Fakultät Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik
Abschlussarbeiten
Vielen Dank für Ihr Interesse, am ISDL-Lehrstuhl Ihre Abschlussarbeit zu schreiben. Für einen reibungslosen Ablauf beachten Sie bitte die nachstehenden Hinweise. Vielen Dank.
Ablauf
1. Bitte informieren Sie sich über die möglichen Abschlussarbeitsthemen auf dieser Website. Falls keines der Themen für Sie zutrifft, ist es möglich, eigene Themenvorschläge zu unterbreiten. Bitte beachten Sie aber, dass eigene Themenvorschläge nur in Ausnahmefällen möglich sind. Wir bitten Sie, möglichst immer die vorhandenen Themenvorschläge zu nutzen.
2. Bitte informieren Sie sich über die maximale Bearbeitungsdauer Ihrer Abschlussarbeit und Ihr angestrebtes Anmeldedatum. Die Anmeldung sollte ungefähr innerhalb der nächsten drei Monate nach Anfrage erfolgen. Falls Ihr angestrebtes Anmeldedatum später sein soll, geben Sie bitte eine kurze Begründung im Freitextfeld an.
3. Zur Anfrage für eine Abschlussarbeit nutzen Sie bitte das Formular im unteren Teil der Website. Bitte beachten Sie dabei auch ggf. angegebene Hinweise in den einzelnen Themenstellungen.
4. Nach Abschicken des Formulars wird sich der dafür zuständige Mitarbeiter bzw. die dafür zuständige Mitarbeiterin mit Ihnen in Kontakt setzen.
Themen
Digital Labs und Digital Units: Eine Text-Mining-Analyse zur automatisierten Analyse der Erfolgsfaktoren digitaler Innovationen
Digital Labs und Digital Units: Eine Text-Mining-Analyse zur automatisierten Analyse der Erfolgsfaktoren digitaler Innovationen
Im Rahmen ihrer Digitalisierungsbemühungen experimentieren Unternehmen mit verschiedenen Organisationsformen wie insbesondere „Digital Labs“, in denen Mitarbeiter aus den verschiedensten Unternehmensbereichen teils auch mit Externen agil an einer Problemstellung arbeiten. Ziel der Arbeit ist zu identifizieren, welche Maßnahmen und Organisationsformen erfolgreich sind. Dazu soll in der Arbeit ein Text-Mining Verfahren zur automatisierten inhaltlichen Analyse und Bewertung von verfügbaren Quellen (z.B. Jahresberichten) vornehmlich von Aktiengesellschaften entwickelt und angewendet werden.
Einstiegsliteratur
Deerwester, S., Dumais, S.T., Furnas, G.W., Landauer, T.K., and Harshman, R. "Indexing by Latent Semantic Analysis," Journal of the American Society for Information Science (41:6) 1990, pp 391-407.
Landauer, T.K., McNamara, D.S., Dennis, S., and Kintsch, W. Handbook of Latent Semantic Analysis Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, NJ, 2007, pp. XII, 532.
Sidorova, A., Evangelopoulos, N., Valacich, J.S., and Ramakrishnan, T. "Uncovering the Intellectual Core of the Information Systems Discipline," MIS Quarterly (32:3) 2008, pp 467-482, A461-A420.
Arbeitsmarkt und Perspektiven von IT-Professionals
Arbeitsmarkt und Perspektiven von IT-Professionals
Die Thematik bezieht sich auf das Arbeits- (und Privat)leben von IT-Professionals. Dieses reicht von der Jobsuche, über Anforderungen an Arbeitgeber bis hin zu den Herausforderungen des Arbeitsalltags wie ständige Erreichbarkeit oder Work-Life-Balance. Weitere Themen fokussieren außerdem deren Ausbildung, berufliche Veränderungen oder neue Möglichkeiten digitaler Arbeit. Eigene Themenvorschläge sind möglich.
Privacy
Privacy
„If this is the age of information then privacy is the issue of our times“ (Acquisti 2015 p. 1). Der Verlust von privacy, d.h. der Verlust der Kontrolle über die eigenen, persönlichen Informationen, ist eines der großen Themen in der heutigen Zeit. Wo gehen meine Informationen hin? Warum gebe ich überhaupt meine Informationen preis? Was führt dazu, dass ich meine Informationen schütze? Diese und weitere Fragestellungen können im Rahmen einer Abschlussarbeit unter Zuhilfenahme unterschiedlicher Methodiken bearbeitet werden.
Identifikation von Experten und Meinungsführern zu verschiedenen Themengebieten unter Verwendung von nutzergenerierten Daten auf Social-Media-Plattformen (nur Master)
Identifikation von Experten und Meinungsführern zu verschiedenen Themengebieten unter Verwendung von nutzergenerierten Daten auf Social-Media-Plattformen (nur Master)
Durch Social-Media-Plattformen hat sich das Kommunikations- und Informationsverhalten unserer Gesellschaft grundlegend verändert. Insbesondere soziale Netzwerke tragen zu einer intensiveren Vernetzung von Individuen bei. Dies gilt sowohl im privaten Bereich (z.B. Facebook, Instagram), als auch im beruflichen Kontext (z.B. Xing, LinkedIn). Im Zuge dieser technischen Entwicklungen wird es für Unternehmen zunehmend interessanter, Experten und Meinungsführer auf Basis frei verfügbarer Daten im Internet zu identifizieren. Verschiedene Kennzahlen können für die Einschätzung der Bedeutung einer Person herangezogen werden. Das Ziel dieser Masterarbeit besteht darin, einen Crawler zu entwickeln, der automatisch und fortlaufend Daten von geeigneten Plattformen aus dem Internet sammelt. Die Datenbasis soll es erlauben, Experten und Meinungsführer zu verschiedenen Themengebieten (z.B. Sportarten, Kultur, Wissenschaftsfelder) zu identifizieren. Hierfür müssen geeignete Metriken definiert und im Rahmen der Arbeit empirisch überprüft werden. Für die Masterarbeit sind weitreichende Programmierkenntnisse erforderlich. Die Arbeit wird mitbetreut von Dr. Rumpf (Lehrauftrag für Lean Start-Ups).
Einstiegsliteratur:
- Friedl, D. M. B., & Heidemann, J. (2010). A critical review of centrality measures in social networks. Business & Information Systems Engineering, 2(6), 371-385.
- Granovetter, M. S. (1973). The Strength of Weak Ties. American Journal of Sociology, 78(6), 1360-1380.
- Hinz, O.; Skiera, B.; Barrot, C. & Becker, J. U. (2011). An Empirical Comparison of Seeding Strategies for Viral Marketing. Journal of Marketing, 75(6), 55-71.
- Landherr, A.; Friedl, B. & Heidemann, J.: "Eine kritische Analyse von Vernetzungsmaßen in sozialen Netzwerken", Wirtschaftsinformatik, Gabler, 2010, 52, 367-382
- Trappmann, M.; Hummell, H. & Sodeur, W.: "Strukturanalyse sozialer Netzwerke: Konzepte, Modelle, Methoden", VS Verlag, 2005
- Wassermann S. & Faust, K.: "Social network analysis: Methods and applications", New York: Cambridge University, 1994