Eskalation des Commitments in Wirtschaftsinformatik Projekten: eine kognitiv-affektive Perspektive

While information systems (IS) projects are pivotal in guiding organizational strategies and sustaining competitive advantages, they frequently overrun budgets, extend beyond timelines, and experience high failure rates. This dissertation delves into the psychological micro-foundations of human behavior – specifically cognition and emotion – in relation to a prevalent issue in IS project management: the tendency to persist with failing courses of action, also called escalation of commitment (EoC). Through a mixed-methods research approach, this study investigates the emotional and cognitive bases of decision-making during IS project escalation and its evolution over time. The results of a psychophysiological laboratory experiment provide evidence for the predictions on the role of negative and complex situational integral emotions of Cognitive Dissonance over Coping Theory and add to a better understanding of how escalation tendencies change during sequential decision-making due to cognitive learning effects. Using psychophysiological measures, including data triangulation between electrodermal and cardiovascular activity and AI-based analysis of facial micro-expressions, this research reveals physiological markers of behavioral escalation tendencies. Complementing the experiment, a qualitative analysis using free-form narration during decision-making simulations shows that decision-makers employ varied cognitive reasoning patterns to justify escalating behaviors, suggesting a sequence of four distinct cognitive phases. By integrating both qualitative and quantitative findings, this dissertation offers a comprehensive theoretical framework of how cognition and emotion shape behavioral EoC over time. I propose that escalation is a cyclical adaptation of mental models, distinguished by shifts in cognitive reasoning patterns, temporal cognition mode variations, and interactions with situational emotions and their anticipation. The primary contribution of this dissertation lies in disentangling the emotional and cognitive mechanisms that drive IS project escalation. The findings provide the basis for developing de-escalation strategies, thereby helping to improve decision-making under uncertainty. Stakeholders involved in IS projects that get “off track” should be aware of the tendency to persist with failing courses of action and the importance of the underlying emotional and cognitive dynamics.Projekte im Bereich der Wirtschaftsinformatik (IS-Projekte) sind von zentraler Bedeutung für die Steuerung von Unternehmensstrategien und die Aufrechterhaltung von Wettbewerbsvorteilen, überschreiten jedoch häufig das Budget, sprengen den Zeitrahmen und weisen eine hohe Misserfolgsquote auf. Diese Dissertation befasst sich mit den psychologischen Grundlagen menschlichen Verhaltens - insbesondere Kognition und Emotion - im Zusammenhang mit einem weit verbreiteten Problem im IS-Projektmanagement: der Tendenz, an fehlgehenden Handlungssträngen festzuhalten, auch Eskalation des Commitments (Englisch: “escalation of commitment” - EoC) genannt. Mit einem kombinierten Forschungsansatz (dem Mix von qualitativen und quantitativen Methoden) untersuche ich in meiner Dissertation die emotionalen und kognitiven Grundlagen der Entscheidungsfindung hinter eskalierendem Commitment zu scheiternden IS-Projekten und deren Entwicklung über die Zeit. Die Ergebnisse eines psychophysiologischen Laborexperiments liefern Belege auf die Vorhersagen bezüglich der Rolle von negativen und komplexen situativen Emotionen der kognitiven Dissonanz Theorie gegenüber der Coping-Theorie und trägt zu einem besseren Verständnis dafür bei, wie sich Eskalationstendenzen während sequenzieller Entscheidungsfindung aufgrund kognitiver Lerneffekte verändern. Mit Hilfe psychophysiologischer Messungen, einschließlich der Daten-Triangulation zwischen elektrodermaler und kardiovaskulärer Aktivität sowie künstliche Intelligenz-basierter Analyse von Gesichtsmikroexpressionen, enthüllt diese Forschung physiologische Marker für eskalierendes Commitment. Ergänzend zu dem Experiment zeigt eine qualitative Analyse text-basierter Reflexionen während der Eskalationssituationen, dass Entscheidungsträger verschiedene kognitive Begründungsmuster verwenden, um eskalierende Verhaltensweisen zu rechtfertigen, die auf eine Sequenz von vier unterschiedlichen kognitiven Phasen schließen lassen. Durch die Integration von qualitativen und quantitativen Erkenntnissen entwickelt diese Dissertation ein umfassendes theoretisches Model dafür, wie Kognition und Emotion eskalierendes Commitment über die Zeit beeinflussen. Ich schlage vor, dass eskalierendes Commitment eine zyklische Anpassung von Denkmodellen ist, die sich durch Veränderungen in kognitiven Begründungsmustern, Variationen im zeitlichen Kognitionsmodus und Interaktionen mit situativen Emotionen und deren Erwartung auszeichnet. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit liegt in der Entflechtung der emotionalen und kognitiven Mechanismen, die eskalierendes Commitment im Kontext von IS-Projekten antreiben. Die Erkenntnisse tragen dazu bei, die Qualität von Entscheidungen unter Unsicherheit zu verbessern und liefern die Grundlage für die Entwicklung von Deeskalationsstrategien. Beteiligte an „in Schieflage geratenden“ IS-Projekten sollten sich der Tendenz auf fehlgeschlagenen Aktionen zu beharren und der Bedeutung der zugrundeliegenden emotionalen und kognitiven Dynamiken bewusst sein

