020 Bibliotheks- und Informationswissenschaft
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Institute
Hintergrund: Im Zeitalter der Digitalisierung kann der Einsatz von mobilen Apps helfen, Prozesse zu digitalisieren und bietet neue Möglichkeiten der Prozessgestaltung. Auch im Rahmen der Gesundheitsversorgung werden Apps mit dem Ziel eingesetzt Prozesse effizienter zu gestalten. Die Versorgung akuter Schlaganfälle ist ein besonders zeitkritischer Prozess, indem sich jede Minute, um die der Behandlungsprozess verkürzt wird, positiv auf das Behandlungsergebnis auswirken kann. Durch die Aktivitäten innerhalb des Versorgungsprozesses, die durch unterschiedliche Berufsgruppen verschiedener Fachabteilungen erfolgen, kann insbesondere die Kommunikation und Dokumentation während der Versorgung Herausforderungen mit sich bringen. Daher ist es wichtig den Gesamtprozess der Schlaganfallversorgung regelmäßig zu evaluieren um Optimierungspotenziale im Versorgungsprozess aufzudecken und zu nutzen.
Methoden: In dieser Masterarbeit wurde der Schlaganfallversorgungsprozess in der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH) analysiert und ein Migrationsplan für die Implementierung der App Join der Firma Allm Inc. entwickelt, um dadurch eine Prozesstransformation zu erreichen, welche es ermöglichen soll Zeit in der Schlaganfallakutversorgung einzusparen. Übergeordnet soll die Prozesstransformation zu einem Zeitgewinn führen und dadurch die Versorgungsqualität gesteigert werden. Die App Join ermöglicht unter anderem die Kommunikation über einen Messenger-Dienst in Gruppenchats, wodurch ein Informationsaustausch mit allen am Behandlungsprozess Beteiligten gleichzeitig möglich ist. Zusätzlich können in Join qualitätsrelevante Merkmale der Schlaganfallversorgung elektronisch erfasst werden.
Ergebnisse: Mit der Einführung von Join konnte eine Prozesstransformation der Schlaganfallakutversorgung in der MHH geschaffen werden. Mit dem Instrument der Kommunikation in Gruppen-Chats in Join wurde eine Kommunikationsplattform geschaffen, die es ermöglicht, dass alle am Behandlungsprozess Beteiligten zu jedem Zeitpunkt gleichermaßen informiert werden können. Zusätzlich konnte die papierbasierte neurologisch-neuroradiologische Dokumentation in der MHH mit dem Join-Einsatz vollständig digitalisiert werden, sodass eine unmittelbare elektronische Verfügbarkeit der Daten für alle am Behandlungsprozess Beteiligten gegeben ist. Über die Entwicklung von Schnittstellen zwischen dem Krankenhausinformationssystem (KIS) der MHH und Join konnte Funktions- und Datenintegration zwischen den Systemen erreicht werden und dadurch der Join-Einsatz MHH-individuell optimiert werden.
Schlussfolgerung: Die Einführung der Join-App stellt eine mobile Kommunikations- und Dokumentationsunterstützung während der Krankenversorgung dar, welche im Pilotprojekt „Die Innere Uhr“ exemplarisch für den Einsatz weiterer unterstützender Apps im Klinikalltag angesehen werden kann.
In der medizinischen Forschung nimmt die Bedeutung, langfristigen Zugriff auf hochqualitative medizinische Daten zu erhalten, stetig zu. Aus wissenschaftlicher, ethischer und besonders auch aus rechtlicher Sicht darf die Privatheit betroffener Individuen dabei nicht verletzt werden.
In dieser Masterarbeit wurde ein synthetischer Datensatz erzeugt, der sowohl auf die Kriterien einer guten Datenqualität als auch das Offenlegungsrisiko geprüft wurde. Im Rahmen einer Literaturrecherche wurden zunächst Methoden zur Erzeugung synthetischer Daten, Evaluierungstechniken zur Prüfung der Datenqualität synthetischer Daten und Anonymisierungstechniken ermittelt und zusammengetragen. Mit einem Teildatensatz des MIMIC-III-Datensatzes wurde anschließend mit dem Tool DataSynthesizer ein neuer Datensatz synthetisiert.
