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“Did I say something wrong?” A word-level analysis of Wikipedia articles for deletion discussions
(2016)
Diese Arbeit beschäftigt sich damit, linguistische Erkenntnisse auf Wortebene über schriftlichen Diskussionen zu gewinnen. Die Unterscheidung zwischen Botschaften, welche sich förderlich auf Diskussionen auswirken und jene, welche diese unterbrechen, spielte dabei eine besondere Rolle. Hierbei lag ein Schwerpunkt darauf, zu ermitteln, ob Ich- und Du-Botschaften charakteristisch für die beiden Kommunikationsarten sind. Diese Botschaften sind über Jahre hinweg zu Empfehlungen für erfolgreiche Kommunikation avanciert. Ihre zugeschriebene Wirkung wurde zwar mehrfach bestätigt, jedoch geschah dies stets in kleineren Studien. Deshalb wurde in dieser Arbeit mithilfe der Löschdiskussionen der englischen Wikipedia und der Liste gesperrter Nutzer eine vollautomatische Erstellung eines annotierten Datensatzes entwickelt. Dabei wurden Diskussionsbotschaften entweder als förderlich oder schädlich für einen konstruktiven Diskussionsverlauf markiert. Dieser Datensatz wurde anschließend im Rahmen einer binären Klassifikation verwendet, um charakteristische Worte für die beiden Kommunikationsarten zu bestimmen. Es wurde zudem untersucht, ob anhand von Synsemantika (auch bekannt als Funktionswörter) wie Pronomen oder Konjunktionen eine Entscheidung über die Kommunikationsart einer Botschaft getroffen werden kann. Du-Botschaften wurden, übereinstimmend mit ihrer zugeschriebenen negativen Auswirkung auf Kommunikation, als schädlich in den durchgeführten Untersuchungen identifiziert. Entgegen der zugeschriebenen positiven Auswirkung von Ich-Botschaften, wurde bei diesen ebenfalls eine schädlich Wirkung festgestellt. Eine klare Aussage über die Relevanz von Synsemantika konnte anhand der Ergebnisse nicht getroffen werden. Weitere charakteristische Worte konnten nicht festgestellt werden. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein anderes Modell textliche Diskussionen potentiell besser abbilden könnte.
Der vorliegenden Arbeit liegt die Frage zugrunde in wie weit die zunehmende Digitalisierung die Work-Life Balance beeinflusst, was auch gleichzeitig das Ziel dieser Arbeit beschreibt.
Dazu wird eine Literaturrecherche durchgeführt, in der eine direkte Korrelation vom subjektiven Work-Life Balance Empfinden mit dem empfundenen Stresslevel hergestellt wird. Mit Hilfe von Antonovskys Salutogenetischen Modell (1997) aus dem Bereich der Stressforschung werden Faktoren ermittelt, welche das individuelle Stressempfinden - und somit die empfundene Work-Life Balance - beeinflussen. Es wird ein Interviewleitfaden für ein problemzentriertes Interview nach Witzel (1985) erstellt, welches als Hauptuntersuchungsgrundlage die Beeinflussung der ermittelten Faktoren durch die Digitalisierung beinhaltet, welche anhand einer qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring (2014) ausgewertet werden.
Demnach hat die Digitalisierung Einfluss auf jeden dieser ermittelten Faktoren und damit zusammenhängend auf die Work-Life Balance. Dies zeigt, dass uns die Digitalisierung in fast allen Bereichen unseres beruflichen oder privaten Lebens beeinflusst. Ob dieser Einfluss positiv oder negativ ist, hängt von dem Individuum ab, welches diesen Faktor bewertet. Es konnten klare Unterscheidungen zwischen Personen festgestellt werden, die in einem IT-Beruf arbeiten und solche die dies nicht tun. Auf die Personen im IT-Beruf hatte die Digitalisierung einen deutlich besseren Einfluss auf die Work-Life Balance als auf solche, die nicht in solch einem Beruf arbeiten.
