004 Datenverarbeitung; Informatik
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Auswirkungen verschiedener Werbeformen im Internet auf Einstellung, Erinnerung und Kaufabsicht
(2009)
The present bachelor- thesis studies the influence of three online advertisements (banner, streaming ad and interstitial) on attitude, recall and purchase intention with an experiment. It has an introduction to online advertising and the examined advertisements as well as a review of the three theoretical main focuses of analyzes. The experiment was organized within an online questionnaire. 358 test persons participated. The collected data was verified on differences by correlation matrix and analysis of variance.
Die Vorlesung "Datenbanken für Informationsmanager" am Campus Koblenz der Universität Koblenz-Landau behandelte u.a. den Themenkomplex "Funktionale Abhängigkeiten und Normalisierung relationaler Datenbanken". Hierzu wird ein webbasiertes, multimediales Lernprogramm entwickelt, das den Studenten die Möglichkeit bieten soll, praktische Fertigkeiten in der Anwendung der behandelten Algorithmen zu festigen und auszubauen. Die Arbeit beschreibt das entwickelte Lernmodul und beschäftigt sich dabei mit didaktischen Theorien und Konzepten, deren Anwendung im Kontext des webbasierten Trainings und deren Umsetzung im Lernmodul Normalisierung. Darüber hinaus wird die Architektur und die Implementierung der Software erläutert sowie weitere Anwendungs- und Einsatzmöglichkeiten des Programms bzw. seiner Funktionalität beschrieben.
In der vorliegenden Arbeit sollen weltweit herrschende inhaltliche Ausprägungen und Schwerpunkte des Themengebiets "BMI" bzw. "GMI" mit Hilfe des Literatur-Reviews akademischer Artikel herausgearbeitet werden. Die festgestellten Beziehungen und Zusammenhänge sollen visualisiert und lokalisiert werden, um eine globale Sicht über das Thema herzustellen. Unter anderem sollen die in das finale Set aufgenommenen Artikel auf eine Korrelation zwischen BMI und Controlling bzw. Management hin überprüft werden. Als letzter Schritt soll eine Ableitung möglicher Forschungslücken unternommen werden.
In dieser Arbeit wird ein Mehrbenutzer-Annotationssystem namens myAnnotations vorgestellt, das mit Hilfe von sogenannten "Shared In-situ Problem Solving" Annotationen auf beliebigen Webseiten kollaborative Lern- und Arbeitsszenarien unterstützt. Hierbei wird insbesondere auf die Einsatzmöglichkeiten von "Shared In-situ Problem Solving" Annotationen beim kollaborativen Bearbeiten eines Textes und bei kollaborativen Lernerfolgskontrollen eingegangen.
In dieser Arbeit wird ein Datenmodell für Shared Annotations vorgestellt. Basierend auf einem bereits existierenden Datenmodell für Annotationen, wird dieses erweitert um die Möglichkeit der Modellierung von Shared Annotations. Daraufhin werden Funktionen von Shared Annotations erläutert, die über das neue Annotationsmodell möglich sind.
Information systems research has started to use crowdsourcing platforms such as Amazon Mechanical Turks (MTurk) for scientific research, recently. In particular, MTurk provides a scalable, cheap work-force that can also be used as a pool of potential respondents for online survey research. In light of the increasing use of crowdsourcing platforms for survey research, the authors aim to contribute to the understanding of its appropriate usage. Therefore, they assess if samples drawn from MTurk deviate from those drawn via conventional online surveys (COS) in terms of answers in relation to relevant e-commerce variables and test the data in a nomological network for assessing differences in effects.
The authors compare responses from 138 MTurk workers with those of 150 German shoppers recruited via COS. The findings indicate, inter alia, that MTurk workers tend to exhibit more positive word-of mouth, perceived risk, customer orientation and commitment to the focal company. The authors discuss the study- results, point to limitations, and provide avenues for further research.
Social networking platforms as creativity fostering systems: research model and exploratory study
(2008)
Social networking platforms are enabling users to create their own content, share this content with anyone they invite and organize connections with existing or new online contacts. Within these electronic environments users voluntarily add comments on virtual boards, distribute their search results or add information about their expertise areas to their social networking profiles and thereby share it with acquaintances, friends and increasingly even with colleagues in the corporate world. As a result, it is most likely that the underlying knowledge sharing processes result in many new and creative ideas. The objective of our research therefore is to understand if and how social social networking platforms can enforce creativity. In addition, we look at how these processes could be embedded within the organizational structures that influence innovative knowledge sharing behavior. The basis for our research is a framework which focuses on the relations between intrinsic motivation, creativity and social networking platforms. First results of our empirical investigation of a social software platform called "StudiVZ.net" proved that our two propositions are valid.
