsten Kandidaten dargelegt. Die Lücke zwischen Theorie und Praxis wird durch die prototypische Anwendung der Methode unter Einbeziehung der beiden Lösungen an einem dem Projekt entspringenden Datensatz geschlossen.
Data Mining im Fußball
(2014)
Data Mining ist die Anwendung verschiedener Verfahren, um nützliches Wissen automatisch aus einer großen Menge von Daten zu extrahieren. Im Fußball werden seit der Saison 2011/2012 umfangreiche Daten der Spiele der 1. und 2. Bundesliga aufgenommen und gespeichert. Hierbei werden bis zu 2000 Ereignisse pro Spiel aufgenommen.
Es stellt sich die Frage, ob Fußballvereine mithilfe von Data Mining nützliches Wissen aus diesen umfangreichen Daten extrahieren können.
In der vorliegenden Arbeit wird Data Mining auf die Daten der 1. Fußballbundesliga angewendet, um den Wert bzw. die Wichtigkeit einzelner Fußballspieler für ihren Verein zu quantifizieren. Hierzu wird der derzeitige Stand der Forschung sowie die zur Verfügung stehenden Daten beschrieben. Im Weiteren werden die Klassifikation, die Regressionsanalyse sowie das Clustering auf die vorhandenen Daten angewendet. Hierbei wird auf Qualitätsmerkmale von Spielern, wie die Nominierung eines Spielers für die Nationalmannschaft oder die Note, welche Spieler für ihre Leistungen in Spielen erhalten eingegangen. Außerdem werden die Spielweisen der zur Verfügung stehenden Spieler betrachtet und die Möglichkeit der Vorhersage einer Saison mithilfe von Data Mining überprüft. Der Wert einzelner Spieler wird mithilfe der Regressionsanalyse sowie einer Kombination aus Cluster- und Regressionsanalyse ermittelt.
Obwohl nicht in allen Anwendungen ausreichende Ergebnisse erzielt werden können zeigt sich, dass Data Mining sinnvolle Anwendungsmöglichkeiten im Fußball bietet. Der Wert einzelner Spieler kann mithilfe der zwei Ansätze gemessen werden und bietet eine einfache Visualisierung der Wichtigkeit eines Spielers für seinen Verein.
Das World Wide Web (WWW) ist heute zu einem sehr wichtigen Kommunikationskanal geworden, dessen Nutzung in der Vergangenheit stetig gestiegen ist. Websitebesitzer haben schon seit der Entwicklung des ersten Web Browser von Tim Berners-Lee im Jahre 1990 Interesse daran, das Verhalten von Benutzern zu erkennen und zu verstehen. Durch den Einfluss, den der Onlinekanal heute erzielt und welcher alle anderen Medien übersteigt, ist auch das Interesse im Beobachten von Website-Benutzungen und Benutzeraktivitäten noch weiter gestiegen. Das Sammeln und Analysieren von Daten über die Benutzung von Websites kann helfen, Benutzerverhalten zu verstehen, Services zu verbessern und Gewinn zu steigern.
Darüber hinaus ist es Voraussetzung für effektives Website Design und Management, effektive Mass Customization und effektives Marketing. Das Themengebiet, welches diese Aspekte betrachtet, heißt Web Analytics (WA).rnAllerdings führen sich ändernde Technologien und sich entwickelnde Web Analytics Methoden und Prozesse zu großen Herausforderungen für Unternehmen, die Web Analytic Programme durchführen. Aufgrund fehlender Ressourcen in den verschiedensten Bereichen, sowie einer hier oft aufzufindenden anderen Art von Websites, ist es vor allem für Klein- und Mittelständige Unternehmen (KMU) sowie Non-Profit Organisationen schwer, Web Analytics in einer effektiven Weise zu betreiben.
Dieses Forschungsvorhaben zielt daher darauf ab, die vorhandene Lücke zwischen der Theorie, den Möglichkeiten die Tools bieten und den betrieblichen Anforderungen zu identifizieren. Hierfür wird das Thema von drei verschiedenen, jedoch aufeinander aufbauenden Richtungen betrachtet: der akademischen Literatur, Web Analytic Programmen und einer Fallstudie. Mit Hilfe eines Action Research Ansatzes war es möglich, einen ganzheitlichen Überblick des Themengebiets Web Analytics zu erhalten und bestehende Lücken aufzudecken. Das Ergebnis dieser wissenschaftlichen Arbeit ist ein Framework, welches KMUs die Informations-Websites betreiben dabei hilft, Web Analytic Initiativen durch zu führen.
Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist ein bildgebendes Verfahren, das in der medizinischen Diagnostik zur Darstellung von Struktur und Funktion der Gewebe und Organe im Körper eingesetzt wird. Diffusionsgewichtete Bildgebung ist ein spezielles bildgebendes MRT Verfahren, welches es ermöglicht, nichtinvasiv und in vivo Einblicke in den Verlauf von Nervenbahnen zu geben. Es erlaubt damit, Aussagen über die Struktur und Integrität dieser Verbindungsbahnen zu treffen. Im klinischen Alltag findet diese Modalität Anwendung in der neurochirurgischen Operationsplanung, wie beispielsweise bei Resektionen von Läsionen, die in wichtigen funktionellen oder tiefiegenden Arealen liegen, wo die Beschädigungsgefahr wichtiger Nervenbahnen gegeben ist. Kommt es im Zuge der Operation zu einer etwaigen Durchtrennung von wichtigen Bahnen, kann dies zu erheblichen funktionellen Beeinträchtigung führen. Diese Arbeit gibt eine Einführung in die MRT-Bildgebung und wird sich im Speziellen mit der Aufnahme von diffusionsgewichtetenMRT- Daten beschäftigen. Generell besteht das Problem, dass das Auflösungsvermögen von Diffusionsdaten relativ niedrig ist in Relation zum Aufnahmeobjekt. So werden in einem einzelnen 3D Volumenelement, auch Voxel genannt, eine Reihe von Nerventrakten abgebildet, die sich beispielsweise kreuzen, aufsplitten oder auffächern. Hier besteht die Notwendigkeit, diese Voxel zu identifizieren und zu klassifizieren, um auch in schwierigen Regionen aus den lokalen Diffusionsdaten die Verläufe von Nervenbündeln möglichst exakt zu rekonstruieren. Diese Rekonstruktion wird durch die sogenannte Traktographie realisiert. Im Zuge dieser Arbeit werden wir existierende Rekonstruktionsmethoden, wie beispielsweise diffusion tensor imaging (DTI) und q-ball imaging (QBI) auf synthetisch generierten Daten untersuchen. Wir werden herausstellen, welche wertvollen Informationen die rekonstruierten Daten liefern können und welche individuellen Einschränkungen es gibt. QBI rekonstruiert eine orientation distribution function (ODF), deren lokalen Maxima in vielen Fällen mit den Richtungen der Nervenbahnen übereinstimmen. Wir bestimmen diese lokalen Maxima. Auf den Metriken des Diffusionstensors wird eine neue voxelbasierte Klassifikation vorgestellt. Die Vereinigung von voxelbasierter Klassifikation, lokalen Maxima und globalen Informationen aus der Nachbarschaft eines Voxels ist der Hauptbeitrag dieser Arbeit und führt zur Entwicklung eines globalen Klassifikators, der mögliche Traktographie-Richtungen vorgibt und asymmetrische Konfigurationen ermittelt. Im Anschluss wird ein eigener Traktographie-Algorithmus vorgestellt, der auf den Ergebnissen des globalen Klassifikators arbeitet und somit auch Aufsplittungen von Nervenbahnen abbilden kann.
Diese Masterarbeit hat das Ziel, die Frage zu klären, wie man Stakeholder an einem Projekt beteiligen kann. Es werden Methoden diskutiert, wie man die relevanten Stakeholder aus der Fülle der Anspruchsgruppen auswählt und wie man diese Stakeholder in den Beteiligungsprozess einbindet. Der Beteiligungsprozess sieht neben klassischen Beteiligungsmethoden wie Workshops vor allem moderne Web 2.0 Methoden vor.
Im Rahmen des "Design Thinking"-Prozesses kommen unterschiedliche Varianten kreativitätsfördernder Techniken zum Einsatz. Aufgrund der zunehmenden Globalisierung ergeben sich immer häufiger Kollaborationen, bei denen sich die jeweiligen Projektteilnehmer an verteilten Standorten befinden. Somit erweist sich die Digitalisierung des Design-Prozesses als durchaus erstrebenswert. Ziel der hier vorliegenden Untersuchung ist daher die Erstellung eines Bewertungsschemas, welches die Eignung digitaler Kreativitätstechniken in Bezug auf das "Entrepreneurial Design Thinking" misst. Des Weiteren soll geprüft werden, inwiefern sich der Einsatz von e-Learning-Systemen in Kombination mit der Verwendung digitaler Kreativitätstechniken eignet. Diese Prüfung soll am Beispiel der e-Learning Software "WebCT" konkretisiert werden. Hieraus ergibt sich die folgende Fragestellung: Welche digitalen Kreativitätstechniken eignen sich für die Anwendung im Bereich des "Entrepreneurial Design Thinkings" unter Einsatz der e-Learning Plattform "WebCT"? Zunächst wird eine Literaturanalyse bezüglich des "Entrepreneurial Design Thinkings", der klassische und digitale Kreativitätstechniken sowie des Arbeitens in Gruppen, was auch das Content Management, e-Learning-Systeme und die Plattform "WebCT" beinhaltet, durchgeführt. Im Anschluss daran wird eine qualitative Untersuchung durchgeführt. Auf Basis bereits bestehender Literatur, soll ein Bewertungsschema erstellt werden, welches misst, welche der behandelten digitalen Kreativitätstechniken für den Einsatz im "Entrepreneurial Design Thinking" am besten geeignet ist. Darauf aufbauend erfolgt die Verknüpfung des digitalisierten "Design Thinking"-Prozesses mit der e-Learning Plattform "WebCT". Abschließend wird diskutiert, in wie fern diese Zusammenführung als sinnvoll erachtet werden kann.
