Themen Bachelorarbeiten Oktober 2013

Thema DK01:Peer Instruction und Classroom Response Systeme - ein Literaturüberblick
Betreuer:Dennis Kundisch
Inhalt:

Durch den Trend zu webbasierten Lösungen werden Classroom Response Systeme (CRS) (wie bspw. PINGO, invote, eduvote etc.) in den letzten Jahren verstärkt in der universitären Lehre eingesetzt. Dabei stellt ein solches CRS nur die technische Plattform zur Umsetzung verschiedenster didaktischer Designs dar. Mittlerweile liegt zur Nutzung von CRS eine umfangreiche Literatur vor, jedoch fehlt es bislang an einer Klassifikation der erzielten Erkenntnisse, die auch explizit das gewählte didaktische Design berücksichtigt. Ziel der Arbeit ist die Anfertigung eines solchen Literaturüberblicks im Hinblick auf das u.a. von Mazur entwickelte didaktische Design „Peer Instruction“.

Startliteratur:

Fies, C., and Marshall, J. 2006. “Classroom Response Systems: A Review of the Literature,” Journal of Science Education and Technology (15:1), pp. 101-109.
Kay, R. H., and LeSage, A. 2009. “Examining the benefits and challenges of using audience response systems: A review of the literature,” Computers & Education (53:3), pp. 819-827.
Mazur, E. 1997. Peer Instruction: A User's Manual. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
Roschelle, J., Penuel, W. R., and Abrahamson, L. 2004. “Classroom Response and Communication Systems: Research Review and Theory,” Annual Meeting of the American Educational Research Association, San Diego, CA, 2004.

Vorkenntnisse:-
Thema DK02:Class-wide Discussions und Classroom Response Systeme - ein Literaturüberblick
Betreuer:Dennis Kundisch
Inhalt:

Durch den Trend zu webbasierten Lösungen werden Classroom Response Systeme (CRS) (wie bspw. PINGO, invote, eduvote etc.) in den letzten Jahren verstärkt in der universitären Lehre eingesetzt. Dabei stellt ein solches CRS nur die technische Plattform zur Umsetzung verschiedenster didaktischer Designs dar. Mittlerweile liegt zur Nutzung von CRS eine umfangreiche Literatur vor, jedoch fehlt es bislang an einer Klassifikation der erzielten Erkenntnisse, die auch explizit das gewählte didaktische Design berücksichtigt. Ziel der Arbeit ist die Anfertigung eines solchen Literaturüberblicks im Hinblick auf das u.a. von Dufresne entwickelte didaktische Design „Class-wide Discussions“ .

Startliteratur:

Fies, C., and Marshall, J. 2006. “Classroom Response Systems: A Review of the Literature,” Journal of Science Education and Technology (15:1), pp. 101-109.
Kay, R. H., and LeSage, A. 2009. “Examining the benefits and challenges of using audience response systems: A review of the literature,” Computers & Education (53:3), pp. 819-827.
Dufresne, R. J., Gerace, W. J., Leonard, W. J., Mestre, J. P., and Wenk, L. 1996. “Classtalk: a classroom communication system for active learning,” Journal of Computing in Higher Education (7), pp. 3-47.
Roschelle, J., Penuel, W. R., and Abrahamson, L. 2004. “Classroom Response and Communication Systems: Research Review and Theory,” Annual Meeting of the American Educational Research Association, San Diego, CA, 2004.

Vorkenntnisse:-
Thema DK03:Open Data in OWL
Betreuer:Dennis Kundisch
Inhalt:

Die Erschließung von Kreativitätspotenzialen in einer Region - wie bspw. OWL - erfordert unter anderem auch die Bereitstellung der dafür benötigten Infrastruktur. Ein Element einer solchen Infrastruktur stellt die Verfügbarkeit von Daten von öffentlichen Einrichtungen und privatwirtschaftlichen Unternehmen dar, welche zur Gestaltung von neuen (in der Regel Internet-basierten) Dienstleistungen (bspw. über Apps) kostenfrei genutzt werden können. Ziel der Arbeit ist es ausgehend von einer Definition des Begriffs "Open Data" erfolgreiche Open Data Beispiele zu identifizieren und zu beschreiben sowie über eine eigenständige Recherche und einige qualitative Interviews (Interviewpartner können teilweise vom Lehrstuhl vermittelt werden) mögliche interessante Datenquellen in der Region OWL zu identifizieren.