Klassifizierung, Vorhersage und Bewertung graphischer neuronaler Netze auf Online-Social-Media-Plattformen

The vast amount of data generated on social media platforms have made them a valuable source of information for businesses, governments and researchers. Social media data can provide insights into user behavior, preferences, and opinions. In this work, we address two important challenges in social media analytics. Predicting user engagement with online content has become a critical task for content creators to increase user engagement and reach larger audiences. Traditional user engagement prediction approaches rely solely on features derived from the user and content. However, a new class of deep learning methods based on graphs captures not only the content features but also the graph structure of social media networks. This thesis proposes a novel Graph Neural Network (GNN) approach to predict user interaction with tweets. The proposed approach combines the features of users, tweets and their engagement graphs. The tweet text features are extracted using pre-trained embeddings from language models, and a GNN layer is used to embed the user in a vector space. The GNN model then combines the features and graph structure to predict user engagement. The proposed approach achieves an accuracy value of 94.22% in classifying user interactions, including likes, retweets, replies, and quotes. Another major challenge in social media analysis is detecting and classifying social bot accounts. Social bots are automated accounts used to manipulate public opinion by spreading misinformation or generating fake interactions. Detecting social bots is critical to prevent their negative impact on public opinion and trust in social media. In this thesis, we classify social bots on Twitter by applying Graph Neural Networks. The proposed approach uses a combination of both the features of a node and an aggregation of the features of a node’s neighborhood to classify social bot accounts. Our final results indicate a 6% improvement in the area under the curve score in the final predictions through the utilization of GNN. Overall, our work highlights the importance of social media data and the potential of new methods such as GNNs to predict user engagement and detect social bots. These methods have important implications for improving the quality and reliability of information on social media platforms and mitigating the negative impact of social bots on public opinion and discourse.Die riesige Menge an Daten, die auf Social-Media-Plattformen generiert wird, hat sie zu einer wertvollen Informationsquelle für Unternehmen, Regierungen und Forscher gemacht. Daten aus sozialen Medien können Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und die Meinungen der Nutzer geben. In dieser Arbeit befassen wir uns mit zwei wichtigen Herausforderungen im Bereich der Social-Media-Analytik. Die Vorhersage des Nutzerinteresses an Online-Inhalten ist zu einer wichtigen Aufgabe für die Ersteller von Inhalten geworden, um das Nutzerengagement zu steigern und ein größeres Publikum zu erreichen. Herkömmliche Ansätze zur Vorhersage des Nutzerengagements stützen sich ausschließlich auf Merkmale, die aus dem Nutzer und dem Inhalt abgeleitet werden. Eine neue Klasse von Deep-Learning-Methoden, die auf Graphen basieren, erfasst jedoch nicht nur die Inhaltsmerkmale, sondern auch die Graphenstruktur von Social-Media-Netzwerken. In dieser Arbeit wird ein neuartiger Graph Neural Network (GNN)-Ansatz zur Vorhersage der Nutzerinteraktion mit Tweets vorgeschlagen. Der vorgeschlagene Ansatz kombiniert die Merkmale von Nutzern, Tweets und deren Engagement-Graphen. Die Textmerkmale der Tweets werden mit Hilfe von vortrainierten Einbettungen aus Sprachmodellen extrahiert, und eine GNN-Schicht wird zur Einbettung des Nutzers in einen Vektorraum verwendet. Das GNN-Modell kombiniert dann die Merkmale und die Graphenstruktur, um das Nutzerengagement vorherzusagen. Der vorgeschlagene Ansatz erreicht eine Genauigkeit von 94,22% bei der Klassifizierung von Benutzerinteraktionen, einschließlich Likes, Retweets, Antworten und Zitaten. Eine weitere große Herausforderung bei der Analyse sozialer Medien ist die Erkennung und Klassifizierung von Social-Bot-Konten. Social Bots sind automatisierte Konten, die dazu dienen, die öffentliche Meinung zu manipulieren, indem sie Fehlinformationen verbreiten oder gefälschte Interaktionen erzeugen. Die Erkennung von Social Bots ist entscheidend, um ihre negativen Auswirkungen auf die öffentliche Meinung und das Vertrauen in soziale Medien zu verhindern. In dieser Arbeit klassifizieren wir Social Bots auf Twitter mit Hilfe von Graph Neural Networks. Der vorgeschlagene Ansatz verwendet eine Kombination aus den Merkmalen eines Knotens und einer Aggregation der Merkmale der Nachbarschaft eines Knotens, um Social-Bot-Konten zu klassifizieren. Unsere Endergebnisse zeigen eine 6%ige Verbesserung der Fläche unter der Kurve bei den endgültigen Vorhersagen durch die Verwendung von GNN. Insgesamt unterstreicht unsere Arbeit die Bedeutung von Social-Media-Daten und das Potenzial neuer Methoden wie GNNs zur Vorhersage des Nutzer-Engagements und zur Erkennung von Social Bots. Diese Methoden haben wichtige Auswirkungen auf die Verbesserung der Qualität und Zuverlässigkeit von Informationen auf Social-Media-Plattformen und die Abschwächung der negativen Auswirkungen von Social Bots auf die öffentliche Meinung und den Diskurs

