330 Wirtschaft
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Die Masterarbeit untersucht die Rolle des Chief Digital Officers (CDO) im Kontext der digitalen Transformation von Unternehmen, mit einem Fokus auf die Variation dieser Rolle in Abhängigkeit vom digitalen Reifegrad des Unternehmens. Sie bietet eine umfassende theoretische Grundlage und erläutert Konzepte wie Leadership im digitalen Zeitalter, digitale Transformation und die digitale Reife eines Unternehmens.
Durch die Integration empirischer Forschung analysiert die Arbeit die Rolle des CDO in Unternehmen verschiedener digitaler Reifegrade und untersucht, wie sich Verantwortlichkeiten, Aufgaben und erforderliche Fähigkeiten je nach Reifegrad unterscheiden. Mittels einer quantitativen Forschungsmethode wurden Daten gesammelt, um Einblicke in die Gestaltung und Wahrnehmung der CDO-Rolle zu gewinnen.
Die Ergebnisse verdeutlichen, dass die Rolle des CDOs entscheidend für die Leitung und den Erfolg der digitalen Transformation ist. Diese Rolle passt sich dynamisch an den digitalen Reifegrad des Unternehmens an und vereint strategische, technologische sowie Führungskompetenzen. Obwohl die Kernverantwortlichkeiten und -aufgaben des CDOs weitestgehend unabhängig vom digitalen Entwicklungsstand des Unternehmens sind, zeigen sich deutliche Unterschiede in den benötigten Fähigkeiten und Kompetenzen, insbesondere in Unternehmen mit fortgeschrittener digitaler Maturität, die ein breiteres Spektrum an Kenntnissen erfordern.
Die Studie betont, wie essenziell eine maßgeschneiderte Besetzung der CDO-Position basierend auf den individuellen Bedürfnissen, Zielen und der digitalen Reifephase des Unternehmens ist. Sie liefert nicht nur Einblicke in die praktische Umsetzung dieser Führungsrolle, sondern auch konkrete Vorschläge zur Optimierung der CDO-Rolle für eine erfolgreiche digitale Transformation.
Abschließend werden aus den gewonnenen Erkenntnissen handlungsorientierte Empfehlungen für das Management von Unternehmen mit unterschiedlichem digitalen Entwicklungsstand abgeleitet. Diese bieten Perspektiven für künftige Entwicklungen in der digitalen Ära und unterstreichen die zentrale Bedeutung der individuellen Anpassung an die digitale Reifephase des Unternehmens.
Am 19.03.2023 wurde die Credit Suisse an einem Wochenende als Ultima Ratio mit der UBS fusioniert. Vorausgegangen waren einige Managementfehler, Fehler bei der Auswahl der Kunden sowie ungünstige Entwicklungen am Gesamtmarkt, die diesen Schritt ausweglos erscheinen lassen. In dieser Arbeit werden die Grundlagen zur Identifizierung der Probleme und eine Einordnung des historischen Hintergrunds vorgenommen.
Bereits bei der Einführung des Basel III Regelwerkes im Jahr 2019 wurden Stimmen laut, welche das neue „Allheilmittel“ für Banken im Bereich des zusätzlichen Eigenkapitals, die Contingent Convertible Bonds als durchaus problematisch ansahen. Insbesondere der Fall eines tatsächlichen Ausfalls der Zinszahlung und/oder Ausfall der Rückzahlung und deren Auswirkungen auf den Gesamtmarkt wurden kontrovers diskutiert. Es gab Positionen, welche davon ausgingen, dass der Markt für Emissionen solcher Finanzinstrumente im Falle eines Triggers einer einzigen Anleihe durch einen erheblichen Vertrauensverlust temporär oder sogar endgültig zum Erliegen käme.
Der Autor der Arbeit erarbeitet anhand der Betrachtung von Option-Adjusted-Spreads eine Grundlage zur Analyse des Vertrauensverlustes, welcher im Jahr 2023 durch den ersten Trigger einiger CoCos bei der Credit Suisse ausgelöst worden ist.
OA-Spreads sind in diesem Zusammenhang das Mittel der Wahl da:
1.
Die Ausgestaltung der betrachteten Finanzierungsmittel sehr heterogen ist und daher schwer vergleichbar sind
2.
Zur Zeit der Betrachtung auch die Entwicklung der globalen Leitzinsen an Fahrt aufgenommen hatte. Um diese Effekte weitestgehend ausblenden zu können empfiehlt sich hier eine möglichst unabhängige Betrachtung, eben in Form der OA-Spreads.
Anhand der Analyse ist festzustellen, dass der Vertrauensverlust zu diesem Zeitpunkt durchaus mess- und spürbar war, allerdings nicht in einem Ausmaß, wie dies zuvor befürchtet worden war.
War im Vorfeld mit möglichen Wertverlusten über alle Ausstehenden CoCos hinweg in Größenordnungen von um die 15% die Rede, Lassen sich in der Auswertung lediglich 6% Wertverlust durch den Zeitlichen Bezug belegen.
