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Geschäftsregeln sind zu einem wichtigen Instrument geworden, um die Einhaltung der Vorschriften in ihren Geschäftsprozessen zu gewährleisten. Aber die Sammlung dieser Geschäftsregeln kann verschiedene widersprüchliche Elemente beinhalten. Dies kann zu einer Verletzung der zu erreichenden Compliance führen. Diese widersprüchlichen Elemente sind daher eine Art Inkonsistenzen oder Quasi-Inkonsistenzen in der Geschäftsregelbasis. Ziel dieser Arbeit ist es, zu untersuchen, wie diese Quasi-Inkonsistenzen in Geschäftsregeln erkannt und analysiert werden können. Zu diesem Zweck entwickeln wir eine umfassende Bibliothek, die es ermöglicht, Ergebnisse aus dem wissenschaftlichen Bereich der Inkonsistenzmessung auf Geschäftsregelformalismen anzuwenden, die tatsächlich in der Praxis verwendet werden.
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.
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.
Das Ziel dieser Masterarbeit war es ein CRM System für das Assist Team der CompuGroup Medical zu entwickeln, welches Open Innovation in die Entwicklung der Minerva 2.0 Software integriert. Um dies zu erreichen wurden CRM Methoden mit Social Networ- king Systemen kombiniert, basierend auf der Forschung von Lin und Chen (2010, S. 11 – 30). Um die definierten Ziele zu erreichen wurde Literatur analysiert, wie ein CRM System und eine Online Community erfolgreich implementiert werden können und dies auf die Entwicklung der Minerva Community angewendet. Dabei wurde sich an den Design Science Richtlinien von Hevner u. a. (2004, S. 75 – 104) orientiert. Das fertige Produkt wurde basierend auf Kunden- und Managementanforderungen entworfen und wurde an- schließend aus Kunden- und Firmenperspektive evaluiert.
The purpose of this thesis is to explore the sentiment distributions of Wikipedia concepts.
We analyse the sentiment of the entire English Wikipedia corpus, which includes 5,669,867 articles and 1,906,375 talks, by using a lexicon-based method with four different lexicons.
Also, we explore the sentiment distributions from a time perspective using the sentiment scores obtained from our selected corpus. The results obtained have been compared not only between articles and talks but also among four lexicons: OL, MPQA, LIWC, and ANEW.
Our findings show that among the four lexicons, MPQA has the highest sensitivity and ANEW has the lowest sensitivity to emotional expressions. Wikipedia articles show more sentiments than talks according to OL, MPQA, and LIWC, whereas Wikipedia talks show more sentiments than articles according to ANEW. Besides, the sentiment has a trend regarding time series, and each lexicon has its own bias regarding text describing different things.
Moreover, our research provides three interactive widgets for visualising sentiment distributions for Wikipedia concepts regarding the time and geolocation attributes of concepts.
Innovationen prägen die Gesellschaft. Daher ist das Innovationsmanagement eine zentrale Aufgabe in Unternehmen. Erfolgreiche Innovationen können die Effizienz und Effektivität eines Unternehmens steigern, folglich ist das Ziel eines Innovationsmanagements, erfolgreiche Innovationen hervorzubringen. Innerhalb des Managements von Innovationen entstehen Herausforderungen, die auf Innovationsbarrieren zurückzuführen sind. Diese können zum Scheitern von Innovation führen. Um diese Art von Misserfolg zu vermeiden, kann ein Vorgehensmodell zur Identifizierung und zum Umgang mit Innovationsbarrieren einen erfolgsorientierten Innovationsprozess begünstigen.