Identifizierung und Überwachung von Strukturen, Kontrollmechanismen und Entwicklungsdynamiken hydrothermaler Systeme und damit verbundener Alteration durch hochauflösende Fernerkundung und In-situ-Analyse

Volcanic hydrothermal systems are an integral part of most volcanoes and typically involve a heat source, adequate fluid supply, and fracture or pore systems through which the fluids can circulate within the volcanic edifice. Associated with this are subtle but powerful processes that can significantly influence the evolution of volcanic activity or the stability of the near-surface volcanic system through mechanical weakening, permeability reduction, and sealing of the affected volcanic rock. These processes are well constrained for rock samples by laboratory analyses but are still difficult to extrapolate and evaluate at the scale of an entire volcano. Advances in unmanned aircraft systems (UAS), sensor technology, and photogrammetric processing routines now allow us to image volcanic surfaces at the centimeter scale and thus study volcanic hydrothermal systems in great detail. This thesis aims to explore the potential of UAS approaches for studying the structures, processes, and dynamics of volcanic hydrothermal systems but also to develop methodological approaches to uncover secondary information hidden in the data, capable of indicating spatiotemporal dynamics or potentially critical developments associated with hydrothermal alteration. To accomplish this, the thesis describes the investigation of two near-surface volcanic hydrothermal systems, the El Tatio geyser field in Chile and the fumarole field of La Fossa di Vulcano (Italy), both of which are among the best-studied sites of their kind. Through image analysis, statistical, and spatial analyses we have been able to provide the most detailed structural images of both study sites to date, with new insights into the driving forces of such systems but also revealing new potential controls, which are summarized in conceptual site-specific models. Furthermore, the thesis explores methodological remote sensing approaches to detect, classify and constrain hydrothermal alteration and surface degassing from UAS-derived data, evaluated them by mineralogical and chemical ground-truthing, and compares the alteration pattern with the present-day degassing activity. A significant contribution of the often neglected diffuse degassing activity to the total amount of degassing is revealed and constrains secondary processes and dynamics associated with hydrothermal alteration that lead to potentially critical developments like surface sealing. The results and methods used provide new approaches for alteration research, for the monitoring of degassing and alteration effects, and for thermal monitoring of fumarole fields, with the potential to be incorporated into volcano monitoring routines.Vulkanische Hydrothermalsysteme sind ein integraler Bestandteil vieler Vulkane und erfordern allgemein eine ausreichende Wärmequelle, eine ausreichende Flüssigkeitszufuhr und Kluft- oder Porensysteme, durch die Flüssigkeiten zirkulieren können. Damit verbunden sind subtile, aber wirksame Prozesse, welche die Entwicklung der vulkanischen Aktivität oder die Stabilität des oberflächennahen Vulkansystems durch mechanische Schwächung, Verringerung der Durchlässigkeit und Versiegelung des betroffenen vulkanischen Gesteins erheblich beeinflussen können. Solche Prozesse sind für Gesteinsproben durch Laboranalysen gut definiert, aber es ist immer noch schwierig sie auf der Skala eines ganzen Vulkans zu bewerten. Fortschritte bei unbemannten Flugsystemen (UAS), Sensortechnologie und photogrammetrischen Prozessierungs-routinen ermöglichen es uns heute, Vulkanoberflächen im Zentimeterbereich abzubilden und damit vulkanische Hydrothermalsysteme sehr detailliert zu untersuchen. Ziel dieser Arbeit ist es, deren Potenzial für die Untersuchung der Strukturen, Prozesse und Dynamik solcher Systeme zu erforschen, aber auch methodische Ansätze zu finden, um in den Daten verborgene Sekundärinformationen zu analysieren, die auf raum-zeitliche Dynamiken oder potenziell kritische Entwicklungen im Zusammenhang mit hydrothermaler Alteration hinweisen können. Wir haben zwei oberflächennahe vulkanische hydrothermale Systeme analysiert, das Geysirfeld von El Tatio in Chile und das Fumarolenfeld von La Fossa di Vulcano in Italien, die beide zu den am besten untersuchten Systemen ihrer Art gehören. Durch Bildanalyse, statistische und räumliche Analysen konnten wir das bisher detaillierteste Abbild des strukturellen Aufbaus beider Standorte erstellen, neue Einblicke in die oft faszinierende Systematik solcher Systeme geben, aber auch neue potenzielle Kontrollfaktoren aufzeigen. Die Ergebnisse werden in konzeptionellen Modellen zusammengefasst. Darüber hinaus haben wir methodische Ansätze der Fernerkundung zur Erkennung, Klassifizierung und räumlichen Eingrenzung hydrothermaler Alteration aus UAS-Daten untersucht, durch mineralogisches und chemisches „Ground-Truthing“ bewertet und die Alterationsmuster mit der aktuellen Entgasungsaktivität verglichen. Wir zeigen dass die oft nicht berücksichtigte diffuse Aktivität einen signifikanten Beitrag zur Gesamtaktivität liefert, aber auch Bereiche in denen sekundäre Prozesse hydrothermaler Alteration scheinbar zu potenziell kritischen Entwicklungen wie Oberflächenversiegelung führen. Die Ergebnisse und die verwendeten Methoden bieten neue Ansätze für die Alterationsforschung, für die Überwachung von Entgasungs- und Alterationseffekten und für die thermische Überwachung von Fumarolenfeldern, und haben Potential in Vulkanüberwachungsroutinen integriert zu werden

Stabilisierung von Permafrostkohlenstoff durch die Wiedereinführung eines Herbivor-geprägten Ökosystems