Willingness to pay and willingness to accept on a two-sided platform - The use case of DoBeeDo
(2019)
It is widely known that especially for technology-based start-ups, entrepreneurs need to set up the boundaries of the business and define the product/service to offer in order to minimize the risk of failure. The goal of this thesis is to not only emphasize the importance of the business model development and evaluation but also show an example customer validation process for an emerging start-up named DoBeeDo, which is a mobile app operating on a two-sided market. During the process of customer validation a survey has been conducted to evaluate the interest of the target groups as well as the fit of their expectations using the Willingness to Pay and Willingness to Accept measures. The paper includes an analysis and evaluation of the gathered results and assesses whether the execution of the Customer Development Model can be continued.
Diese Arbeit soll das von Dietz und Oppermann entwickelte Planspiel „Datenschutz 2.0“ an den heutigen Alltag der Schüler anpassen, die Benutzung in der Sekundarstufe II ermöglichen und die technischen und gesetzlichen Problematiken des Planspiels beheben. Das mit dem Planspiel aufgegriffene Thema Datenschutz ist im rheinland-pfälzischen Informatik-Lehrplan für die Sekundarstufe II verankert. Hier wird der Begriff Datenschutz in der Reihe „Datenerhebung unter dem Aspekt Datenschutz beurteilen“ genannt. Jedoch werden in dem Planspiel keine Daten erhoben, sondern die selbst hinterlassenen Datenspuren untersucht. Diese Form des Datenschutzes ist im Grundkurs in der vorgeschlagenen Reihe „Datensicherheit unter der Berücksichtigung kryptologischer Verfahren erklären und beachten“ unter dem Thema Kommunikation in Rechnernetzen zu finden. Im Leistungskurs steht die Datensicherheit in gleichbenannter Reihe und Thema und in der Reihe „Datenerhebung unter dem Aspekt Datenschutz beurteilen“ im Thema Wechselwirkung zwischen Informatiksysteme, Individuum und Gesellschaft.
Künstliche neuronale Netze sind ein beliebtes Forschungsgebiet der künst-
lichen Intelligenz. Die zunehmende Größe und Komplexität der riesigen
Modelle bringt gewisse Probleme mit sich. Die mangelnde Transparenz
der inneren Abläufe eines neuronalen Netzes macht es schwierig, effiziente
Architekturen für verschiedene Aufgaben auszuwählen. Es erweist sich als
herausfordernd, diese Probleme zu lösen. Mit einem Mangel an aufschluss-
reichen Darstellungen neuronaler Netze verfestigt sich dieser Zustand. Vor
dem Hintergrund dieser Schwierigkeiten wird eine neuartige Visualisie-
rungstechnik in 3D vorgestellt. Eigenschaften für trainierte neuronale Net-
ze werden unter Verwendung etablierter Methoden aus dem Bereich der
Optimierung neuronaler Netze berechnet. Die Batch-Normalisierung wird
mit Fine-tuning und Feature Extraction verwendet, um den Einfluss der Be-
standteile eines neuronalen Netzes abzuschätzen. Eine Kombination dieser
Einflussgrößen mit verschiedenen Methoden wie Edge-bundling, Raytra-
cing, 3D-Impostor und einer speziellen Transparenztechnik führt zu einem
3D-Modell, das ein neuronales Netz darstellt. Die Validität der ermittelten
Einflusswerte wird demonstriert und das Potential der entwickelten Visua-
lisierung untersucht.
