Online-Content-Mining für die Kreuzfahrtindustrie : ein Modell für die Technologieanpassung und Technologieakzeptanz

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Der Einsatz eines WIKIs als zentrales Kommunikationsinstrument für die Thesauruspflege an verteilten Bibliotheksstandorten

Mit dieser Arbeit wurde untersucht, welche Möglichkeiten und Vorteile ein Wiki bei der Pflege und Weiterentwicklung eines Thesaurus in einer wissenschaftlichen Bibliothek bietet. Einleitend geht die Arbeit auf die Entwicklungsgeschichte der Dokumentationssprachen, insbesondere von Thesauri, im 20. Jhd. ein. Danach folgt die Darstellung der Genese und der Struktur des Standard-Thesaurus Wirtschaft sowie dessen Pflege und Weiterentwicklung. Dann erfolgt eine Einführung in die Geschichte der WikiWelt mit Beschreibung der Software Media-Wiki inklusive der Theorie der Zusammenarbeit in Wikis. Abschießend wird ein möglicher Einsatz von Wikitechnik bei der Pflege und Weiterentwicklung des Standard-Thesaurus Wirtschaft erläutert. Als Basis für diese Arbeit wurde ein entsprechendes Wiki, der Standard-Thesaurus Wirtschaft (STW) und Einrichtungen an verschiedenen Standorten, die mit dem STW arbeiten (das sog. STW-Konsortium) herangezogen. Um die Untersuchungsergebnisse zu präsentieren und zu belegen, wurde parallel dazu der Prototyp „Wikisaurus oeconomicus“ entwickelt

Online Communities: Technologies and Analyses for Networks in Industry, Research and Education: 17. Workshop GeNeMe ’14 Gemeinschaften in Neuen Medien: Virtual Enterprises, Research Communities & Social Media Networks: TU Dresden, 01./02.10.2014

GeNeMe steht für Gemeinschaften in Neuen Medien, im englischen Sprachgebrauch als Web-based Communities oder Online Communities bezeichnet. Diese Konfigurationen aus Informationstechnologie und sozialer Gemeinschaft sind gleichermaßen Thema für Anwendung und Forschung. Dabei wird deutlich, dass diese Konfigurationen aus Informationstechnologie und sozialer Gemeinschaft in vielfältigen Kontexten zu beobachten sind. Online Communities sind ohne Softwaretechnologie nicht denkbar - ebenso wenig wie ohne die neue Kultur gemeinschaftlichen Online-Handelns in Wirtschaft, Forschung und Bildung oder in privaten Räumen. Online Communities sind daher Thema mehrerer Fachdisziplinen: Informatik und Wirtschaftswissenschaft, Bildungswissenschaft und natürlich Kommunikationswissenschaft. Auf der GeNeMe trifft Medien- und Softwaretechnologie auf Wirtschaftsinformatik, Sozial- und Erziehungswissenschaft, werden Wissensarchitektur und -kooperation diskutiert. Diese Interdisziplinarität ist Tradition und Stärke der GeNeMe auch im 17. Jahr ihres Bestehens. Die Schwerpunkte des vorliegenden Bandes widmen sich eingangs überblicksartig der Analyse und Exploration von Trends und der Ausdifferenzierung von Forschungsfeldern. In den folgenden Kapiteln stehen dann zum einen die Beobachtung und Analyse von Informations- und Kommunikationshandeln unterschiedlicher Zielgruppen sowie zum anderen praktische Ansätze zur technologisch-didaktischen Gestaltung kollaborativer Systeme im Vordergrund. Nach Beiträgen aus spezifischen Einsatz- bzw. Forschungsfeldern bilden Analysen zu Nutzerverhalten in Business-Netzwerken sowie zu Geschäftsmodellen für MOOCs den Abschluss.:Inhalt A Eingeladene Vorträge 1 A.1 Wissenskooperation in betrieblichen Gemeinschaften 1 A.2 Dropbox & Co, alles schon ge-cloud? 3 B Trend- und Strukturanalysen 5 B.1 Trends der digitalen Lehre. Befunde einer Analyse des wissenschaftlichen Fachdiskurses. 5 B.2 Existieren Wissensmanagement-Schulen? - Eine Clusteranalyse von Wissensmanagement-Beiträgen aus den letzten 10 Jahren 17 B.3 Fablabs für die Forschung: Die Fusion von Makerspace und Bibliothek 33 C Information und Kommunikation 49 C.1 Gut vernetzt ist halb gewonnen? – Eine Analyse der Zusammenhänge zwischen Facebook-Nutzung und sozialem sowie akademischem Erfolg von Studierenden 49 C.2 Informationsbezogene Mediennutzung Jugendlicher und Senioren in (Online-)Communities 63 C.3 Enterprise 2.0 – ein Konzept das dem Kommunikationsverhalten junger Menschen entgegen kommt? 79 D Wissensgenerierumg und -kollaboration 93 D.1 Vergleich von offener und Script-basierter Kollaboration in einer Videolernumgebung 93 D.2 COMPASS – Eine kollaborative Plattform zur Wissensgenerierung über Accessibility-Probleme und deren Lösungen 105 D.3 auditorium – Frage, Diskutiere und Teile Dein Wissen! 117 E Anwendungsfelder 127 E.1 Online Communities für Energieversorger – Mehr als nur Self-Service? 127 E.2 „Ich nehme etwas für meine persönliche Balance mit“ – Eine explorative Studie zum Erleben von Erholung in Massively Multiplayer Online Role-Playing Games 137 F Business Netzwerke 153 F.1 Einfl usskompetenz 2.0 – eine Analyse erfolgsstrategischen Nutzerverhaltens in webbasierten Business-Netzwerken 153 F.2 Mehr Schein als Sein? – Eine Analyse der Selbstdarstellung vonStudierenden im Karrierenetzwerk Xing 165 G MOOCs .179 G.1 Analyse von Geschäftsmodellen nationaler und internationaler MOOC-Provider 179 G.2 Kosten und Wert von MOOCs am Beispiel der Plattform iMooX 191 Adress- und Autorenverzeichnis 20