With Arctic ground as a huge and temperature-sensitive carbon reservoir, maintaining low ground temperatures and frozen conditions to prevent further carbon emissions that contrib-ute to global climate warming is a key element in humankind’s fight to maintain habitable con-ditions on earth. Former studies showed that during the late Pleistocene, Arctic ground condi-tions were generally colder and more stable as the result of an ecosystem dominated by large herbivorous mammals and vast extents of graminoid vegetation – the mammoth steppe. Characterised by high plant productivity (grassland) and low ground insulation due to animal-caused compression and removal of snow, this ecosystem enabled deep permafrost aggrad-ation. Now, with tundra and shrub vegetation common in the terrestrial Arctic, these effects are not in place anymore. However, it appears to be possible to recreate this ecosystem local-ly by artificially increasing animal numbers, and hence keep Arctic ground cold to reduce or-ganic matter decomposition and carbon release into the atmosphere. By measuring thaw depth, total organic carbon and total nitrogen content, stable carbon iso-tope ratio, radiocarbon age, n-alkane and alcohol characteristics and assessing dominant vegetation types along grazing intensity transects in two contrasting Arctic areas, it was found that recreating conditions locally, similar to the mammoth steppe, seems to be possible. For permafrost-affected soil, it was shown that intensive grazing in direct comparison to non-grazed areas reduces active layer depth and leads to higher TOC contents in the active layer soil. For soil only frozen on top in winter, an increase of TOC with grazing intensity could not be found, most likely because of confounding factors such as vertical water and carbon movement, which is not possible with an impermeable layer in permafrost. In both areas, high animal activity led to a vegetation transformation towards species-poor graminoid-dominated landscapes with less shrubs. Lipid biomarker analysis revealed that, even though the available organic material is different between the study areas, in both permafrost-affected and sea-sonally frozen soils the organic material in sites affected by high animal activity was less de-composed than under less intensive grazing pressure. In conclusion, high animal activity af-fects decomposition processes in Arctic soils and the ground thermal regime, visible from reduced active layer depth in permafrost areas. Therefore, grazing management might be utilised to locally stabilise permafrost and reduce Arctic carbon emissions in the future, but is likely not scalable to the entire permafrost region.Mit dem arktischen Boden als riesigem und temperatursensiblen Kohlenstoffspeicher ist die Aufrechterhaltung niedriger Bodentemperaturen und gefrorener Bedingungen zur Verhinde-rung weiterer Kohlenstoffemissionen, die zum globalen Klimawandel beitragen, ein Schlüs-selelement im Kampf der Menschheit, die Erde weiterhin bewohnbar zu halten. Vorangehen-de Studien ergaben, dass