Es wird ein Augmented-Reality Ansatz zur Erforschung modularer OSGi-Softwaresysteme präsentiert. Der Prototyp wird unter der Verwendung der Microsoft HoloLens implementiert. Module, wie Komponenten und Packages, werden in einer virtuellen Stadt dargestellt. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Anwender, die Software-Architektur mittels intuitiver Navigation zu erkunden: Spracheingabe, Blickpunkt- und Gestenkontrolle. Eine multifunktionale Benutzeroberfläche wird vorgestellt, die für verschiedene Zielgruppen adaptiert werden kann. Viele veröffentlichte Visualisierungen weisen keine klare Zielgruppendefinition auf. Das Konzept kann leicht auf andere Darstellungsformen, wie beispielsweise der Inselmetapher übertragen werden. Erste Ergebnisse einer Evaluierung, die mittels kleiner strukturierter Interviews gewonnen werden konnten, werden präsentiert. Die Probanden mussten vier Programm-verständnis Aufgaben lösen und ihren Aufwand, sowie ihre Arbeitsbelastung einschätzen. Die Ergebnisse bilden eine gute Grundlage für weitere Forschung im Bereich der Software- Visualisierung in Augmented Reality.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Betrachtung der Rolle von Vertrauen zwischen den Kapitalnehmern und Kapitalgebern auf einer der größten Crowdfunding-Plattformen, Kickstarter. Kernthema ist die Beantwortung der Forschungsfragen, wie das Vertrauen zwischen den Kapitalgebern und Kapitalnehmern im Kontext von Crowdfunding entsteht, welche Faktoren das Maß von Vertrauen in dieser Beziehung beeinflussen und welche Signale für die Vertrauensbildung verantwortlich sind. Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, das von Zerwas, Kilian und von Kortzfleisch 2015 vorgestellte konzeptuelle Modell der Einflussfaktoren von Vertrauen im Kontext von Crowdfunding aus Sicht der Kapitalgeber zu überprüfen und gegebenenfalls zu erweitern.
Auf Grundlage einer Literaturrecherche und qualitativer, leitfadenorientierter Interviews werden die gesammelten Daten diskutiert, bestehende Faktoren verifiziert und weiterführend neue Faktoren und Signale identifiziert, die die Bildung von Vertrauen auf Crowdfunding-Plattformen beeinflussen.
Als Ergebnis werden die Überarbeitung sowie Erweiterung des Ausgangsmodells um die neuen Faktoren geographische Nähe, Vermittlerqualität und Verständnis vom Konzept Crowdfunding vorgeschlagen. Anhand der Häufigkeit der Erwähnung und Relevanz der Faktoren und beeinflussenden Signale in den durchgeführten Interviews wird weiterführend eine Gewichtung der Einzelfaktoren vorgenommen. Abschließend werden Implikationen und Bedeutung für Wissenschaft und Forschung diskutiert.
Remote Rendering ist eine Möglichkeit aufwändige Grafik von leistungsstarker Hardware für leistungsschwächere Endgeräte bereitzustellen. Durch den Transfer der Daten über ein Netzwerk entsteht eine Verzögerung, welche die Interaktivität einschränkt. Ein Verfahren, um Befehle an eine virtuelle Kamera auf dem Endgerät direkt umzusetzen, wird 3D-Warping genannt. Das Verfahren erzeugt jedoch Bildartefakte. In dieser Arbeit werden verschiedene Ansätze für Remote Rendering Setups aufgezeigt. Zusätzlich werden die auftretenden Artefakte des Warpings und Methoden zur Verbesserung des Verfahrens beschrieben. Es werden eigene Implementationen und Verbesserungen vorgestellt und untersucht.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den Unterstützungsmöglichkeiten des stationären Vertriebs mithilfe aktueller mobiler Anwendungen. Das Internet hat bereits dafür gesorgt, dass der Handelsmarkt dynamischer und die Bedingungen für den langjährigen stationären Vertrieb anspruchsvoller geworden sind. Online-Händler bieten aufgrund kleinerer Kostenstrukturen Preise an, bei denen der stationäre Point of Sale nur schwerlich mithalten kann. Zudem steigert sich die Akzeptanz Online-Kaufabschlüsse umzusetzen, weil sich Serviceleistungen der e-Shops verbessert haben und digitale Transaktionen für moderne Konsumenten immer attraktiver werden. Heute haben Smartphones und Tablets die Digitalisierung unserer Gesellschaft auf ein ganz neues Niveau katapultiert. Durch den Einzug des mobilen Internets haben sich die Effekte, die das stationäre Internet bereits hervorbrachte, intensiviert. Die Frage die sich dabei stellt ist: Wie sehr werden sich die Wettbewerbsbedingungen für den stationären Vertrieb verändern? Dabei verfolgt die Arbeit das Ziel aktuelle mobile Dienste, ihre Funktionalitäten und Praxisanwendungen zusammenzutragen und in geeigneter Form in den Vertriebsprozess zu integrieren. Dadurch soll die Erkenntnis gewonnen werden, ob der Einzug des mobilen Internets nicht doch als ein Vorteil für den stationären Vertrieb angesehen werden darf.