Zudem ist der Emissionsmarkt im Anschluss an die Credit Suisse Übernahme zwar zum Erliegen gekommen, von längerfristigem Vertrauensverlust oder gar einem vollständigen Zusammenbrechen des Marktes kann, der Beobachtung nach, nicht die Rede sein. Ganz im Gegenteil, bereits 3 Monate nach den Geschehnissen um die Credit Suisse konnte der erste CoCo in Benchmark-Größe (1 Milliarde EUR) begeben werden und innerhalb des Emissionsablaufs sogar ein so hohes Investoreninteresse registriert werden, dass der Kupon im Verlauf der Emission um 0,375% gesenkt werden konnte.
Zusammenfassend ist zu sagen, dass die Auswirkungen der Wandlung der Credit Suisse CoCos spürbar, aber nicht dauerhaft einschränkend für den Markt war. CoCos scheinen sich also als widerstandsfähig gegen negative Einflüsse der Wandlung zu präsentieren.
This thesis examines the role of economy in the transformation of Japanese energy supply. In 2021, following the Paris Agreement example, the Japanese Government formulates their “6th Energy plan” to realize the country's national energy policy aims to reduce CO2 emissions and secure energy supplies while increasing economic efficiency. This entails an emission reduction target of nearly 50 % compared to 2013 by 2030 and a complete greenhouse gas emission neutrality target by 2050. In order to achieve these Japan plans to reduce traditional combustibles fuels and introduce renewables as main sources, while nuclear energy will be used as support and safety load. The Japanese Government ensures of the necessity of the nuclear technology in spite of the critical effects the Fukushima accident had on the nation.
Japans energy supply depends by majority on fuel imports. The rising prices of fossil fuels, which are due to the Russian aggression, are causing economic hardships in Japan, which the Government is attempting to contain. These hardships are one of the assumed reasons of the sudden changes in the energy policies. Two hypotheses are established. The first one is that the METI is the main contributor of policy making and main force of the energy transfor-mation, therefore economic reasons guide the energy plan. The second one is that the nuclear energy is preferred because of complex external factors, like stakeholder and historical pecu-liarities of the energy sector. Most importantly, climate protection is only of secondary im-portance in the energy transformation. Asserting that economical motives are the main drivers of energy transformation, the Japanese 6th energy strategy is therefore analyzed. The Rational Choice theorem is chosen to be the academic foundation of this thesis. The theory describes a decision-making process which compares alternative paths of action and identifies the most suitable choice. Main elements are the “decision-making rule” and an “environmental-factor”. In the analysis of this thesis a "cost reducing" decision rule is adopted. The analysis consists of two parts in which these elements are analyzed.
The analysis is resulting in the recognition of METI as the most influential political organ. Ad-ditionally, the transformation of Japanese energy supply is heavily influenced by extern parties, especially the industry and businesses. The Keidanren and members of the “nuclear village” are found to be influencers and driving forces for nuclear energy. Furthermore, the analyze underlines the clear preference of METI for nuclear energy. Although different opinions in the midst of Japanese government (first and foremost the MOE) exist, there are no real competitor against METIs policy making. The thesis concludes that as long as METI and its beneficiaries are not willing to change the energy mix, nothing is changing. The academic research has demonstrated that even a more ambitious plan and a greater commitment to renewable ener-gies can achieve base load capability, but the government does not welcome such plans.
In einer Zeit rasanter technologischer Entwicklungen steht die Automobilindustrie, besonders in Deutschland, vor einem Paradigmenwechsel. Die Digitalisierung beeinflusst alle Bereiche des Lebens, und ihre Integration in die Geschäftsprozesse ist unerlässlich geworden, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Innerhalb dieses Kontextes untersucht die vorliegende Arbeit die Möglichkeiten zur Optimierung von Einkaufsprozessen in der Automobilindustrie durch den Einsatz von Industrie 4.0 Technologien. Anhand einer umfassenden Analyse des aktuellen Stands der Technologieintegration wird eruiert, inwiefern diese Technologien bereits Bestandteil der Einkaufsprozesse sind und welches Potenzial sie noch bieten könnten. Ein zentraler Bestandteil der Arbeit ist die Durchführung einer Nutzwertanalyse. Hierbei werden Technologien basierend auf verschiedenen Kriterien, darunter Wirtschaftlichkeit, technologischer Reifegrad, Qualität, Integrationsfähigkeit und sozialen Aspekten, bewertet. Das Ergebnis liefert nicht nur eine klare Bewertung der Eignung jeder Technologie für den Einkaufsprozess, sondern bietet auch konkrete Empfehlungen für deren Implementierung. Abschließend skizziert die Arbeit einen zukunftsfähigen Entwicklungspfad für die Einkaufsprozesse in der Automobilindustrie, der sowohl aktuelle technologische Entwicklungen als auch voraussichtliche Marktveränderungen berücksichtigt. Insgesamt soll diese Arbeit als Leitfaden für Unternehmen der Automobilindustrie dienen, die bestrebt sind, ihre Einkaufsprozesse in der Ära der Digitalisierung zu optimieren.