die Bodenbedingungen in der Arktis während des späten Pleisto-zäns im Allgemeinen kälter und dadurch stabiler waren, als Ergebnis eines Ökosystems, das von großen pflanzenfressenden Säugetieren und weiten Flächen grasartiger Vegetation do-miniert wurde - der Mammutsteppe. Gekennzeichnet durch hohe Pflanzenproduktivität (Gras-land) und geringe Bodenisolierung aufgrund von Kompression und Schneeräumung durch Tiere, ermöglichte dieses Ökosystem eine tiefreichende Entwicklung des Permafrosts. Heut-zutage, mit der vorherrschenden Tundra- und Strauchvegetation in der Arktis, sind diese Ef-fekte nicht mehr präsent. Es scheint aber möglich, dieses Ökosystem lokal durch künstliche Erhöhung der Tierbestände nachzubilden und somit den arktischen Boden kühl zu halten, um den Abbau von organischem Material und die Freisetzung von Kohlenstoff in die Atmosphäre zu verringern. Durch Messungen der Auftautiefe, des Gesamtgehalts des organischen Kohlenstoffs und Stickstoffs, des stabilen Kohlenstoff-Isotopenverhältnisses, des Radiocarbonalters, der n-Alkan- und Alkoholcharakteristika sowie durch Bestimmung der vorherrschenden Vegetati-onstypen entlang von Beweidungsgradienten in zwei unterschiedlichen arktischen Gebieten habe ich festgestellt, dass die Schaffung ähnlicher Bedingungen wie in der Mammutsteppe möglich sein könnte. Für durch Permafrost beeinflusste Böden konnte ich zeigen, dass eine intensive Beweidung im direkten Vergleich mit unbeweideten Gebieten die Tiefe der Auftau-schicht verringert und zu höheren Gehalten an organischem Kohlenstoff im oberen Bodenbe-reich führt. Für im Winter nur oberflächlich gefrorene Böden konnte kein Anstieg des organi-schen Kohlenstoffgehalts mit zunehmender Beweidungsintensität festgestellt werden, höchstwahrscheinlich aufgrund von Störfaktoren wie vertikalen Wasser- und Kohlenstoffbe-wegungen, die nicht durch eine undurchlässige Schicht wie beim Permafrost begrenzt sind. In beiden Gebieten führte eine hohe Tieraktivität zu einer Umwandlung der Vegetation hin zu artenarmen, von Gräsern dominierten Landschaften mit weniger Sträuchern. Die Analyse von Lipid-Biomarkern ergab, dass das verfügbare organische Material zwar zwischen den Unter-suchungsgebieten unterschiedlich war, aber sowohl in Permafrostgebieten als auch in saiso-nal gefrorenen Böden in Bereichen mit hoher Tieraktivität weniger stark zersetzt war als unter geringerer Beweidungsintensität. Zusammenfassend beeinflusst eine hohe Tieraktivität die Zersetzungsvorgänge in arktischen Böden und das thermische Regime des Bodens, was sich in einer reduzierten Tiefe der Auftauschicht in Permafrostgebieten widerspiegelt. Daher könn-te das Beweidungsmanagement in Zukunft aktiv eingesetzt werden, um den Permafrost lokal zu stabilisieren und gefroren zu halten sowie die Kohlenstoffemissionen in der Arktis zu ver-ringern. Aufgrund der Größe der Fläche, die in der terrestrischen Arktis von Permafrost be-einflusst ist, wird ein solches Beweidungsmanagement aber nicht als Maßnahme auf die ge-samte Permafrostregion ausgedehnt werden können