Tractography on HARDI data
(2011)
Diffusionsgewichtete Bildgebung ist eine wichtige Modalität in der klinischen Praxis. Sie stellt gegenwärtig die einzige Möglichkeit dar, nicht invasiv und in vivo Einblicke in das menschliche Gehirn zu erhalten. Die Einsatzgebiete dieser Technik sind sehr vielseitig. Sie wird zur Untersuchung des Gehirns, seiner Struktur, seiner Entwicklung und der Funktionsweisenseiner verschiedenen Areale einsetzt. Weiterhin spielt diese Modalität eine wichtige Rolle bei der Operationsplanung am Gehirn und der Untersuchung von Schlaganfall, Alzheimer und Multipler Sklerose. Diese Arbeit gibt eine kurze Einführung in die Bildgebungmittels MRT und geht auf die Entstehung diffusionsgewichtete Bilder ein. Darauf aufbauend wird der Diffusionstensor, die am meisten verbreitete Datenrepräsentation in der Diffusionsbildgebung, vorgestellt. Da die Repräsentation der Diffusion als Diffusionstensor erhebliche Einschränkungen darstellt, werden neue Methoden zur Datenrepräsentation vorgestellt und diskutiert. Diese neuen Methoden werden unter dem Begriff HARDI (Diffusionsbildgebung mit hoher Winkelauflösung, von engl. high angular resolution diffusion imaging) zusammengefasst. Weiterhin wird eine ausführliche Einführung in das Thema der Traktografie, der Rekonstruktion von Nervenbahnen im Gehirn, gegeben. Basierend auf diesem theoretischenWissen werden etablierte Algorithmen der Traktografie von Diffusionstensor- auf HARDI-Daten überführt. Dadurch wird die Rekonstruktion derNervenbahnen entscheidend verbessert. Es wird eine vollständig neue Methode vorgestellt, die in der Lage ist, Nervenbahnen sowohl auf einem Phantomdatensatz, als auch auf einem vom Menschen stammenden Gehirndatensatz zu rekonstruieren. Weiterhin wird ein neuartiger globaler Ansatz vorgestellt, um Voxel anhand ihrer Diffusionseigenschaften zu klassifizieren.
Topic Models sind ein beliebtes Werkzeug um Themen in großen Textkorpora zu identifizieren. Diese Textkorpora enthalten oft versteckte Meta-Gruppen. Das Größenverhältnis zwischen diesen Gruppen variiert meist stark. Die Präsenz dieser Gruppen wird in der Praxis oft ignoriert. Diese Masterarbeit erforscht daher, ob diese Gruppen Einfluss auf ein Topic Model haben.
Um den Einfluss zu testen, wird LDA auf Samples mit unterschiedlichen Gruppengrößen trainiert. Die Samples werden von Textkorpora mit großen Gruppenunterschieden (d.h. Sprachunterschieden) und kleinen Gruppenunterschieden (d.h. Unterschiede in der politische Orientierung) generiert. Die Leistungsfähigkeit von LDA wird per "Perplexity" evaluiert.