The impact of innovation in order to secure a company- existence is increasing. Especially in the field of information and communication systems, modified conditions, reduced product life cycles (in some markets e.g. in the software market down to a few months), and increased competition force many companies to adapt their innovation speed. Long-term profit will just be obtained by those companies that will manage to consolidate or further to enlarge their competitive position with technological innovation. The increasing relevance of new developments requires a separate treatment of technological innovations and demands for a technology and innovation management. Not every innovation is thereby a result of a single, spontaneous idea. Many innovations evolve from the integration or combination of already existing technologies. Especially in markets with insignificant growing rates, this kind of innovation is quite important. The purpose of this article is a case-oriented identification of existing deficiencies within established recommendations for a strategic technology and innovation management and the discussion about the role of modularity and technology integration as an alternative way to innovate.
The search for scientific literature in scientific information systems is a discipline at the intersection between information retrieval and digital libraries. Recent user studies show two typical weaknesses of the classical IR model: ranking of retrieved and maybe relevant documents and the language problem during the query formulation phase. At the same time traditional retrieval systems that rely primarily on textual document and query features are stagnating for years, as it could be observed in IR evaluation campaigns such as TREC or CLEF. Therefore alternative approaches to surpass these two problem fields are needed. Two different search support systems are presented in this work and evaluated with a lab evaluation using the IR test collection GIRT and iSearch with 150 and 65 topics, respectively. These two systems are (1) a query expansion that is based on the analysis of co-occurrences of document attributes and (2) a ranking mechanism that applies informetric analysis of the productivity of information producers in the information production process. Both systems were compared to a baseline system using the Solr search engine. Both methods showed positive effects when applying additional document attributes like author names, ISSN codes and controlled terms. The query expansion showed an improvement in precision (bpref +12%) and in recall (R +22%).
he alternative ranking methods were able to compete with the baseline for author names and ISSN codes and were able to beat the baseline by using controlled terms (MAP +14%). A clear negative influence was seen when using entities like publishers or locations. Both methods were able to generate a substantially different sorting of the result set, measured using Kendall. So, additional to the improved relevance in the result list, the user can get a new and different view on the document set. Query expansion using author names, ISSN codes and thesaurus terms showed great potential that lies within the rich metadata sets of digital library systems. The proposed ranking methods could outperform standard relevance ranking methods after they were filtered by the existence of a so-called power law. This showed that the proposed ranking methods cannot be used universally in any case but require specific frequency distributions in the metadata. A connection between the underlying informetric laws of Bradford, Lotka and Zipf is made clear. The evaluated methods were implemented as interactive search supporting systems that can be used in an interactive prototype and the social science digital library system Sowiport. Besides that, the methods are adaptable to other systems and environments using a free software framework and a web API.
Nutzung von Big Data im Marketing : theoretische Grundlagen, Anwendungsfelder und Best-Practices
(2015)
Die zunehmende Digitalisierung des Alltags und die damit verbundene omnipräsente Datengenerierung bieten für Unternehmen und insbesondere Marketingabteilungen die Chance, Informationen in bisher ungekannter Fülle über ihre Kunden und Produkte zu erhalten. Die Gewinnung solcher Informationen aus riesigen Datenmengen, die durch neue Technologien ermöglicht wird, hat sich dabei unter dem Begriff Big Data etabliert.
Die vorliegende Arbeit analysiert diese Entwicklung im Hinblick auf das Potenzial für die unternehmerische Disziplin des Marketings. Dazu werden die theoretischen Grundlagen des Einsatzes von Big Data im Marketing identifiziert und daraus Anwendungsfelder und Best-Practice-Lösungen abgeleitet. Die Untersuchung basiert auf einer Literaturanalyse zu dem Thema Big Data Marketing, welche neben verschiedenen Studien und Befragungen auch Expertenmeinungen und Zukunftsprognosen einschließt. Die Literatur wird dabei zunächst auf die theoretischen Grundlagen des Konstrukts Big Data analysiert.
Anschließend wird die Eignung von Big Data Lösungen für den Einsatz in Unternehmen geprüft, bevor die Anwendung im Bereich des Marketings konkretisiert und analysiert wird. Es wurde dabei festgestellt, dass anhand der theoretischen Aspekte von Big Data eine starke Eignung für den Einsatz im Rahmen des Marketings besteht. Diese zeichnet sich vor allem durch die detaillierten Informationen über Verhaltensmuster von Kunden und ihre Kaufentscheidungen aus. Weiterhin wurden potenzielle Anwendungsfelder identifiziert, welche besonders im Bereich der Kundenorientierung und der Marktforschung liegen. Im Hinblick auf Best-Practice-Lösungen konnte ein grober Leitfaden für die Integration von Big Data in die Unternehmensorganisation entwickelt werden. Abschließend wurde festgehalten, dass das Thema Big Data eine hohe Relevanz für das Marketing aufweist und dies in der Zukunft maßgeblich mitbestimmen wird.