Communicating Cartel Intentions

While the economic harm of cartels is caused by their price-increasing effect, sanctioning by courts rather targets at the underlying process of firms reaching a price-fixing agreement. This paper provides experimental evidence on the question whether such sanctioning meets the economic target, i.e., whether evidence of a collusive meeting of the firms and of the content of their communication reliably predicts subsequent prices. We find that already the mere mutual agreement to meet predicts a strong increase in prices. Conversely, express distancing from communication completely nullifies its otherwise price-increasing effect. Using machine learning, we show that communication only increases prices if it is very explicit about how the cartel plans to behave

Race and cohort differences in family status in the United States

In this visualization, the authors show changes in family patterns by different race groups across two cohorts. Using data from the National Longitudinal Survey of Youth 1979 (born from 1957 to 1965) and 1997 (born from 1980 to 1984), the authors visualize the relationship-parenthood state distributions at each age between 15 and 35 years by race and cohort. The results suggest the rise of cohabiting mothers and the decline of married and divorced mothers among women born from 1980 to 1984. Black women born from 1980 to 1984 were more likely to experience single/childless and single/parent status compared with Black women born from 1957 to 1965. Although with some visible postponement in the recent cohort, white women in both cohorts were more likely to experience married/parent status than other race groups. The decline in married/parent status across the two generations was sharpest among Hispanic women. These descriptive findings highlight the importance of identifying race when discussing changes in family formation and dissolution trends across generations

Introduction

This special issue brings together contributions from leading researchers from Europe, the Middle East, Africa and Asia active in the field of Cultural Linguistics, with particular reference to English worldwide. The special issue comprises nine substantive research articles together with a comprehensive bibliography dealing with Cultural Linguistics and world Englishes. It is anticipated that the special issue will provide a very useful reference and starting point for future research in this area

Der Zusammenhang zwischen Nötigung und Wegnahme beim Raub

In Berlin und Brandenburg gehört § 249 StGB gemäß § 3 Abs. 4 Nr. 2 b jj BbgJAO zu dem Prüfungsstoff, hinsichtlich dessen über „Grundzüge“ hinausgehendes vertieftes Wissen verlangt wird, § 3 Abs. 2 S. 1 BbgJAO