Der Einfluss von Gruppen auf die generelle Leistungsfähigkeit von Topic Models hängt von verschiedenen Faktoren der Gruppen ab, z.B. der Vorhersagbarkeit der Sprache generell. Die Leistungsfähigkeit der Topic Models für die einzelnen Gruppen wird von der Variation der relativen Gruppengrößen beeinflusst. Allerdings ist der Effekt für alle Datensätze verschieden.
LDA kann die Gruppen intern unterscheiden, wenn die Unterschiede der Gruppen groß genug sind (z.B. Sprachunterschiede). Der Anteil der Topics, die explizit für eine Gruppe gelernt werden, ist jedoch unterproportional zu dem Anteil der Gruppe im Trainingskorpus. Dieser Effekt verstärkt sich für kleinere Minderheiten.
Current political issues are often reflected in social media discussions, gathering politicians and voters on common platforms. As these can affect the public perception of politics, the inner dynamics and backgrounds of such debates are of great scientific interest. This thesis takes user generated messages from an up-to-date dataset of considerable relevance as Time Series, and applies a topic-based analysis of inspiration and agenda setting to it. The Institute for Web Science and Technologies of the University Koblenz-Landau has collected Twitter data generated beforehand by candidates of the European Parliament Election 2019. This work processes and analyzes the dataset for various properties, while focusing on the influence of politicians and media on online debates. An algorithm to cluster tweets into topical threads is introduced. Subsequently, Sequential Association Rules are mined, yielding wide array of potential influence relations between both actors and topics. The elaborated methodology can be configured with different parameters and is extensible in functionality and scope of application.
Im Bereich Augmented Reality ist es von großer Bedeutung, dass virtuelle
Objekte möglichst realistisch in ein Kamerabild eingebettet werden. Nur
so ist es möglich, dem Nutzer eine immersive Erfahrung zu bieten. Dazu
gehört unter anderem, Verdeckung dieser Objekte korrekt zu behandeln.
Während schon verschiedene Ansätze existieren, dieses Verdeckungsproblem
zu beheben, wird in dieser Arbeit eine Lösung mittels Natural Image
Matting vorgestellt. Mit Hilfe einer Tiefenkamera wird das Kamerabild in
Vorder- und Hintergrund aufgeteilt und anschließend das virtuelle Objekt
im Bild platziert. Für Bereiche, in denen die Zugehörigkeit zu Vorder- oder
Hintergrund nicht eindeutig ist, wird anhand bekannter Pixel ein Transparenz-
Wert geschätzt. Es werden Methoden präsentiert, welche einen
Ablauf des Image Matting in Echtzeit ermöglichen. Zudem werden
Verbesserungsmöglichkeiten dieser Methoden präsentiert und gezeigt, dass
durch diese eine höhere Bildqualität für schwierige Szenen erreicht wird.
Digital transformation is a prevailing trend in the world, especially in dynamic Asia. Vietnam has recorded remarkable changes in the economy as domestic enterprises have made new strides in the digital transformation process. MB Bank, one of the prestigious financial groups in Vietnam, also takes advantage of digital transformation to have the opportunity to break through to become a large-scale technology enterprise with many factors such as improving customer experience, increasing customer base and increasing customer satisfaction. enhance competitiveness, build trust and loyalty for customers. However, in the process of converting MB, there are also many challenges that require banks to have appropriate policies to handle. It can be said that MB Bank is a typical case study of digital transformation in the banking sector in Vietnam.
Tracking ist ein zentraler Bestandteil vieler moderner technischer Anwendungen, insbesondere in den Bereichen autonome Systeme und Augmented Reality. Für Tracking gibt es viele unterschiedliche Ansätze. Ein erst seit kurzem verfolgter ist die Verwendung von Neuronalen Netzen. Im Rahmen dieser Masterarbeit wird eine eine Anwendung erstellt, welche für das Tracking ein Neuronales Netz verwendet. Dazu gehört ebenfalls die Erstellung von Trainingsdaten, sowie die Erstellung des Neuronalen Netzes und dessen Training.