Startliteratur:

Heath, T., Hepp, M., and Bizer, C. (eds.). Special Issue on Linked Data, International Journal on Semantic Web and Information Systems (IJSWIS). http://linkeddata.org/docs/ijswis-special-issue

Vorkenntnisse:idealerweise etwas Erfahrung im Bereich Webentwicklung
Thema PH01:Der Effekt von Produktbewertungen auf Online-Verkäufe – Literaturüberblick und Datensammlung
Betreuer:Philipp Herrmann
Inhalt:

Das Ziel der Bachelorarbeit ist es, einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung zum Effekt von Produktbewertungen auf Online-Verkäufe zu geben. Im ersten Teil der Arbeit sollen wichtige Grundbegriffe zu diesem Thema definiert und erklärt werden. Anschließend soll die relevante Literatur zu diesem Thema kurz dargestellt werden. Im zweiten Teil der Arbeit soll ein Tool zur automatischen Erhebung von Bewertungs- und Verkaufsdaten verschiedener Online-Retailer programmiert werden.

Startliteratur:Sun, M. (2011): How does variance of product ratings matter? Management Science, Forthcoming.
Chevalier, J., D. Mayzlin (2006): The effect of word of mouth online: Online book reviews, Journal of Marketing Research 43(3), S. 345-354.
Vorkenntnisse:Programmierkenntnisse
Thema CM01:Vergleichende Gegenüberstellung von Verfahren zur Gewinnung von Cluster Labels bei Verfahren des semantischen Clusterings
Betreuer:Christian Meier
Inhalt:

Die Latente Semantische Analyse (LSA) kann als Verfahren zur Gewinnung von semantischen  Informationen aus einer Menge an Textdokumenten eingesetzt werden. Im Rahmen der IT Projektportfolioauswahl untersucht der Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik 2 die Eignung dieses Verfahrens für die Identifikation von Projektabhängigkeiten auf Basis von Projektantragsdokumenten. Die Ergebnisse der LSA sollen für eine sinnvolle Auswertung auf Grund ihrer semantischen Ähnlichkeit zueinander geclustert werden. Die einzelnen Cluster beinhalten dann Dokumente, welche aufgrund von ähnlichen „Topics“ geclustert wurden. Eine Herausforderung in der Literatur stellt die Identifikation dieser „Topics“ dar.
In Ihrer Arbeit sollen Sie die Literatur daraufhin analysieren, welche Verfahren zur Identifikation dieser inhaltlichen Topics geeignet sind. Dazu sollen verschiedene (mindestens drei) Verfahren identifizieren und im Rahmen einer strukturierten Literaturrecherche einander vergleichend gegenübergestellt werden.

Startliteratur:Kuhn, A., Ducasse, S., and Gîrba, T. (2007). Semantic clustering: Identifying topics in source code. Information and Software Technology, 49, 230–243.
Vorkenntnisse:-
Thema CM02:Konzeption und Umsetzung eines Total Value of Ownership (TVO) Modells für die Bewertung der Wirtschaftlichkeit von elektrifizierten Fahrzeugflotten
Betreuer:Christian Meier
Inhalt:

Durch die zunehmende Bedeutung der Elektrifizierung von Fahrzeugen rückt diese Thematik fortschreitend in den Fokus der Forschung. Hierbei stellen insbesondere gewerblich betriebene Flotten eine relevante Nutzergruppe dar (Quelle Nationaler Entwicklungsplan Elektromobilität). Auf Basis bereits publizierter Literatur soll ein Überblick über relevante TCO-und TVO-Modelle speziell für den Anwendungsbereich der Elektromobilität erstellt werden. Darauf aufbauend soll ein TVO-Modell, angepasst an die Anforderungen zur Elektrifizierung einer Pflegeflotte,  ausgearbeitet werden. Als Basis für die Arbeit kann auf ein bereits am Lehrstuhl entwickeltes erstes TVO Modell zurückgegriffen werden.