Finden, clustern und klassifizieren von Anomalien auf großen und mehrdimensionalen Zeitreihen

Multivariate time series are a form of real-valued sequence data that simultaneously record different time-dependent variables. Multivariate time series originate mostly from multi-sensor setups and serve a variety of important analytical purposes, including the detection of normal and abnormal behavior. Anomalies often occur in individual channels of a time series, but can also be found in the correlation of multiple channels. While effective data mining algorithms exist for the detection of anomalous and structurally conspicuous test recordings, these algorithms do not perform any semantic labelling. So, data analysts spend many hours connecting the large amounts of automatically extracted observations to their underlying root causes. The complexity, amount and variety of extracted time series make this task hard not only for humans, but also for existing algorithms: These algorithms either require training data for supervised learning, cannot deal with varying time series lengths, or suffer from exceptionally long runtimes. To facilitate the analysis of anomalies in large and multivariate time series, we investigate three types of algorithms in this dissertation: Anomaly Detection, Clustering, and Classification. More precisely, we create an overview of the time series anomaly detection research field and point out short commings with published benchmarks. Then, we propose a novel and scalable time series anomaly detector that can find anomalies in the correlations of time series channels and reveal in which channels anomalies occur. To distribute the anomaly detection computation, we developed a novel library for building reactive and distributed algorithms. Moreover, we propose a fast and effective clustering technique for time series with varying lengths and introduce a framework for counteracting extremely skewed data partitions during the distributed training of machine learning algorithms.Multivariate Zeitreihen sind eine Form von reellwertigen Sequenzdaten, die gleichzeitig verschiedene zeitabhängige Variablen aufzeichnen. Sie stammen meist aus Multi-Sensor-Konfigurationen und dienen einer Vielzahl wichtiger Analysezwecke, einschließlich der Erkennung von normalem und abnormalem Verhalten. Anomalien treten häufig in einzelnen Kanälen einer Zeitreihe auf, können aber auch in der Korrelation mehrerer Kanäle gefunden werden. Zwar gibt es wirksame Data-Mining-Algorithmen zur Erkennung anomaler und strukturell auffälliger Testaufzeichnungen, doch führen diese Algorithmen keine semantische Kennzeichnung durch. Daher verbringen Datenanalystinnen und -analysten viele Stunden damit, die großen Mengen automatisch extrahierter Beobachtungen mit den ihnen zugrunde liegenden Ursachen in Verbindung zu bringen. Die Komplexität, Menge und Vielfalt der extrahierten Zeitreihen macht diese Aufgabe nicht nur für Menschen, sondern auch für bestehende Algorithmen schwierig: Diese Algorithmen benötigen entweder Trainingsdaten für überwachtes Lernen, können nicht mit unterschiedlichen Zeitreihenlängen umgehen oder leiden unter außergewöhnlich langen Laufzeiten. Um die Analyse von Anomalien in sehr großen Zeitreihen zu erleichtern, untersuchen wir in dieser Dissertation drei Arten von Algorithmen: Anomalie-Erkennung, Clustering und Klassifizierung. Genauer gesagt, geben wir einen Überblick über das Forschungsfeld der Erkennung von Zeitreihenanomalien und weisen auf Defizite bei den veröffentlichten Benchmarks hin. Anschließend schlagen wir einen neuartigen und skalierbaren Zeitreihen-Anomalie-Detektor vor, der Anomalien in den Korrelationen von Zeitreihenkanälen finden kann und aufzeigt, in welchen Kanälen Anomalien auftreten. Um die Berechnung der Anomalieerkennung zu verteilen, haben wir eine neuartige Bibliothek für den Aufbau reaktiver und verteilter Algorithmen entwickelt. Darüber hinaus schlagen wir ein schnelles und effektives Clustering-Verfahren für Zeitreihen mit unterschiedlichen Längen vor und präsentieren ein System, um extrem unbalancierten Datenpartitionen während des verteilten Trainings von Algorithmen für maschinelles Lernen entgegenzuwirken