Akzeptanz und Vertrauen bilden zwei wichtige Aspekte, die den Einsatz eines Kategorisierungsmodells des maschinellen Lernens im Unternehmenskontext sowohl unterstützen als auch verhindern können. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie und ob die Akzeptanz und darüber hinaus auch die Erklärbarkeit von Kategorisierungsmodellen erreicht werden können. Durch die Erklärbarkeit erlangt der Nutzer ein verbessertes Verständnis der Modellvorhersagen, sodass er diesen nicht blind vertrau-en muss. In dieser Arbeit werden dafür zunächst das zuvor angefertigte Modell erläu-tert und zwei Explainable AI Bibliotheken evaluiert, deren Methoden anschließend für die Erklärung von Kategorie Vorhersagen eingesetzt werden. Außerdem wird eine Di-mensionsreduktion des eingesetzten Sprachmodells untersucht. Die Dimensionalität des Sprachmodells, welches die Produktbeschreibungen abbildet, konnte um über 90% verringert werden bei einem gleichzeitigen Performanceverlust von knapp 6%. Um abschließend die Fragestellung zu beantworten, wurde ein Experten-Versuch durchgeführt, um einerseits die Auswirkungen von Erklärungen aus dem Bereich Ex-plainable AI zu untersuchen und andererseits Feedback der Experten zur Arbeit mit dem Modell zu erhalten. Die Ergebnisse zeigen, dass keine Verbesserung der Kategorisierungsergebnisse durch die Erklärungen erreicht werden konnte. Die benötigte Zeit zur Kategorisierung konnte jedoch als signifikant geringer und das Vertrauen ins Modell als gesteigert nachgewiesen werden.
Schlagwörter: Bachelorarbeit, ITscope, maschinelles Lernen, Explainable AI, Dimensionsreduktion
Ziel dieser Arbeit ist es, anhand des Lastgangs eines Produktionsbetriebs in der Stahlverarbeitung eine PV-Anlage optimal auszulegen. Anhand genauer Analysen für den Beispielbetrieb H. Janssen GmbH & Co. Maschinen- und Stahlbau KG soll der Auslegungsprozess für vergleichbare Betriebe vereinfacht werden. Hierfür sollen Auslegungsgrenzen herausgearbeitet werden, die auf ähnliche Projekte übertragen werden können. Um die PV-Anlage optimal für den Lastgang auszulegen, werden mithilfe der Simulationssoftware PV-SOL mehrere verschiedene Anlagen- und Speichergrößen simuliert und analysiert. Diese Analysen haben gezeigt, dass es bei der Dimensionierung der Anlagengröße sowie bei der Speichergröße Grenzen gibt, ab denen eine Vergrößerung der Anlagen oder des Speichers zur Optimierung der Anlagen nicht mehr sinnvoll ist. Für die Anlagengröße stellte sich heraus, dass die Grenzen der Anlagengröße bei 1,00 kWp/MWh und für die Speichergröße bei 1,00 kWh/kWp liegt. Außerdem hat sich gezeigt, dass die Nutzung eines Speichers erst ab einer gewissen Anlagengröße (0,50 kWp/MWh) zur Optimierung einer PV-Anlage führt. Neben der technischen Optimierung wurde auch die wirtschaftliche Sicht genauer betrachtet. Hierbei wurde mithilfe der Simulationsergebnisse aus PV-SOL eine Amortisationsrechnung durchgeführt. Es wurden drei verschiedene Anlagentypen untersucht die Volleinspeisung, die Eigenverbrauchsdeckung ohne Speicher und die Eigenverbrauchsdeckung mit Speicher. Diese Wirtschaftlichkeitsbetrachtung hat ergeben, dass der Anlagentyp „Eigenverbrauchsdeckung ohne Speicher“ die wirtschaftlichste Option ist. Die Auslegungsgrenzen, die sich in der technischen Analyse herausgestellt haben, lassen sich auf ähnliche Projekte übertragen.
Roboter und Arbeitsplätze
(2022)
Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, einen Zusammenhang zwischen den Roboterzahlen und der Arbeitslosigkeit herauszuarbeiten. Zunächst werden die Beschäftigungseffekte durch den Einsatz von Robotern beschrieben. Anschließend werden unterschiedliche Daten von mehreren
Ländern aus dem Jahr 2020 anhand einer empirischen Regression analysiert, sodass schlussfolgernd interpretiert werden kann, ob Beziehungen zwischen der Anzahl an Robotern und der Arbeitslosenquote bestehen.
In den letzten Jahren sind unzweifelhaft technologische Durchbrüche gelungen, es entstanden Innovationen von selbstfahrenden Autos bis hin zu Künstlichen Intelligenzen. Die Auswirkungen der technischen Neuerungen lassen auf der einen Seite Hoffnungen und auf der
anderen Seite Ängste und Befürchtungen entstehen. Während die Hoffnungen darauf beruhen, dass das menschliche Leben durch die Hilfe von Robotern erleichtert wird, richtet sich der Kern
der Befürchtungen auf die Ambivalenz des technischen Fortschritts bei seinen Auswirkungen auf Produktion und Beschäftigung.
