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Most social media platforms allow users to freely express their opinions, feelings, and beliefs. However, in recent years the growing propagation of hate speech, offensive language, racism and sexism on the social media outlets have drawn attention from individuals, companies, and researchers. Today, sexism both online and offline with different forms, including blatant, covert, and subtle lan- guage, is a common phenomenon in society. A notable amount of work has been done over identifying sexist content and computationally detecting sexism which exists online. Although previous efforts have mostly used peoples’ activities on social media platforms such as Twitter as a public and helpful source for collecting data, they neglect the fact that the method of gathering sexist tweets could be biased towards the initial search terms. Moreover, some forms of sexism could be missed since some tweets which contain offensive language could be misclassified as hate speech. Further, in existing hate speech corpora, sexist tweets mostly express hostile sexism, and to some degree, the other forms of sexism which also appear online was disregarded. Besides, the creation of labeled datasets with manual exertion, relying on users to report offensive comments with a tremendous effort by human annotators is not only a costly and time-consuming process, but it also raises the risk of involving discrimination under biased judgment.
This thesis generates a novel sexist and non-sexist dataset which is constructed via "UnSexistifyIt", an online web-based game that incentivizes the players to make minimal modifications to a sexist statement with the goal of turning it into a non-sexist statement and convincing other players that the modified statement is non-sexist. The game applies the methodology of "Game With A Purpose" to generate data as a side-effect of playing the game and also employs the gamification and crowdsourcing techniques to enhance non-game contexts. When voluntary participants play the game, they help to produce non-sexist statements which can reduce the cost of generating new corpus. This work explores how diverse individual beliefs concerning sexism are. Further, the result of this work highlights the impact of various linguistic features and content attributes regarding sexist language detection. Finally, this thesis could help to expand our understanding regarding the syntactic and semantic structure of sexist and non-sexist content and also provides insights to build a probabilistic classifier for single sentences into sexist or non-sexist classes and lastly find a potential ground truth for such a classifier.
Ziel dieser Arbeit ist es, ein Recommender System (RS) für Geschäftsprozesse zu erstellen, das auf dem bestehenden ProM-Plug-in RegPFA aufbaut. Um dies zu gewährleisten, soll zunächst eine Schnittstelle geschaffen werden, welche die von RegPFA erstellten probabilistischen endlichen Automaten (PFA) im tsml-Format zu einer erweiterbaren Datenbasis zusammenfassen kann. Anschließend soll ein Java-Programm geschrieben werden, das mithilfe dieser Datenbasis zu einem gegebenen Teilprozess die wahrscheinlichsten Empfehlungen für das nächstfolgende Prozesselement angibt.
Student misbehavior and its treatment is a major challenge for teachers and a threat to their well-being. Indeed, teachers are obliged to punish student misbehavior on a regular basis. Additionally, teachers’ punishment decisions are among the most frequently reported situations when it comes to students’ experiences of injustice in school. By implication, it is crucial to understand teachers’ treatment of student misbehavior vis-à-vis students’ perceptions. One key dimension of punishment behavior reflects its underlying motivation and goals. People generally intend to achieve three goals when punishing misbehavior, namely, retribution (i.e., evening out the harm caused), special prevention (i.e., preventing recidivism of the offender), and general prevention (i.e., preventing imitation of others). Importantly, people’s support of these punishment goals is subject to hierarchy and power, implying that teachers’ and students’ punishment goal preferences differ. In this dissertation, I present three research projects that shed first light on teachers’ punishment and its goals along with the students’ perception of classroom intervention strategies pursuing these goals. More specifically, I first examined students’ (i.e., children’s) general support of each of the three punishment goals sketched above. Furthermore, I applied an attributional approach to understand and study the goals teachers intend to achieve when punishing student misbehavior. Finally, I investigated teachers’ and students’ support of the punishment goals regarding the same student misbehavior to directly compare their views on these goals and reactions pursuing them. In sum, the findings show that students generally prefer retribution and special prevention to general prevention, whereas teachers prefer general prevention and special prevention to retribution. This ultimately translates into a "mismatch" of teachers and students in their preferences for specific punishment goals, and the findings suggest that this may indeed enhance students’ perception of injustice. Overall, the results of the present research program may be valuable for the development of classroom intervention strategies that may reduce rather than enhance conflicts in student-teacher-interactions.
This work describes a novel software tool for visualizing anatomical segmentations of medical images. It was developed as part of a bachelor's thesis project, with a view to supporting research into automatic anatomical brain image segmentation. The tool builds on a widely-used visualization approach for 3D image volumes, where sections in orthogonal directions are rendered on screen as 2D images. It implements novel display modes that solve common problems with conventional viewer programs. In particular, it features a double-contour display mode to aid the user's spatial orientation in the image, as well as modes for comparing two competing segmentation labels pertaining to one and the same anatomical region. The tool was developed as an extension to an existing open-source software suite for medical image processing. The visualization modes are, however, suitable for implementation in the context of other viewer programs that follow a similar rendering approach.