Anschließend wird die Verwendung von Neuronalen Netzen für Tracking analysiert und ausgewertet. Hierunter fallen verschiedene Aspekte. Es wird für eine unterschiedliche Anzahl an Freiheitsgraden geprüft wie gut das Tracking funktioniert und wie viel Performance dieser Ansatz kostet. Des Weiteren wird die Menge der benötigten Trainingsdaten untersucht, der Einfluss der Architektur des Netzwerks und wie wichtig das Vorhandensein von Tiefendaten für die Funktion des Trackings ist. Dies soll einen Einblick ermöglichen wie relevant dieser Ansatz für den Einsatz in zukünftigen Produkten sein könnte.
Data visualization is an effective way to explore data. It helps people to get a valuable insight of the data by placing it in a visual context. However, choosing a good chart without prior knowledge in the area is not a trivial job. Users have to manually explore all possible visualizations and decide upon ones that reflect relevant and desired trend in the data, are insightful and easy to decode, have a clear focus and appealing appearance. To address these challenges we developed a Tool for Automatic Generation of Good viSualizations using Scoring (TAG²S²). The approach tackles the problem of identifying an appropriate metric for judging visualizations as good or bad. It consists of two modules: visualization detection: given a data-set it creates a list of combination of data attributes for scoring and visualization ranking: scores each chart and decides which ones are good or bad. For the later, an utility metric of ten criteria was developed and each visualization detected in the first module is evaluated on these criteria. Only those visualizations that received enough scores are then presented to the user. Additionally to these data parameters, the tool considers user perception regarding the choice of visual encoding when selecting a visualization. To evaluate the utility of the metric and the importance of each criteria, test cases were developed, executed and the results presented.
Mit dieser Arbeit werden die folgenden Ziele verfolgt: Eine repräsentative Auswahl und Sammlung von Beispielen für Mobile Ticketing Systeme (insbesondere aus dem deutschsprachigen Raum) zu recherchieren, die sich im praktischen Einsatz befinden. Eine Zusammenstellung sinnvoller Kategorien (Charakteristika) zu erarbeiten, anhand derer sich Mobile Ticketing Systeme unterscheiden oder strukturieren lassen. Eine Gegenüberstellung der Beispiele und Kategorien zu erstellen, um zu untersuchen, welche typischen Klassen bei Mobile Ticketing Systemen identifiziert werden können.
The status of Business Process Management (BPM) recommender systems is not quite clear as research states. The use of recommenders familiarized itself with the world during the rise of technological evolution in the past decade.Ever since then, several BPM recommender systems came about. However, not a lot of research is conducted in this field. It is not well known to what broad are the technologies used and how are they used. Moreover, this master’s thesis aims at surveying the BPM recommender systems existing. Building on this, the recommendations come in different shapes. They can be positionbased where an element is to be placed at an element’s front, back or to autocomplete a missing link. On the other hand, Recommendations can be textual, to fill the labels of the elements. Furthermore, the literature review for BPM recommender systems took place under the guides of a literature review framework. The framework suggests 5stages of consecutive stages for this sake. The first stage is defining a scope for the research. Secondly, conceptualizing the topic by choosing key terms for literature research. After that in the third stage, comes the research stage.As for the fourth stage, it suggests choosing analysis features over which the literature is to be synthesized and compared. Finally, it recommends defining the research agenda to describe the reason for the literature review. By invoking the mentioned methodology, this master’s thesis surveyed 18 BPM recommender systems. It was found as a result of the survey that there
are not many different technologies for implementing the recommenders. It was also found that the majority of the recommenders suggest nodes that are yet to come in the model, which is called forward recommending. Also, one of the results of the survey indicated the scarce use of textual recommendations to BPM labels. Finally, 18 recommenders are considered less than excepted for a developing field therefore as a result, the survey found a shortage in the number of BPM recommender systems. The results indicate several shortages in several aspects in the field of BPM recommender systems. On this basis, this master’s thesis recommends the future work on it the results.