Startliteratur:Ellram, Lisa (1993a): A Framework for Total Cost of Ownership. In: The International Journal of Logistics Management 1993 (Vol. 4 Iss: 2), S. 49–60. Online verfügbar unter dx.doi.org/10.1108/09574099310804984, zuletzt geprüft am 20.11.2011.
Degraeve, Z.; Roodhooft, F.; van Doveren, B. (2005b): The Use of Total Cost of Ownership for Strategic Procurement. A Company-Wide Management Information System. In: The Journal of the Operational Research Society 2005 (Vol. 56 Iss: 1), S. 51–59. Online verfügbar unter www.jstor.org/stable/4102249, zuletzt geprüft am 23.11.2011.
Ellram, Lisa (1993b): Total Cost of Ownership. Elements and Implementation. In: Journal of Supply Chain Management 1993 (Vol. 29 Iss: 4), S. 2–11. Online verfügbar unter dx.doi.org/10.1111/j.1745-493X.1993.tb00013.x, zuletzt geprüft am 20.11.2011.
Ellram, Lisa (1994): A Taxonomy of Total Cost of Ownership Models. In: Journal of Business Logistics 1994 (Vol. 15 Iss: 1), S. 171–191. Online verfügbar unter search.ebscohost.com/login.aspx, zuletzt geprüft am 20.11.2011. Geißdörfer, Klaus (2009): Total Cost of Ownership (TCO) und Life Cycle Costing (LCC). Einsatz und Modelle: Ein Vergleich zwischen Deutschland und USA. 1. Aufl. Münster, Westf: LIT.
Vorkenntnisse:Programmierkenntnisse
Thema TM01:Question & Answer- Communities im Internet - Messung der Quantität und Qualität von Nutzeraktivitäten
Betreuer:Tobias Mutter
Inhalt:

Das World Wide Web ist heute eine der wichtigsten Anlaufstellen bei der Suche nach Informationen. Neben Suchmaschinen haben sich in den letzten Jahren Question & Answer (Q&A) - Communities als wichtige Informationsquellen etabliert. Diese ermöglichen es ihren Nutzern Fragen direkt an eine große Gruppe von Personen zu stellen. Durch die rasante Entwicklung der Nutzerzahlen und Nutzerbeiträgen (mit teils fragwürdiger Qualität), stehen Q&A-Communities vor der Herausforderungen die für die Plattform wichtigen Nutzer in Bezug auf die Quantität und Qualität der Beiträge zu identifizieren und diese zu fördern.
Ziel dieser Bachelorarbeit ist es einen (kurzen) Überblick über den aktuellen Stand der Forschung zur Messung von Quantität und Qualität von Nutzerbeiträgen zu geben und aus der Literatur ermittelte Kennzahlen auf einen bereitgestellten Datensatz anzuwenden. Basierend auf der Anwendung soll eine Evaluation der eingesetzten Kennzahlen erfolgen. Abschließend sollen Vorschläge für die zukünftige Forschung abgeleitet werden.

Startliteratur:Harper, F. M.; D. Raban; S. Rafaeli; J. A. Konstan (2008): Predictor of answer quality in online Q&A sites, in: CHI 2008 Proceedings.
Gary H., R. E. Kraut, S. E. Hudson (2010): Why Pay?: Exploring How Financial Incentives are Used for Question & Answer, in: CHI '10 Proceedings of the SIGCHI.
Harper, F. M.; D. Moy; J. A. Konstan (2009):  Facts or Friends? Distinguishing Informational and Conversational Questions in Social Q&A Sites, in: CHI 2009.
Zhuolun, L.; K.-W. Huang; H. Cavusoglu (2012): Can We Gamify Voluntary Contributions to Online Q&A Communities? Quantifying the Impact of Badges on User Engagement.
Vorkenntnisse:Statistik, Multivariate Methoden und Programmierkenntnisse
Thema TM02:Question & Answer- Communities im Internet - Systematische Kategorisierung von unterschiedlichen Nutzertypen
Betreuer:Tobias Mutter
Inhalt:

Das World Wide Web ist heute eine der wichtigsten Anlaufstellen bei der Suche nach Informationen. Neben Suchmaschinen haben sich in den letzten Jahren Question & Answer (Q&A) - Communities als wichtige Informationsquellen etabliert. Q&A-Communities bieten registrierten Nutzern die Möglichkeit unterschiedliche Aktivitäten auf der Plattform auszuführen, wie bspw. das Stellen und Beantworten von Fragen oder der Aufbau und die Pflege eines Freundesnetzwerkes. Darüber hinaus besteht für die Nutzer die Möglichkeit ein persönliches Profil und damit eine virtuelle Identität zu pflegen.
Ziel dieser Bachelorarbeit ist es einen (kurzen) Überblick über den aktuellen Stand der Forschung zur systematischen Kategorisierung von Nutzertypen zu geben und die aus der Literatur gewonnen Erkenntnis auf einen bereitgestellten Datensatz anzuwenden. Abschließend sollen auf Basis der Ergebnisse Vorschläge für die zukünftige Forschung abgeleitet werden.