In dieser Arbeit stehen die Roboter im Mittelpunkt. Aufgrund der vielseitigen Einsatzmöglichkeiten, die diese Roboter vorweisen, entsteht die Besorgnis, dass dies bald zu einem „Ende der Arbeit“ führen könnte.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Ausarbeitung einer Handlungsempfehlung zur Implementierung von Business Intelligence (BI) Software. ,,BITools sind Werkzeuge, die Auswertungsverfahren von internen und externen Unternehmensdaten, sowie quantitative Verfahren für Planungs-, Entscheidungs- und Controllingzwecke softwaremäßig für Manager bereitstellen, um Geschäftslagen, -entwicklungen und -prozesse im Unternehmen zu analysieren.“1 Zu Beginn wird ein grundlegendes Verständnis der Materie aus dem aktuellen Stand der Wissenschaft definiert. Anschließend wird eine vom Autor umgesetzte Implementierung retrospektiv bewertet. Auf Grundlage dieser Bewertung, den gesammelten Erfahrungen des Autors und der Theorie findet eine gezielte Handlungsempfehlung zur Implementierung von BI statt. Die Anfänge von Auswertungsverfahren begann in den 60er Jahren. Lenz berichtet in seinem Buch Business Intelligence von persönlichen Erfahrungen wie Daten 1964 ausgewertet wurden. Hierbei wurde durch Tabellierungen seitenlange Papierbahnen gedruckt. Papierstapel von guten 25cm Höhe wurden händisch komprimiert und dem Vorgesetzten zur Verfügung gestellt. Bis in die 90er Jahre war dies kein unübliches Vorgehen in der deutschen Wirtschaft.2 Damals wurden erste Computeranwendungen entwickelt, mit der Funktion, eine Entscheidung zu stützen. Im Jahr 1980 wurde festgestellt, dass hierfür das Wasserfallmodell als Vorgehensweise zu statisch ist, um auf die wechselnden Anforderungen an Auswertungssystemen zu reagieren. Somit wurde damals auf agiles Vorgehen und Design wie beispielsweise Scrum3 gesetzt. Ende der 80er wurden die ersten Dashboards, Scorecards und OLAP als Werkzeuge eingesetzt. Im Jahr 1990 wurden die ersten BI-Infrastrukturen entwickelt. Diese wurden bis 2006 für einzelne Abteilungen und nicht abteilungsübergreifend eingesetzt.
So far, electronic data interchange (EDI) has been primarily used by large companies. They increasingly pressure their business partners to participate in or connect to their EDI infrastructure. Companies, which do not use EDI so far, face the challenge of imple-mentation. Questions, such as the choice of the right EDI approach and the right EDI standard, have to be answered. In addition, there are often high investment costs. Small- and medium-sized enterprises (SMEs) are particularly affected due to their limited re-sources and financial means in comparison to those of large enterprises. Based on a structured literature research, information on the state of the art as well as research was consolidated and the opportunities and risks of EDI for small and medium-sized enter-prises were examined. The results show that EDI offers a variety of opportunities ranging from process optimization to competitive advantages, but that these also depend on the degree of integration. The understanding of the own benefits as well as the support of the management plays an important role for the successful adoption, implementation and integration of EDI.
Keywords: EDI, interorganizational systems, SME, system integration, data interchange
Ziel der hier vorgestellten Arbeit ist es, Handlungsempfehlungen für einen forcierten Photovoltaik-Ausbau zu nennen. Dazu wird die folgende Forschungsfrage gestellt: Welche Handlungen sind notwendig, um das PV-Ziel der Bundesregierung - 215 GW installierte PV Leistung bis zum Jahr 2030 - zu erreichen? Um die Frage zu beantworten, wird auf die aktuelle gesetzliche Grundlage eingegangen und Rahmenbedingungen identifiziert, die dem Photovoltaik-Ausbau entgegenstehen und entsprechende Handlungsempfehlungen genannt. Das Osterpaket steht hierbei im Vordergrund, da dieses die gesetzliche Grundlage für das Erneuerbare-Energien-Gesetz 2023 bilden soll. Auch wird vor dem Hintergrund des Ukraine-Krieges und der damit angespannten Lage der Energieversorgung auf das Thema Bezug genommen. Zur Bearbeitung des Themas wird speziell auf Photovoltaik-Dachanlagen, Freiflächenanlagen und Anlagen, die nicht über das Erneuerbare-Energien-Gesetz gefördert werden, eingegangen. Es zeigt sich, dass am Osterpaket noch Handlungsempfehlung besteht, weshalb am Ende spezifische Änderungs-vorschläge für Paragraphen genannt werden.
Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist die Umsetzung und die Analyse des Vorgehens
einer gezielten Steigerung der Photovoltaik-Quote in ausgewählten Stadtteilen
in Deutschland mit dem Ziel, die von der Bundesregierung angeordneten Klimaziele
sowie die Treibhausneutralität bis zum Jahr 2045 zu erreichen. Die hier vorliegende
Arbeit unfasst sowohl die Vorbereitung für die Umsetzung ausgewählter Kommunikationsstrategien
als auch durchgeführte Beratungen sowie Interviews. Auf diese Weise
wird die in der Ausarbeitung vorgestellte theoretische Vielfalt der Umweltpsychologie
und der theoretische Hintergrund praktisch angewendet und die Verhaltensweisen der
befragten Bürgerinnen und Bürger analysiert und ausgewertet. Darauf aufbauend wird
der gegenwärtige Wissensstand bezüglich der Photovoltaik und die Signifikanz des
Umweltschutzes transparent. Es ist auffällig, das der Begriff „Photovoltaik“ noch nicht
im Volksmund angekommen ist und somit Aufklärungsbedarf herrscht. Durch eine Analyse
und Bewertung der üblichen Verhaltens- sowie Vermeidungsmuster von Bürger*innen bezüglich einer alternativen Stromversorgung, kann eine zielorientiertere sowie Verhaltensangepasste Strategie entwickelt werden. Sowohl die des Einflusses des eigenen Handelns auf die Umwelt als auch die Art der Umweltwahrnehmung werden
unterschätzt. Die Nachfrage nach Photovoltaik steigt vor dem Hintergrund der
Energiekrise in Verbindung mit der erfolgreichen Beratungsstrategie rasant.
Motivation beschreibt das Bestreben nach Wirksamkeit und der Organisation seine Ziele zu erreichen oder sich von diesen zurückzuziehen (vgl. 3.1). Das Ziel des Arbeitenden im Einzelhandel ist es, Geld zu verdienen (vgl. 5.3.3). Das Geld wird benötigt, um andere Motive zu befriedigen (vgl. 3.2.3 und 3.2.4). Das Ziel ist es also, die unterschiedlichen Mangelempfinden mithilfe des Geldes zu befriedigen. Das Motiv erklärt dabei die Beweggründe menschlichen Handelns, um seine Ziele zu erreichen. Diese sind anhand von sichtbaren Handlungen erkennbar, lassen allerdings nicht so leicht auf die Handlungsabsicht schließen (vgl. 3.2 und 3.5). Auch externe Anreize sind in der Lage, ein Mangelempfinden auszulösen (vgl. 3.4). Dies ist anhand der Umfrageauswertung aus Kapitel 5.3.10 erkennbar, in der die Befragten allein durch das Wissen, dass ihre Arbeitskollegen
mehr verdienen, ihr Gehalt als gering empfinden. Ein Mangel führt nicht zwangsläufig zu einer sofortigen Handlung, stößt aber zumindest einen Denkprozess an, in dem die Situation mit den Handlungsoptionen verglichen wird, um dieses Mangelempfinden zu beheben (vgl. 3.2.6 und 4.3).
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Erstellung einer Administratoroberfläche für die Lehre bei Photovoltaik (PV)-Praktika in der virtuellen Realität (VR). Die erstellte Umgebung bietet, mittels Bildschirmspiegelungen, Möglichkeiten zur didaktischen Anleitung und Unterstützung der Studierenden. Das Thema wurde aufgrund einer bestehenden Lehranwendung in der VR bedeutungsvoll und zeigt deutliches Potenzial. Diese Lehranwendung wird bereits umfassend und verpflichtend in den Praktika eingesetzt. Sie bietet einen praxisnahen Aufbau von Solaranlagen und erhöht gefahrlos die Experimentierfreudigkeit. Mit ihr lassen sich die aufgebauten Anlagen technisch prüfen, simulieren und bewerten. Zudem werden die beiden Möglichkeiten zur Unterstützung der Studierenden beurteilt. Als Ergebnis wird die Umsetzung der nahezu automatisierten Administratorober-fläche verdeutlicht und ein Usability-Test aus den Praktika evaluiert.
Schlagwörter: Administratoroberfläche, Bildschirmspiegelung, C, Didaktik, im-mersiv, Oculus Quest 2, Photovoltaik, Python, Tkinter, virtuelle Realität
Die vorliegende Arbeit untersucht die Eigenschaft Authentizität auf der Video-Plattform TikTok als möglichen Erfolgsfaktor zur Steigerung der Markenbekanntheit. Sie beantwortet drei Forschungsfragen, welche zunächst mithilfe einer Sekundärforschung untersucht werden. Dabei wird der Begriff Markenauthentizität in Bezug auf TikTok erörtert und die Grundlagen des Social Media Marketings erforscht. Die erarbeiteten Erkenntnisse und Methoden bilden die Grundlage für die Formulierung von vier Hypothesen.