Die beiden Datensätze wurden mittels Kolmogorov-Smirnow-Test, Kullback-Leibler-Divergenz und der Paarweisen-Korrelations-Differenz verglichen. Für die kategorischen Attribute konnte eine deutliche Übereinstimmung in der Werteverteilung nachgewiesen werden. Für die numerischen Attribute waren in den Verteilungen Unterschiede, welche mit Fehlwerten im ursprünglichen Datensatz assoziiert wurden.
Für die Prüfung der Privatheit der Daten wurde für unterschiedliche Szenarien für den ursprunggebenden Datensatz eine höhere k-Anonymität und für den synthetischen Datensatz eine höhere l-Diversity ermittelt.
Zudem wurden in beiden Datensätzen übereinstimmende Objekte ermittelt. Für eine vorab aus dem realen Datensatz erstellte Kontrollgruppe wurde ein mehr als zwei Mal höheres Relatives Risiko und eine 2,9-fach höhere Chance (Odds-Ratio) ermittelt, ein identisches Objekt zu identifizieren, als für den synthetischen Datensatz.
Open Science beschreibt die Öffnung des gesamten wissenschaftlichen Forschungs- und Erkenntnisprozesses, in dem Daten, Methoden und Ergebnisse geteilt werden. Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten und Formen der Wissensteilung und der Zusammenarbeit sowohl innerhalb als auch außerhalb der Wissenschaft. Für die Umsetzung in die Praxis ist es notwendig, dass ein grundlegendes Verständnis und Bewusstsein für den Nutzen und die Vorteile von Open Science sowie für praktische Anwendungsmöglichkeiten verbreitet werden. Diese Masterarbeit beschäftigt sich damit, wie Open Science mit E-Learning vermittelt werden kann. Dafür werden aufbauend auf einer Analyse von Trainings- und Lernangeboten Empfehlungen in zielgruppenspezifischen Umsetzungsmodellen entwickelt, die verschiedene Lerninhalte und E-Learning Formate berücksichtigen und Ansätze zur Nachnutzung bieten.
Informationskompetenz ist eine Schlüsselkompetenz für gesellschaftliche Teilhabe. Unter dem Eindruck des „Framework for Information Literacy for Higher Education“ der ACRL verändert sich das Verständnis von Informationskompetenz. Die Angebote zur Förderung von Informationskompetenz von Universitäts- und Hochschulbibliotheken müssen besser in die Lehre in den Disziplinen integriert werden. E-Learning-Formate eigenen sich hierfür besonders gut. Für die gelungene Gestaltung von E-Learning-Angeboten sind Kenntnisse über Lerntheorien und Mediendidaktik notwendig. Auf eine breite theoretische Betrachtung folgt der Entwurf mediendidaktischer Konzepte für ein E-Learning-Angebot zur Förderung von Informationskompetenz an der Universitätsbibliothek der Freien Universität Berlin.
In der vorliegenden Masterarbeit geht es um die automatische Annotation von Bildern mithilfe der Kategoriesystematik der Wikipedia. Die Annotation soll anhand der Bildbeschriftungen und ihren Textreferenzen erfolgen. Hierbei wird für vorhandene Bilder eine passende Kategorie vorgeschlagen. Es handelt sich bei den Bildern um Abbildungen aus naturwissenschaftlichen Artikeln, die in Open Access Journals veröffentlicht wurden. Ziel der Arbeit ist es, ein konzeptionelles Verfahren zu erarbeiten, dieses anhand einer ausgewählten Anzahl von Bildern durchzuführen und zu evaluieren. Die Abbildungen sollen für weitere Forschungsarbeiten und für die Projekte der Wikimedia Foundation zur Verfügung stehen. Das Annotationsverfahren findet im Projekt NOA - Nachnutzung von Open Access Abbildungen Verwendung.