Немецкий язык для IT-студентов = Deutsch fur IT-Studenten : учебное пособие

Учебное пособие ориентировано на студентов высшего профессионального образования, изучающих информационные технологии и иностранный язык в сфере профессиональной коммуникации в рамках учебной программы. Цель курса — дать систематизированный материал для приобретения навыков устной и письменной речи на немецком языке в области информационных технологий. Предназначено для студентов радиотехнического института. Рекомендовано методическим советом УрФУ для студентов ИРИТ-РтФ по дисциплине «Иностранный язык для профессиональных целей»

Personalisierung im E-Commerce – zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des Konsumentenverhaltens: Personalisierung im E-Commerce – zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des Konsumentenverhaltens

Personalisierung ist ein wichtiger Bereich des Internet Marketings, zu dem es wenige experimentelle Untersuchungen mit großen Teilnehmerzahlen gibt. Für den erfolgreichen Einsatz von Empfehlungsverfahren sind umfangreiche Daten über das Käuferverhalten erforderlich. Diesen Problemstellungen nimmt sich die vorliegende Arbeit an. In ihr wird das Shop-übergreifende individuelle Käuferverhalten von bis zu 126.000 Newsletter-Empfängern eines deutschen Online-Bonussystems sowohl mittels ausgewählter Data-Mining-Methoden als auch experimentell untersucht. Dafür werden Prototypen eines Data-Mining-Systems, einer A/B-Test-Software-Komponente und einer Empfehlungssystem-Komponente entwickelt und im Rahmen des Data Minings und durch Online-Feldexperimente evaluiert. Dabei kann für die genannte Nutzergruppe in einem Experiment bereits mit einem einfachen Empfehlungsverfahren gezeigt werden, dass zum einen die Shop-übergreifenden individuellen Verhaltensdaten des Online-Bonus-Systems für die Erzeugung von Empfehlungen geeignet sind, und zum anderen, dass die dadurch erzeugten Empfehlungen zu signifikant mehr Bestellungen als bei der besten Empfehlung auf Basis durchschnittlichen Käuferverhaltens führten. In weiteren Experimenten im Rahmen der Evaluierung der A/B-Test-Komponente konnte gezeigt werden, dass absolute Rabattangebote nur dann zu signifikant mehr Bestellungen führten als relative Rabatt-Angebote, wenn sie mit einer Handlungsaufforderung verbunden waren. Die Arbeit ordnet sich damit in die Forschung zur Beeinflussung des Käuferverhaltens durch Personalisierung und durch unterschiedliche Rabatt-Darstellungen ein und trägt die genannten Ergebnisse und Artefakte bei.:1 Inhalt 1 Einleitung 1 1.1 Stand der Forschung 3 1.2 Forschungsbedarf 6 1.3 Forschungskonzept 8 1.4 Verwendete Methoden 11 1.5 Aufbau der Arbeit 11 2 Theoretische und konzeptionelle Grundlagen 13 2.1 Internethandel, E-Commerce und E-Business 13 2.2 Marketing, Konsumenten- und Käuferverhalten 16 2.2.1 Käuferverhalten bei Rabatt-Angeboten 20 2.3 Internet Marketing 21 2.3.1 Erfolgskontrolle im Internet Marketing 24 2.3.2 Ausgewählte Disziplinen des Internet Marketings 27 2.3.2.1 Affiliate Marketing 28 2.3.2.2 Online-Cashback-Systeme 35 2.3.2.3 E-Mail-Marketing 38 2.4 Personalisierung im Internet Marketing 56 2.4.1 Empfehlungssysteme 59 2.4.2 Bewertung von Empfehlungssystemen 59 2.4.3 Architektur von Empfehlungssystemen 60 2.4.4 Empfehlungssystem-Kategorien 62 2.4.4.1 Hybride Empfehlungssysteme 67 2.4.5 Techniken für Empfehlungsverfahren 69 2.5 Wissensaufbereitung und -entdeckung 89 2.5.1 Datenerhebungsverfahren 89 2.5.1.1 Datenqualität 91 2.5.1.2 Datensicherheit und Datenschutz 92 2.5.2 Knowledge Discovery und Data Mining 94 2.5.2.1 Der Data-Mining-Prozess 96 2.5.2.2 Data-Mining-Problemtypen 