Startliteratur:Maia, M.; J. Almeida; V. Almeida (2008): Identifying User Behavior in Online Social Networks, in: Proceedings of the 1st workshop on Social network systems SocialNets 08.
Shah, C.; J. S. Oh, S. Oh (2008): Exploring characteristics and effects of user participation in online social Q&A sites, in: First Monday, 13 (9). Link:   tinyurl.com/c6oq42t
Adamic, L. A.; J. Zhang; E. Bakshy, M. S. Ackerman (2008): Knowledge Sharing and Yahoo Answers: Everyone Knows Something, in: WWW '08 Proceedings of the 17th international conference on World Wide Web.
Backhaus, K. (2006):  Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, 11. Aufl., Springer, Berlin.
Vorkenntnisse:Statistik, Multivariate Methoden und Programmierkenntnisse
Thema TJ01:Bewertung von Geschäftsmodell-Ideen mittels der Consensual Assessment Technique
Betreuer:Thomas John
Inhalt:

Die Consensual Assessment Technique (CAT) nutzt Experten, um die Qualität von Ideen zu bewerten. Diese Methode wird z. B. im Innovations- und Produktmanagement erfolgreich eingesetzt. In dieser Arbeit soll ein Vorschlag für Bewertungskriterien für Geschäftsmodelle insbesondere aus der Innovationsmanagement-Literatur abgeleitet werden. Dafür ist zunächst die CAT darzustellen und ein Katalog möglicher Bewertungskriterien zusammenzustellen. Schließlich sind aus diesem Katalog besonders geeignete Kriterien auszuwählen.

Startliteratur:Baer, J.; McKool, S. (2009): Chapter IV - Assessing creativity using the consensual assessment technique. In: Schreiner, C.: Handbook of research on assessment technologies, methods, and applications in higher education, Idea Group Reference. Link: users.rider.edu/~baer/BaerMcKool.pdf
Kaufman, J; Baer, J.; Cole, J. (2009): Expertise, domains, and the consensual assessment technique, The Journal of Creative Behavior, 43(4), pp. 223-233. Link: users.rider.edu/~baer/ExpertiseDomains%26CAT.pdf
Piller, F.; Walcher, D. (2006): Toolkits for idea competitions – A novel method to integrate users in new product development, 36(3), pp. 307-318.
Kristensson, P.; Gustafsson, A.; Archer, T. (2004): Harnessing the creative potential among users. Journal of Product Innovation Management, 21, pp. 4-14.
Vorkenntnisse:Gute Englischkenntnisse (der überwiegende Teil der relevanten Literatur ist nur auf Englisch verfügbar)
Thema JH01:Die Ermittlung von Investor Sentiment - Literaturüberblick und Datensammlung
Betreuer:Jörg Honnacker
Inhalt:In jüngster Zeit ist eine Vielzahl von Arbeiten erschienen, in denen die Entwicklung von Stimmungsbarometern mit der Entwicklung von Wertpapierkursen verglichen wird. Untermauert von theoretischen Überlegungen zum Einfluss von irrationalen Tradern (vgl. Baker 2006) sollen somit unter anderem Hinweise gefunden werden, dass neben rationalen Faktoren auch die Anlegerstimmung eine entscheidende Rolle im Preisfindungsprozess spielt.
Im ersten Teil der Arbeit ist im Rahmen eines Literaturüberblicks darzulegen, wie bisher die nötigen Daten gesammelt, aufbereitet und verarbeitet worden sind, um ein Stimmungsbarometer (Investor Sentiment) für den Vergleich mit Wertpapierkursentwicklungen zu erstellen. In diese Untersuchung können bspw. die verwendeten Quellen, Tools als auch Algorithmen und Lexika als Vergleichsvariablen einfließen.
Im zweiten Teil der Arbeit ist ein Tool zur automatischen Erhebung und Aufbereitung von Sentiment-Daten im Bereich Social Media zu programmieren.
Startliteratur:

Das, S. R.; Chen, M. Y. (2007): Yahoo! for Amazon: Sentiment Extraction from Small Talk on the Web, Management Science 53(9), S. 1375-1388.
Bollen, J.; Mao, H.; Zeng, X. (2011): Twitter mood predicts the stock market, Journal of Computational Science , S, 1-8.
http://lightsidelabs.com/
http://sentiwordnet.isti.cnr.it/