Zur Überprüfung der Hypothesen folgt im Anschluss eine empirische Forschung in Form einer Online-Umfrage, bei welchem das Unternehmen Abihome GmbH als Fallbeispiel dient. Das Unternehmen eignet sich aufgrund seiner noch ausbaufähigen Präsenz auf der Plattform TikTok für dieses Vorhaben. Die gewonnenen Daten der empirischen Studie werden mit denen der Sekundärforschung kombiniert und ausgewertet, um Handlungsempfehlungen für Unternehmen abzuleiten, welche ihre Brand Awareness mithilfe eines authentischen Auftrittes auf TikTok optimieren wollen.
Die fortgeschrittene Entwicklung von AR, VR und MR ermöglichen ein
breites Anwendungsspektrum der Technologie. Das Ziel der vorliegenden
Bachelorarbeit ist es herauszufinden ob der Einsatz von AR, VR und MR
Potenzial in der innerbetrieblichen Weiterbildung in nicht produzierenden Branchen hat. Dazu wurden folgenden Forschungsfragen aufgestellt: Wird AR, VR oder MR bereits in nicht technischen Bereichen für die innerbetriebliche Weiterbildung angewendet? Welche Anforderungen müssen erfüllt sein, um MR in der innerbetrieblichen Weiterbildung einzusetzen? Unterscheiden sich die Meinungen hinsichtlich des Potenzials von MR in der innerbetrieblichen Weiterbildung von Führungskräften zu nicht Führungskräften?
Um die Forschungsfragen zu beantworten, wurde eine Literaturrecherche
und eine quantitative Befragung durchgeführt. AR, VR und MR in der
innerbetrieblichen Weiterbildung in nicht produzierenden Branchen sind
bereits Bestandteil in unterschiedlichen Studien. Die Literaturrecherche und die Befragung ergaben zudem, dass die Technologie bereits in unterschiedlichen nicht produzierenden Branchen angewendet wird.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Klarstellung, ob Marketing im E-Sport ein gutes Konzept darstellt und die abschließende Erstellung eines Handlungskataloges, die es Unternehmen, die im E-Sport Marketing betreiben möchten, ermöglicht dieses zu planen
und strategisch umzusetzen. Hierfür wird zunächst eine SWOT-Analyse erstellt, die einen systematischen Überblick über die gegenwärtige Marktsituation im E-Sport verschaffen soll. Anschließend erfolgt eine quantitative Studie in Form einer Umfrage, die die Demografie, das Verhalten und die Interessen der Zuschauer/innen im E-Sport aufdecken soll, sodass relevante Inhalte für den Handlungskatalog erkannt und sortiert werden können. Die SWOT-Analyse deckt dabei auf, dass der E-Sport-Markt einen hochtechnologischen Sektor mitsamt einer großen Auswahl an Werbeplattformen darstellt, die gewinnbringend eingesetzt werden können. Die empirische Forschung zeigt, dass Zuschauer/innen im E-Sport nicht nur Werbeinhalte aller Unternehmen akzeptieren, sondern diese auch verstärkt wahrnehmen, da ein hohes Interesse besteht,
den E-Sport über verschiedene Wege zu verfolgen.
Developing an intelligent chatbot that can imitate human-to-human interaction has become important in recent years. For this reason, many studies have been conducted to evaluate the quality of chatbots. Furthermore, various approaches and tools, such as sentiment analysis, have been created to improve the performance of chatbots.
This study examines previous research to identify the quality dimensions used to measure chatbots performance in order to develop a general chatbot assessment model that evaluates and compares chatbots quality. The developed evaluation model measures ten chatbot quality dimensions. This model is based on user experience. It requires human testers to interact with the chatbot to test its functioning and then a quantitative approach is used to collect data from user testing by conducting a survey with these testers. In this survey, they are instructed to evaluate the quality of the chatbot using a questionnaire that contains the items needed to evaluate each dimension.
This study also investigates whether sentiment analysis can improve the quality of chatbots and, if so, to identify the dimensions improved with sentiment analysis. For this reason, two chatbot versions are implemented using the Rasa framework (one that cannot detect sentiment and the other that analyzes sentiment and responds accordingly).
Following that, we used our evaluation model to evaluate and compare the two chatbot versions with two groups of participants by conducting a survey. In this survey, each group tested the functioning of one version. Then, both groups were instructed to use the items of the evaluation model to evaluate the version they tested. The goal of this survey was to evaluate the validity and reliability of the items used in the evaluation model to evaluate chatbots, and also to determine if sentiment analysis improved the chatbot quality by comparing survey results between the two groups. The results show that items used in the assessment model to evaluate chatbots are valid and reliable. The findings also indicate that sentiment analysis improves the chatbot’s quality. However, it improves the quality of some dimensions but not the majority of them.
Die Nutzung von Robotern hat stark zugenommen und die Wirkung auf Menschen grundlegend
verändert. Roboter wurden in unsere Gesellschaft eingeführt, jedoch berichten Studien darüber,
dass ihre soziale Rolle immer noch unklar ist (Bartneck & Hu, 2008).