Die Eisenbahnindustrie ist durch ihre Infrastruktur, ihre politische Abhängigkeit und Sicherheitsanforderungen gekennzeichnet. Sicherheit, als eines der Hauptthemen der Branche ist einerseits durch das Schutz- und Kontrollsystem der Politik geprägt und andererseits gestaltet und beeinflusst durch Forschung und Entwicklung von Unternehmen, Universitäten oder externen Entwicklern. Die Unfallvermeidung ist ein bedeutendes Thema in der Literatur zur Eisenbahnsicherheit, hierbei ist die Instandhaltung eines der Instrumente, die der Vorbeugung dienen. Die Prävention von Unfällen treibt den Bedarf von Innovatio-nen für die Eisenbahnsicherheit an. Dementsprechend ist die Thematik der Innovationsbarrieren auch für die Bahnindustrie von Bedeutung. Der Umgang mit diesen in dem konkreten Zusammenhang der Eisenbahnsicherheit soll anhand eines Vorgehensmodells systematisiert werden. Um das Modell insbesondere auf die Branche und den Schwerpunkt der Sicherheit abzustimmen, wird das Grundgerüst des Modells aus der Literatur erarbeitet und mit den recherchierten Kenntnissen der Branche erweitert. Basierend auf den Kenntnissen über Innovationsbarrieren im Schienenverkehr werden Schnittstellenprobleme als Ursache von den spezifischen Barrieren identifiziert. Dazu gehören beispielsweise die Interoperabilität und technische Harmonisierung zwischen Ländern wie der EU sowie die Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft oder externen Entwicklern. In dem Bezug zu der Branche konnte für das Modell eine Erweiterung erarbeitet werden. Es wurde herausgearbeitet, dass die Eisenbahnbranche weniger innovationsaktiv ist, als z. B. die Technologiebranche. Dies ist auf einen Mangel an Motivation zur Innovation zurückzuführen, der in der Branchenkultur aufgrund von der vergangenen Monopolstellung und dem hohen Sicherheitsanspruch zu einer risikoaversen Haltung führt. Daher muss die fortschreitende Liberalisierung des Eisenbahnmarktes abgeschlossen und die Sicherheitskonzepte neu strukturiert werden, um ein innovationsfreundliches Umfeld zu schaffen.
Letztendlich sollte das Vorgehensmodell in einer realen Umgebung getestet werden. Es wäre interessant zu erfahren, ob das entwickelte Modell zu den in dieser Arbeit entwickelten Ergebnissen hinsichtlich der mangelnden Motivation für Innovationen passt. Darüber hinaus scheint eine Validierung von Experten angebracht zu sein, da die Entwicklung des Modells von der Literaturrecherche abhängt
We examine the systematic underrecognition of female scientists (Matilda effect) by exploring the citation network of papers published in the American Physical Society (APS) journals. Our analysis shows that articles written by men (first author, last author and dominant gender of authors) receive more citations than similar articles written by women (first author, last author and dominant gender of authors) after controlling for the journal of publication, year of publication and content of the publication. Statistical significance of the overlap between the lists of references was considered as the measure of similarity between articles in our analysis. In addition, we found that men are less likely to cite articles written by women and women are less likely to cite articles written by men. This pattern leads to receiving more citations by articles written by men than similar articles written by women because the majority of authors who published in APS journals are male (85%). We also observed Matilda effect reduces when articles are published in journals with the highest impact factors. In other words, people’s evaluation of articles published in these journals is not affected by the gender of authors significantly. Finally, we suggested a method that can be applied by editors in academic journals to reduce the evaluation bias to some extent. Editors can identify missing citations using our proposed method to complete bibliographies. This policy can reduce the evaluation bias because we observed papers written by female scholars (first author, last author, the dominant gender of authors) miss more citations than articles written by male scholars (first author, last author, the dominant gender of authors).
Ontologien sind wichtige Werkzeuge zur Wissensrepräsentation und elementare Bausteine des Semantic Web. Sie sind jedoch nicht statisch und können sich über die Zeit verändern. Die Gründe hierfür sind vielfältig: Konzepte innerhalb einer Ontologie können fehlerhaft modelliert worden sein, die von der Ontologie repräsentierte Domäne kann sich verändern oder eine Ontologie kann wiederverwendet werden und muss an den neuen Kontext angepasst oder mit bestehenden Ontologien verbunden werden. Die Schwierigkeit dieses Prozesses hat zur Entstehung des Forschungsfeldes der Ontology Change geführt. Das Entfernen von Wissen aus Ontologien ist ein wichtiger Aspekt dieses Änderungsprozesses, da selbst das Hinzufügen neuen Wissens zu einer Ontologie das Entfernen bestehenden Wissens notwendig machen kann, falls dieses mit den neuen Vorstellungen in Konflikt steht. Dieses Entfernen muss jedoch wohldurchdacht sein, da das Ändern bestehender Konzepte leicht zu viel Wissen aus der Ontologie entfernen oder die semantische Bedeutung