Die vorliegende Arbeit bietet eine Einführung in die am weitesten verbreiteten Methoden der Usability Evaluation, die heuristische Evaluation und den Usability Test. Beide Methoden werden vorgestellt und anhand von vier Bibliothekskatalogen angewendet. Untersuchungsgegenstand sind die Bibliothekskataloge der Stadtbücherei Bamberg, der Stadtbücherei Würzburg, der Stadtbücherei Augsburg und der Stadtbücherei Osnabrück.
Information Professionals sind in Unternehmen für den professionellen und strategischen Umgang mit Informationen verantwortlich. Da es keine allgemeingültige Definition für diese Berufsgruppe gibt, wird in der Masterarbeit eine Begriffsbestimmung unternommen. Mit Hilfe dreier Methoden, einer Auswertung von relevanter Fachliteratur, die Untersuchung von einschlägigen Stellenausschreibungen und das Führen von Experteninterviews, wird ein Kompetenzprofil für Information Professionals erstellt. 16 Kompetenzen in den Bereichen Fach-, Methoden-, Sozial- und persönliche Kompetenzen geben eine Orientierung über vorhandene Fähigkeiten dieser Berufsgruppe für Personalfachleute, Vorgesetzte und Information Professionals selbst.
Der Befund zum demografischen Wandel ist eindeutig: Die Bevölkerung in Deutschland altert und schrumpft. Dieser Prozess wird sich zunehmend auf den Arbeitsmarkt auswirken. Altersstrukturen in Unternehmen verschieben sich. Mit den absehbaren Verrentungswellen droht ein Verlust an Erfahrungswissen und Know-how, wenn Unternehmen diesem nicht mit Maßnahmen zum Wissenstransfer entgegentreten. Parallel verändert sich das Verhältnis von Alter, Ruhestand und Arbeit. Menschen im Rentenalter leben heute länger und gesünder, sie sind leistungsfähig und ihre Motivation zur nachberuflichen Aktivität steigt. Insbesondere ehemalige Fach- und Führungskräfte beteiligen sich trotz eines durch den Rentenbezug gesicherten Lebensunterhalts zunehmend als sogenannte Senior-Experten am Arbeitsmarkt oder engagieren sich freiwillig.
Vor dem Hintergrund dieser Entwicklung geht diese Masterarbeit der Frage nach, welche Bedeutung der Wissenstransfer beim Einsatz von Senior-Experten hat und untersucht Faktoren, die ihn beeinflussen. Die Arbeit stützt sich methodisch auf eine umfassende Literaturanalyse, einen typenbildenden Vergleich von Senior-Experten-Organisationen sowie auf eine qualitative Erhebung in Form von Leitfadeninterviews. Der theoretische Teil befasst sich mit drei Themenkomplexen: Alter und Arbeit, Wissensmanagement sowie Expertiseforschung. Im Mittelpunkt der Arbeit stehen relevante individuelle Einflussfaktoren, Begriffe, Institutionen und Methoden. Der empirische Teil steuert Erfahrungswerte aus der organisationalen Praxis bei.
Die Auswertung ergibt, dass Senior-Experten aufgrund ihrer Leistungsfähigkeit und Leistungsbereitschaft prädestiniert dafür sind, ihre Ressourcen zu nutzen, um ihr in vielen Berufsjahren erworbenes Wissen an die nächste Generation weiterzugeben. Der Wissenstransfer stellt das vorrangige Ziel beim Einsatz von Senior-Experten dar und nimmt folglich einen hohen Stellenwert ein. Das Bewusstsein für Faktoren, die den Wissenstransfer beeinflussen, kann hingegen noch geschärft werden. Wissenstransfermethoden mit einer personalisierten Herangehensweise können den Austausch von komplexem, schwer artikulierbarem Erfahrungs- und Expertenwissen fördern.