98 2.5.2.3 Das Data-Mining-System 100 2.5.3 Das Experiment als Erhebungsdesign 106 2.5.3.1 Anforderungen und Gütekriterien 111 2.5.3.2 Online-Feldexperimente im Marketing 117 2.5.3.3 Auswertungsverfahren 120 2.5.3.4 Theoretische Grundlagen des A/B-Testverfahrens 121 3 Vorgehen 126 3.1 Forschungsdesign 126 3.1.1.1 Ziele und Anforderungen der Andasa GmbH 128 3.1.1.2 Ziele und Anforderungen des Instituts für Angewandte Informatik 129 3.1.2 Design des Informationssystems 130 3.1.2.1 Der Designprozess 131 3.1.3 Konzeption des Software-Systems 133 3.1.4 Evaluation 134 3.2 Datenanalyse 135 3.2.1 Datenbeschaffung 135 3.2.2 Datenaufbereitung 136 3.2.3 Auswahl geeigneter Data-Mining-Methoden 137 3.2.3.1 Auswahl-Kriterien 137 3.2.3.2 Methodenauswahl 140 3.2.4 Erläuterung ausgewählter Data-Mining-Methoden 156 3.2.4.1 Bayes’sche Netze 156 3.2.4.2 Clustering 158 3.2.4.3 Diskriminanzanalyse 158 3.2.4.4 Korrelationsanalyse 159 3.2.4.5 Online Analytical Processing (OLAP) 159 3.2.5 Auswahl geeigneter Data-Mining-Werkzeuge 165 3.2.5.1 Auswahlprozess 165 3.2.5.2 Kriterien 166 3.2.5.3 Werkzeuge zur statistischen Analyse und Visualisierung 168 3.2.5.4 Werkzeuge für Clustering und Diskriminanzanalyse 168 3.2.5.5 Werkzeuge für Online Analytical Processing 169 3.2.5.6 Werkzeuge für Bayes’sche Netze 169 3.3 Untersuchungsdesign 171 3.3.1 Online-Marketing-Instrumente bei Andasa 172 3.3.2 Stimulus-Auswahl 174 3.3.3 Entwurf des Experimentaldesigns 175 4 Umsetzung 180 4.1 Architektur und prototypische Implementation 180 4.1.1 Das Data-Mining-System 180 4.1.2 Der ETL-Prozess 181 4.1.2.1 Datenerhebung 183 4.1.2.2 Datenbereinigung 184 4.1.3 Die A/B-Testumgebung 185 4.1.4 Das Empfehlungssystem 189 4.1.5 Usability-Evaluation 196 4.2 Data Mining 199 4.2.1 Statistische Analyse 200 4.2.2 Anwendung ausgewählter Data-Mining-Methoden 206 4.2.2.1 Clustering 208 4.2.2.2 Klassifikation 213 4.2.2.3 Modellierung als Bayes’sche Netze 214 4.2.3 Ergebnisse und Evaluation 221 4.3 Feldexperimente mit Newslettern 222 4.3.1 Eckdaten der Tests 223 4.3.2 Beispiel-Experimente 224 4.3.3 A/B-Tests Rabattdarstellungen 226 4.3.3.1 Öffnungsrate Prozente vs. Euro 226 4.3.3.2 Klickrate Prozente vs. Euro 227 4.3.3.3 Conversion-Rate Prozente vs. Euro 229 4.3.4 A/B-Test zur Personalisierung 230 4.3.4.1 Auswahl des Empfehlungsverfahrens 230 4.3.4.2 Definition der Kontrollgruppe 231 4.3.4.3 Operative Durchführung 231 4.3.4.4 Auswertung 232 4.3.5 Ergebnisse und Evaluation 236 5 Zusammenfassung und Ausblick 239 6 Anhang 243 6.1 Anhang A Usability-Evaluation 243 6.1.1 Methoden der Usability-Evaluierung 246 6.1.1.1 Usability-Tests und lautes Denken 246 6.1.1.2 Benutzerbefragung 248 6.1.1.3 Feldstudien und Partizipation 250 6.1.1.4 Expertenorientierte (Inspektions-)Methoden 251 6.1.1.5 Formal-analytische Verfahren 252 6.1.1.6 Quantitative Fragebogen 252 6.1.1.7 Verfahrensmodell 259 6.1.1.8 Auswertung 262 6.1.2 Fragebögen 263 6.2 Anhang B Zeitreihenanalyse 281 6.2.1 Klassische Komponentenmodelle 281 6.2.2 Stochastische Prozesse 282 6.2.3 Fourier-Analyse-Methoden (Spektralanalyse) 283 6.3 Anhang C Daten und Programme 286 6.3.1 Technische Daten 286 6.3.1.1 Data Warehouse / Data Mining Server 286 6.3.2 Programm- und Skriptcodes 287 6.3.2.1 R- Skripte 287 6.3.2.2 SQL – Skripte 296 6.3.2.3 C# Code MostRecentLinkInvocationsShopRecommender.cs 314 6.3.3 Daten A/B-Tests 317 6.3.3.1 Übersicht Newsletter 317 6.3.3.2 Mengengerüst Aussendungen 319 6.3.3.3 Shopaufrufe und Besteller 319 6.3.3.4 Darstellungen der Newsletter-Varianten 320 6.3.4 Daten Personalisierung 335 6.4 Abbildungsverzeichnis 338 6.5 Tabellenverzeichnis 343 6.6 Literaturverzeichnis 34