Es gibt es immer mehr Filme, die das Bild von Robotern prägen, zudem gibt es immer mehr
Roboter, die in verschiedenen Kontexten eingesetzt werden, zum Beispiel die Robbe Paro, die Patient:innen in Altenheimen hilft (Schneider, 2021). Auch in Einkaufszentren können Roboter
eingesetzt werden. Hierbei konnte eine Studie in Japan in einer Shopping-Mall zeigen, dass Menschen einen Roboter missbrauchen, vor allem wenn sie sich unbeobachtet fühlen (Nomura et al., 2014). Durch die zunehmende Präsenz von Robotern geriet dieses Phänomen des Robot-
Abuse zunehmend in den wissenschaftlichen Fokus.
Thematisch lässt sich der Gegenstand dieser Abschlussarbeit in ebendiesen Bereich von Robot-
Abuse einordnen, denn sie bezieht sich explizit auf das Empathieverhalten der
Teilnehmer:innen der in dieser Arbeit durchgeführten Studie während eines beobachteten
Robotermissbrauchs. Dabei wird zusätzlich betrachtet, wie sich der Grad der
Anthropomorphisierung auswirkt und wie er wahrgenommen wird. Zudem werden die
unterschiedlichen Wahrnehmungen der Geschlechter betrachtet. Vor diesem Hintergrund soll folgende Forschungsfrage beantwortet werden: Gibt es einen Unterschied im Empathieempfinden in Bezug auf das Geschlecht? Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es dabei,
die Unterschiede im Empathieverhalten bei Robotern mit verschiedenen Graden der
Anthropomorphisierung während eines nonverbalen Robotermissbrauchs zu untersuchen und
einen Überblick über die vorhandene Literatur zu schaffen.
Dafür wird eine Onlinestudie mit einem 2x3-Between-Subjects-Design durchgeführt. In der
Studie werden drei Roboter verwendet: NAO, MiRo-E und der Staubsaugroboter Kobold. Die Teilnehmer:innen sehen eines von drei selbst erstellten Videos, in denen der jeweilige Roboter
getreten wird. Zudem wurde eine Literaturrecherche zu den Themen Anthropomorphismus,
Robot-Abuse, Geschlechterunterschiede und Empathie durchgeführt, um die theoretische Herleitung zu erläutern und aufzuarbeiten.
In dieser Bachelorarbeit werden dafür zunächst die relevanten theoretischen Grundlagen
betrachtet. Diesbezüglich werden in Kapitel 2 die Begriffe Anthropomorphismus, Robot-Abuse,
Geschlechterunterschiede und Empathie erläutert. Anschließend werden die Ergebnisse ausführlich aufgezeigt und diskutiert. Zum Schluss wird in einem Fazit die Eingrenzung dieser
Studie und ein Ausblick auf eine weitere Studie aufgezeigt.
Das Ziel der Arbeit ist die Weiterentwicklung der bestehenden Webapplikation WirHelfen. Basierend auf dem aktuellen Konzept wird eine mobile Applikation in Form einer Nachbarschaftshilfe erstellt. Das Ziel der Bachelorarbeit ist es ein Konzept so wie
ein Grobentwurf einer mobilen Applikation zu schaffen.
Die bestehende Webapplikation WirHelfen wurde erstmals 2021 veröffentlicht. Als ehrenamtlicher Mitarbeiter und Mitglied der gemeinnützigen Organisation WirHelfen, war ich verantwortlich für die erste Konzeptionierung der aktuellen Webapplikation.
Sowohl bei der Konzeption als auch bei der Entwicklung und Umsetzung war ich beteiligt.
Für die Bachelorarbeit wurde eine eigene Architektur entwickelt, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden.
Die mobile Applikation wurde anhand der klassischen sechs Schritten der Softwarearchitektur umgesetzt.
Mit der gemeinnützigen Organisationen WirHelfen wurden zu Anfang die
Anforderungen an die mobile Applikation festgelegt.
Während der Konzept- und Designphase wurden zwei Tests Sessions an den Prototypen durchgeführt. Der erste Test ist eine heuristische Evaluation und wurde zusammen mit Expert*innen durchgeführt. Der zweite Test war ein Usability-Test und wurde mit
Nutzer*innen durchgeführt. Anhand des Expertentestes wurde der Prototyp verbessert und die Mobile Applikation umgesetzt. Weitere Verbesserungen an der mobilen Applikation wurden nach dem Usability-Test durchgeführt.
Die bestehende mobile Applikation wird in Zukunft auf dem Android Marktplatz sowie dem Apple Store zur Verfügung stehen.
Die Digitalisierung des deutschen Gesundheitswesens ist im direkten Vergleich zu anderen Branchen und Gesundheitswesen deutlich im Rückstand. Ursachen für diesen Rückstand sollten identifiziert werden, um aus den gefundenen Faktoren Handlungsempfehlungen zu entwickeln, die dabei helfen sollen künftige Digitalisierungsprojekte effizienter zu gestalten. Zur Identifizierung wurde zunächst eine unstrukturierte Literaturrecherche durchgeführt, gefolgt von Experteninterviews, die den eigentlichen Kern der Arbeit darstellen. Die ausgewählten Probanden stellen Beteiligten des Projektes elektronische Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung dar, dessen Projektverlauf evaluiert wurde, um aus den Herausforderungen zu lernen.