The modified code can be found here: soundray.org/mm-segmentation-visualization.tar.gz.
Die didaktische Konzeption der Schreibkonferenz ist soweit etabliert, dass sie bereits in den rheinland-pfälzischen Rahmenplan für die Grundschule für das Fach Deutsch übernommen wurde. Bisher liegt eine Reihe von Erfahrungsberichten zur Schreibkonferenz vor, jedoch wurden dazu bislang kaum systematisch empirische Untersuchungen durchgeführt. Die empirische Studie dieser Arbeit, welche an die VERA-Studie angeschlossen ist, untersucht, ob im Grundschulunterricht (in der dritten und vierten Klasse) der Einsatz von Schreibkonferenzen im Vergleich zur konventionellen Aufsatzdidaktik zu einer Verbesserung der Schreibleistungen, des eigenen Lernens, zu positiven Veränderungen des eigenen Verhaltens sowie zur Förderung der Motivation der Schüler beim Schreiben führt. Dabei wird von folgenden Überlegungen ausgegangen: Zum einen sollte die Schreibkonferenz im Gegensatz zur traditionellen Aufsatzdidaktik das selbstständige Arbeiten der Schüler mit Texten im Deutschunterricht fördern, zum anderen sollte sie zu einer intensiveren Auseinandersetzung mit Texten und damit zu einer Verbesserung des Aufsatzschreibens führen.
Our work finds the fine grained edits in context of neighbouring tokens in Wikipedia articles. We cluster those edits according to similar neighbouring context. We encode neighbouring context into vector space using word vectors. We evaluate clusters returned by our algorithm on extrinsic and intrinsic metric and compare it with previous work. We analyse the relation between extrinsic and intrinsic measurements of fine grained edit tokens.
Engineering criminal agents
(2019)
Die Dissertation mit dem Titel "Engineering Criminal Agents" demonstriert das Zusammenspiel von drei verschiedenen Forschungsbereichen, die bereits im Titel genannt sind: Im Mittelpunkt stehen Engineering (d.h. ingenieurmäßiges Vorgehen bei der Erstellung von Systemen) und Simulation, während beide Bereiche im Kontext des Anwendungsfeldes Kriminologie (und auch den damit verbundenen sozialwissenschaftlichen Aspekten) angewandt werden. Konkreter gesagt, Ziel der Arbeit ist es, zu zeigen, wie spezifische Arten von agentenbasierten Simulationsmodellen unter Berücksichtigung und Anwendung von Methoden der Softwareentwicklung erstellt werden können.
Agentenbasierte Simulation hat sich seit Jahrzehnten als nützliche Methode der Sozialwissenschaften bewährt, und ein Trend zu komplexen Simulationsmodellen ist wahrnehmbar, nicht zuletzt aufgrund der Fortschritte in Datenverarbeitungs- und Simulationstechniken. Eine bedeutende Ursache für Modellkomplexität ist die Einbeziehung von 'Belegmaterialien' als Grundlage von Simulationsmodellen. Solche Belegmaterialien können durch mehrere Stakeholder bereitgestellt werden und dabei deren unterschiedliche Sichtweisen auf einen Modellierungsgegenstand widerspiegeln.
Dabei ergeben sich spezifische Problemstellungen für das Zusammenspiel der beiden hier relevanten Perspektiven auf das Thema Simulation: auf der einen Seite der Benutzer des Simulationsmodells, der die Anforderungen liefert und an den Simulationsergebnissen interessiert ist; auf der anderen Seite der Modellentwickler, der ein verifiziertes und validiertes formales Modell programmieren muss. Um diese beiden Perspektiven systematisch zusammenzubringen, ist substantieller Aufwand in Forschung und Entwicklung erforderlich, wo die vorliegende Dissertation einen Beitrag zu leisten beabsichtigt.
Die in dieser Arbeit erzielten praktischen Ergebnisse - in Form von Software - wurden durch eine bereichsübergreifende Herangehensweise erreicht: Durch die Verwendung von Methoden der Softwareentwicklung konnten Methoden der computergestützten Sozialwissenschaften benutzt werden, um am Ende Einblicke in soziale Systeme - wie die internen Dynamiken von kriminellen Netzwerken - zu ermöglichen.
Die vorliegende Dissertation zeigt die Forschungstätigkeiten, die für die Erzielung der Ergebnisse herangezogen wurden, sowie liefert Details und Spezifikationen zur erstellten Software.
Rahmen für diese Forschungs- und Entwicklungstätigkeiten waren in erster Linie zwei Forschungsprojekte: OCOPOMO und GLODERS.