Automatische Spracherkennungssysteme (Automatic Speech Recognition - ASR) können derzeit nicht alle Wörter korrekt erkennen und daher noch keine guten Transkriptionen erstellen. Die Qualität der automatischen Spracherkennung wird von vielen Faktoren beeinflusst. Einer davon ist das Vokabular. Je vielfältiger und komplexer die Themen, desto größer die Anzahl der fachspezifischen Wörter ist, die erkannt werden müssen, desto schwieriger ist die Erkennungsaufgabe und desto schlechter sind die Transkriptionsergebnisse. Die Sprachmodelle von automatischen Spracherkennungssystemen müssen durch Training angepasst werden, damit sie auch bei Gebieten mit speziellem Vokabular gute Resultate erzielen können. In dieser Arbeit wird untersucht, ob der prozentuale Anteil der korrekt erkannten Wörter durch Training des Sprachmodells der automatischen Spracherkennung mit fachspezifischer Terminologie wirksam gesteigert werden kann. Anhand von Ergebnissen der durchgeführten Experimente wird dargelegt, welche Anzahl und Art von Daten benötigt wird, um den Prozentsatz der falsch erkannten Wörter zu senken. Die Ergebnisse der Domänen-Adaption bilden die Basis für den anschließenden Vergleich des fachspezifischen Vokabulars in Vorlesungsvideos und wissenschaftlichen Publikationen, um die Unterschiede hinsichtlich der verwendeten Fachsprache aufzuzeigen. Grundlage und Ausgangspunkt für die gesamte Untersuchung stellt die Erkennung der Fachterminologie und ihre Unterscheidung von der Allgemeinsprache dar.
Die Nutzung des Like-Buttons wurde bisher nur oberflächlich und vor allem auf den US-Raum begrenzt erforscht. Dabei lag der Fokus ausschließlich auf wirtschaftlich orientierten Unternehmen und dem monetären Wert, den ein Fan für dieses hat. In der vorliegenden Untersuchung wird eine erweiterte Perspektive gewählt. Aus Sicht deutschsprachiger Nutzer wird erforscht, welche Motive und Bedürfnisse eine Person dazu veranlassen, sich freiwillig per Gefällt-mir zu verknüpfen. Hierzu wird der Uses and Gratifications-Ansatz herangezogen. Es stehen nicht Unternehmen, sondern generell alle Formen von Organisationen im Fokus. Gleichzeitig wird untersucht, wie diese Beziehungen verlaufen: Welche Erwartungen stellen Fans? Welche Handlungen nehmen sie wie häufig vor und welchen Effekt hat eine Fanbeziehung auf die Einstellung eines Nutzers gegenüber einer Organisation? Die Motive hinter der Nutzung des Gefällt mir-Buttons sind umfangreicher, als es bisherige Forschung vermuten ließ. Fans wollen informiert werden, sie wollen ihr Gefallen schnell und einfach bekunden und sich durch die Verknüpfung selbst darstellen. Weniger wichtig, aber dennoch von Relevanz sind die Motive der Partizipation und Unterstützung, der Empfehlung, der Vorteilssuche, der Unterhaltung sowie der Netzwerkerweiterung und Gruppenzugehörigkeit. Die Verwendung des Like-Buttons dient somit der Befriedigung einer ganzen Reihe von Nutzungsbedürfnissen. Der Verlauf der Beziehungen zwischen Organisationen und Usern ist eher von Passivität geprägt. Fans wollen zwar informiert werden und stellen konkrete Ansprüche an die Art und Form von Organisationsmeldungen, sie wollen aber nur selten wirklich direkt mit einem Unternehmen, einem Verein o.ä. interagieren. Langweilen die Meldungen einer Organisation, werden zu viele oder nicht relevante Informationen an die Fans weitergeben, zögern diese nicht, eine Verknüpfung zu beenden. Ein Effekt der Fanschaft auf die Einstellung von Nutzern gegenüber der jeweiligen Organisation konnte nur bedingt festgestellt werden. Letztere zieht einen Gewinn nicht aus einer erhöhten Ausgabebereitschaft seiner Fans, sondern aus deren stärkerer Aufmerksamkeit gegenüber Organisationsmeldungen.