Auswahl und Einrichtung einer webbasierten Groupware für Kleinunternehmen

Die Virtualisierung der Unternehmensstrukturen und der Zusammenschluss kleiner Unternehmen zu Virtuellen Organisationen wecken immer mehr den Bedarf nach Soft- und Hardware-Komponenten, welche die Kommunikation, Kooperation und Koordination von Organisationsmitgliedern optimal unterstützen. In diesem Zusammen-hang spielt die Groupware oder auch CSCW-Applikation eine wichtige Rolle. Sie soll die durch die räumliche Entfernung bedingten Einschränkungen bei der Zusammen-arbeit in Grenzen halten und eine Form der Kommunikation, Kooperation und Koordination ermöglichen, die der herkömmlichen Form vor Ort nahe kommt. Doch die Auswahl an Groupware-Produkten auf dem Markt ist sehr groß, und insbesondere kleinen Unternehmen fehlt sowohl die Zeit als auch die entsprechende Personalkapazität, um sich eingehend mit der Problematik der Groupware-Auswahl und -Einführung zu befassen. Die vorliegende Arbeit enthält deshalb eine Checkliste bezüglich der Herangehens-weise bei der Auswahl und Einrichtung einer Groupware für Kleinunternehmen und orientiert sich dabei am Beispiel des Unternehmens 3S-Consulting. So wird eine Anforderungsanalyse für 3S-Consulting erstellt, auf deren Grundlage allgemein gültige Anforderungen an eine Groupware für Kleinunternehmen abgleitet werden. Neben einer umfassenden Einführung in das Thema Groupware wird anschließend die Frage nach Standard- oder Individualsoftware erörtert, ein allgemeiner Kriterienkatalog für die erste Produktauswahl vorgestellt, sowie Möglichkeiten zur Recherche von Groupware-Produkten erläutert. Darauf folgt eine Einführung in das praxisorientierte Testen von Software und die Evaluation der Produkte. Abschließend wird die Vorgehensweise bei der Einrichtung der Groupware aufgezeigt und auf mögliche Schwierigkeiten hingewiesen. Die damit vorliegende beispielorientierte Vorgehensweise bietet den Kleinunternehmen eine praxisnahe Unterstützung bei der Auswahl und Einrichtung einer Groupware. Schlagwörter: Groupware, Kleinunternehmen, 3S-Consulting GmbH, Computer-Supported Cooperative Work (CSCW), Virtuelle Unternehmen