Wir präsentieren die konzeptuellen und technologischen Grundlagen einer verteilten natürlich sprachlichen Suchmaschine, die einen graph-basierten Ansatz zum Parsen einer Anfrage verwendet. Das Parsing-Modell, das in dieser Arbeit entwickelt wird, generiert eine semantische Repräsentation einer natürlich sprachlichen Anfrage in einem 3-stufigen, übergangsbasierten Verfahren, das auf probabilistischen Patterns basiert. Die semantische Repräsentation einer natürlich sprachlichen Anfrage wird in Form eines Graphen dargestellt, der Entitäten als Knoten und deren Relationen als Kanten repräsentiert. Die präsentierte Systemarchitektur stellt das Konzept einer natürlich sprachlichen Suchmaschine vor, die sowohl in Bezug auf die einbezogenen Vokabulare, die zum Parsen der Syntax und der Semantik einer eingegebenen Anfrage verwendet werden, als auch in Bezug auf die Wissensquellen, die zur Gewinnung von Suchergebnissen konsultiert werden, unabhängig ist. Diese Funktionalität wird durch die Modularisierung der Systemkomponenten erreicht, die externe Daten durch flexible Module anspricht, welche zur Laufzeit modifiziert werden können. Wir evaluieren die Leistung des Systems indem wir die Genauigkeit des syntaktischen Parsers, die Präzision der gewonnenen Suchergebnisse sowie die Geschwindigkeit des Prototyps testen.
In der Betriebswirtschaft wird das Steuern von Preis und Kapazität einer be- stimmten Ware oder Dienstleistung als Yield oder Revenue Management bezeich- net. Im wesentlichen geht es darum, die vorhandenen knappen Gütter ertrags- bzw. erlösmaximal zu vermarkten. Dies wird zum einen durch Erstellen von Pro- gnosen über das zukünftige Kundenverhalten, zum anderen durch den Einsatz verschiedener Ertragsmaximierungstechniken, wie z.B. Preisdifferenzierung oder Überbuchung, erreicht. So lassen sich die Zahlungsbereitschaften verschiedener Nachfragegruppen optimal abschöpfen, der Auslastungsgrad erhöhen und somit der Ertrag optimieren. Das Yield-Management entstand nach der Deregulierung des amerikanischen Luft- verkehrsmarktes im Jahre 1978, als zahlreiche Fluggesellschaften den etablierten Airlines Konkurenz machten. Sie zielten mit ihren günstigen Preisen vor allem auf Freizeitreisende und konnten so erhebliche Marktanteile gewinnen. Im Zuge des Preiskampfes entwickelten Fluggesellschaften verschiedene Techniken zur Steuerung der Preise und Kapazitäten um ihre Erlöse zu maximieren. So konnte z.B. American Airlines trotzt schlechterer Kostenstruktur viele Wettbewerber vom Markt drängen, als sie 1985 zum ersten mal das neue Konzept vollständig eingesetzt haben. Vergl. (vergl. uRK05, Kap. A). Im folgenden haben andere Branchen, wie Autovermieter und Hoteliers, die Kon- zepte des Yield-Managements adoptiert und erfolgreich eingesetzt. Die Mechanis- men der Nachfrageprognosen und Optimierung der Produktsegmente, Kontingente und Preise sind stets die gleichen. Es ädern sich lediglich die branchenspezifischen Parameter sowie Optimierungsziele. Im Rahmen dieser Diplomarbeit werden die möglichen Einsatzgebiete des Yield- Managements untersucht. Es wird der Versuch unternommen ein allgemeingültiges Model zur Steuerung von Preis und Kapazität von Dienstleistungen oder Pro- dukten zu entwickeln. Das Model wird dann am speziellen Beispiel der Touris- musbranche, insbesondere der Produkte eines Reiseveranstalters, in einem Yield- Management-Modul des Reiseveranstaltersystems TourPaX implementiert.