der Konzepte auf eine potenziell unerwartete Weise verändern kann. In dieser Arbeit wird daher ein formaler Operator zum präzisen Entfernen von Wissen aus Konzepten vorgestellt. Dieser basiert auf der Beschreibungslogik EL und baut partiell auf den Postulaten für Belief Set und Belief Base Contraction sowie der Arbeit von Suchanek et al. auf. Hierfür wird zunächst ein Einstieg in das Thema Ontologien und die Ontologiesprache OWL 2 gegeben und das Problemfeld der Ontology Change wird erläutert. Es wird dann gezeigt, wie ein formaler Operator diesen Prozess unterstützen kann und weshalb die Beschreibungslogik EL einen guten Ausgangspunkt für die Entwicklung eines solchen Operators darstellt. Anschließend wird ein Einblick in das Feld der Beschreibungslogiken gegeben. Hierfür wird die Geschichte der Beschreibungslogik kurz umrissen, Anwendungsgebiete werden genannt und es werden Standardprobleme in dieser Logik erläutert. In diesem Zusammenhang wird die Beschreibungslogik EL formal eingeführt. In einem nächsten Schritt werden verwandte Arbeiten untersucht und es wird gezeigt, warum das Recovery- und Relevance-Postulat für das Entfernen von Wissen aus Konzepten nicht unmittelbar anwendbar ist. Die hier gewonnenen Erkenntnisse werden anschließend dazu genutzt, die Anforderungen an den Operator zu formalisieren. Diese basieren hauptsächlich auf den Postulaten für Belief Set und Belief Base Contraction. Zusätzlich werden weitere Eigenschaften formuliert welche den Verlust des Recovery- bzw. Relevance-Postulates ausgleichen sollen. In einem nächsten Schritt wird der Operator definiert und es wird gezeigt, dass diese Definition das präzise Entfernen von Wissen aus EL-Konzepten gestattet. Mittels formaler Beweise wird zudem gezeigt, dass diese Definition alle zuvor aufgestellten Anforderungen erfüllt. In einem weiteren Beispiel wird dargestellt, wie der Operator in Verbindung mit sogenannten Laconic Justifications verwendet werden kann, um einen menschlichen Ontology-Editor durch das automatisierte Entfernen von unerwünschten Konsequenzen aus der Ontologie zu unterstützen. Aufbauend auf Algorithmen, welche aus der formalen Definition des Operators abgeleitet wurden, wird ein Plugin zum Entfernen von Wissen aus Ontologien für den Ontology-Editor Protégé vorgestellt. Anschließend werden die bisherigen Erkenntnisse zusammengefasst und es wird ein Fazit gezogen. Die Arbeit schließt mit einem Ausblick über mögliche zukünftige Forschung.
Knowledge-based authentication methods are vulnerable to Shoulder surfing phenomenon.
The widespread usage of these methods and not addressing the limitations it has could result in the user’s information to be compromised. User authentication method ought to be effortless to use and efficient, nevertheless secure.
The problem that we face concerning the security of PIN (Personal Identification Number) or password entry is shoulder surfing, in which a direct or indirect malicious observer could identify the user sensitive information. To tackle this issue we present TouchGaze which combines gaze signals and touch capabilities, as an input method for entering user’s credentials. Gaze signals will be primarily used to enhance targeting and touch for selecting. In this work, we have designed three different PIN entry method which they all have similar interfaces. For the evaluation, these methods were compared based on efficiency, accuracy, and usability. The results uncovered that despite the fact that gaze-based methods require extra time for the user to get familiar with yet it is considered more secure. In regards to efficiency, it has the similar error margin to the traditional PIN entry methods.
Die Zielsetzung der vorliegenden Masterarbeit lag darin, die instrumentelle Gewäs-seranalytik im Freiland für Schüler*innen erschließbar zu machen.
Als Maßnahme der Master-Thesis wurde eine arbeitsteilige Lerneinheit rund um das Thema Gewässeranalytik für den außerschulischen Chemieunterricht der Sekun-darstufe II konzipiert und evaluiert. Die Konzeption erfolgte in Anlehnung an die Lehrpläne der Fächer Biologie, Geografie, Physik und Chemie des Landes Rhein-land-Pfalz. Zur Bewertung der Gewässergüte kam das digitale Messsystem Einstein Labmate für zahlreiche physikalisch-chemische Parameter zur Verwendung. Zu-sätzlich wurde das Online-Portal FLUVIDAT Saar zur rudimentären Bestimmung von Indikatororganismen sowie für eine Einordnung der Gewässerstruktur genutzt.
Im Rahmen der begleitenden Evaluation wird der Forschungsfrage nachgegangen, in wie weit die konzipierte Einheit praxistauglich und adressatengerecht für den Chemieunterricht der Oberstufe ist. Dies wird anhand der Konstrukte „Aktuelles Inte-resse“ und „Cognitive Load“ mit einem Fragebogen, einer Videoanalyse mit litera-turbasiertem Codierleitfaden sowie einem Lesbarkeitsindex der zugrundeliegenden Experimentieranleitungen überprüft.
Die Ergebnisse der Datenauswertung zeigten ein hohes aktuelles Interesse der Schüler*innen sowie eine angemessene kognitive Belastung. Durch die Erhebung der lernbezogenen kognitiven Belastung zeigte sich, dass die im unteren Bereich liegende Schwierigkeit der Materialien kognitive Kapazitäten zur Schemabildung frei gab.