Vorkenntnisse:Programmierkenntnisse; Englischkenntnisse von Vorteil, da der Großteil der Fachliteratur auf Englisch ist.
Thema JH02:Der Einfluss von Investor Sentiment auf Finanzmärkte - eine Analyse der statistischen Verfahren
Betreuer:Jörg Honnacker
Inhalt:In jüngster Zeit ist eine Vielzahl von Arbeiten erschienen, in denen die Entwicklung von Stimmungsbarometern mit der Entwicklung von Wertpapierkursen verglichen wird. Untermauert von theoretischen Überlegungen zum Einfluss von irrationalen Tradern (vgl. Baker 2006) sollen somit unter anderem Hinweise gefunden werden, dass neben rationalen Faktoren auch die Anlegerstimmung eine entscheidende Rolle im Preisfindungsprozess spielt.
In Ihrer Arbeit sollen Sie die Literatur daraufhin analysieren, welche statistischen Verfahren zur Analyse des Einflusses von Investor Sentiment auf Finanzmarktdaten verwendet wurden, und diese Verfahren sowie ihre Ergebnisse vergleichend gegenüberstellen.
Startliteratur:Antweiler, W.; Frank, M. (2004): Is All That Talk Just Noise? The Information Content of Internet Stock Message Boards 59(3), S. 1259-1294.
Baker, M.; Wurgler, J. (2006): Investor Sentiment and the Cross-Section of Stock Returns, American Finance Association 61(4), S. 1645-1680.
Das, S. R.; Chen, M. Y. (2007): Yahoo! for Amazon: Sentiment Extraction from Small Talk on the Web, Management Science 53(9), S. 1375-1388.
Bollen, J.; Mao, H.; Zeng, X. (2011): Twitter mood predicts the stock market, Journal of Computational Science , S, 1-8.
Riordan, R.; Storkenmaier, A.; Wagener, M.; Zhang, S. (2013): Public information arrival: Price discovery and liquidity in electronic limit order markets, Journal of Banking & Finance 37, S. 1148-1159.
Vorkenntnisse:Englischkenntnisse von Vorteil, da der Großteil der Fachliteratur auf Englisch ist. Statistikkenntnisse erforderlich.
Thema TG01:Identifikation von Vehicle-to-Grid Potentialen in elektromobilen Fahrzeugflotten -  Recherche und Analyse der Literatur
Betreuer:Thomas Görzen und Christian Meier
Inhalt:Bezahlbare und umweltbewusste Mobilität rückt nicht zuletzt durch die Bemühungen der Bundesregierung, bis 2020 1 Mio. Elektroautos auf deutschen Straßen zu etablieren, zunehmend in den Fokus der Forschung. Insbesondere gewerblich betriebene Flotten stellen eine relevante Nutzergruppe für Elektromobilität dar (Quelle Nationaler Entwicklungsplan Elektromobilität). Da die Gesamtkosten für die Nutzung von Elektrofahrzeugen aktuell noch über den Kosten für vergleichbare Verbrennerfahrzeuge liegen, sind insbesondere zusätzliche Ertragsmöglichkeiten beim Betrieb elektrischer Fahrzeugflotten von hoher Relevanz für die Bewertung der Wirtschaftlichkeit elektrifizierter Flotten.
In Ihrer Bachelorarbeit sollen Sie eine umfangreiche Litertaturrecherche durchführen und öffentlich geförderte Forschungsprojekte sowie wissenschaftliche Veröffentlichungen identifizieren, die sich mit ökonomischen Aspekten der Rückspeisung von Strom ins Stromnetz befassen. Die Ergebnisse Ihrer Recherche sollen sie in strukturierter Weise aufbereiten.
Startliteratur:Eine Liste von öffentlich geförderten Forschungsprojekten wird vom Lehrstuhl bereitgestellt.
Vorkenntnisse:-
Thema TG02:Strukturierte Charakterisierung von Flottentypen zur Identifikation der Elektrifizierungspotentiale gewerblicher Fahrzeugflotten
Betreuer:Thomas Görzen und Christian Meier
Inhalt:Insbesondere gewerblich betriebene Fahrzeugflotten stellen eine vielversprechende Nutzergruppe für bereits am Markt erhältliche Elektrofahrzeuge dar. Dabei ist nicht jeder Flottentyp gleich gut für eine Elektrifizierung geeignet. In Ihrer Arbeit sollen Sie ein Charakterisierungsschema zur strukturierten Charakterisierung verschiedenster gewerblicher Flottentypen auf Basis einer Literaturrecherche erarbeiten. Im Anschluss daran sollen Sie die unterschiedlichsten Arten von Fahrzeugflotten (z.B. Pflegedienstflotten, Logistik im innerstädtischen Zulieferverkehr, Car Sharing Flotten) mit Hilfe des von Ihnen erarbeiteten Schemas charakterisieren und einander vergleichend gegenüberstellen. Zudem sollen belastbare Empfehlungen erarbeitet werden, welche Flottentypen sich aufgrund ihrer Charakteristika besonders für die Elektrifizierung mit aktuell am Markt verfügbaren Elektrofahrzeugen eignen.
Startliteratur:Eine Liste von öffentlich geförderten Forschungsprojekten wird vom Lehrstuhl bereitgestellt.
Vorkenntnisse:-