Durch die immer weiter voranschreitende Digitalisierung sind, nicht nur Nutzer:innen
sozialer Medien, kaum noch Grenzen gesetzt. Hier stehen erhebliche Nutzungspotenziale
digitaler Technologien, nahezu unerforschten Auswirkungen, auf die Anwender:innen,
gegenüber (Netzwerk Stiftungen und Bildung, 2021).
Die Zahlen der Social Media Nutzer:innen steigen. Derweil verzeichnet sich, unter den
beliebtesten Social Media Plattformen, zu meist in der jüngeren Altersgruppe, der Großteil
der Anwender:innen (ARD & ZDF, zitiert nach de.statista.com, 2021). Während die
Methoden der Designer:innen immer weiter ausgereift werden und sich dabei neuester
Erkenntnisse der Psychologie und Verhaltensforschung bedienen. So wird unter dem
Begriff Dark Patterns beschrieben, dass sich Designer:innen Wissen über menschliches
Verhalten und die Wünsche der Anwender:innen zu Nutze machen, um dezeptive Funktionalitäten
zu implementieren, die nicht im Interesse der Anwender:innen liegen (Gray,
Kou, Battles, Hoggatt & Toombs, 2018).
In den Bildungsbereichen fehlt es jedoch bisher, vor Allem in Bezug auf Selbstbestimmung
im digitalen Anwendungskontext, an Konzepten zur Auseinandersetzung mit den
Auswirkungen von Dark Patterns auf die persönliche bzw. selbstbestimmte Nutzung.
In diesem Zusammenhang ist das Ziel der vorliegenden Arbeit die Erarbeitung eines
Workshop Konzepts, zur problemorientierten Diskussion von Dark Patterns, unter adoleszenten
Anwender:innen und deren Förderung im selbstbestimmten Umgang mit Social
Media.
Zudem folgt in diesem Rahmen eine qualitative Erhebung, um zu erfassen, ob die Teilnehmer:
innen fähig sind sich mit der Thematik Dark Patterns auseinanderzusetzen und
in der Lage sind Lösungsansätze zu entwickeln, um den Auswirkungen von Dark Patterns
entgegenzuwirken und die eigene selbstbestimmte Social Media Nutzung zu fördern.
Stichworte des Autors:
Dark Patterns, Social Media, digitale Selbsbestimmung, Workshop Konzept, Qualitative
Erhebung
In the course of this thesis, an overview will be given on which way developers can guide
users into acting environmentally friendly without the users realizing they are being
nudged. In the last couple of years, our private and work-life have been more and more
shifted away from reality into a digital context. Since the start of the Covid – 19 pandemic
in 2019, even more aspects of everyday life have been shifted to an online context, one
of them being groceries shopping. Even though online groceries shopping is not yet
common in Germany, there is a trend toward the online purchase of groceries visible.
This can be seen as a possibility to tackle another challenge the world is facing, the
climate crisis. One reason for the climate crisis is mindless consumption and purchasing
of too much food. This paper aims to combine the need for more aware consumption
with the newly rising trend of online supermarkets. Furthermore, a supermarket will be
provided to show if the implementation of environmentally–friendly nudges is technically
possible. To eventually prove the effectiveness of a nudge, it needs to be tested.
Keywords: Nudging, Environment, Online supermarkets
Die Corona-Pandemie veränderte auch nach der zweijährigen Dauer viele Aspekte des alttäglichen Lebens. Hand in Hand mit gesellschaftlichen Einschränkungen, die in der Allgemeinheit für Unmut sorgte und die Wirtschaft erschütterte, stellt sie auch einen Meilenstein in der Sammlung und Auswertung medizinischer Daten weltweit dar. Die umfassende Dokumentation und Bekanntgabe täglicher Daten wie Infektionszahlen, Hospitalisierungs- und Sterberate durch weltbekannte Organisationen wie das Robert-Koch-Institut oder die World Health Organisation bieten eine noch nie gebotene Forschungsgrundlage. So riefen diverse Organisationen und Regierungen dazu auf, diese Datenmenge zu nutzen, um Zusammenhänge zu erschließen, die dabei helfen können, diese Pandemie und auch zukünftige Notstände schneller und effizienter bewältigen zu können.
Zu diesem Zweck bietet sich eine Untersuchung und Auswertung mit Hilfe von maschinellem Lernen an. So können Klassifikationsmodelle verwendetet werden, um zuverlässige Diagnosen zu stellen und Clustering Algorithmen, um neue Zusammenhänge aus den Daten zu erschließen. Allerdings bleibt ein Problem bei der Nutzung von maschinellem Lernen: Die Modelle müssen nicht nur funktionieren und akkurate Vorhersagen treffen, sondern allen voran, verständlich und erklärbar sein. Denn gerade im Gesundheitswesen ist es von höchster Wichtigkeit, die Ergebnisse und Diagnosen auch belegen zu können, denn dies schafft Vertrauen in die Technik.