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Das Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung eines stakeholderorientierten, gesetzeskonformen und anwenderfreundlichen Frameworks zur Nachhaltigkeitsberichterstattung in Form einer Matrix. Das Framework basiert auf der Weiterentwicklung der Gemeinwohl-Matrix, um gesetzliche Anforderungen wie die European Sustainability Reporting Standards (ESRS) zu integrieren und gleichzeitig eine umfassende, stakeholderzentrierte Kommunikation zu ermöglichen. Durch die Implementierung der Y-Achse, welche 11 relevante Stakeholdergruppen umfasst, wird eine standardisierte Stakeholder-Analyse ermöglicht, die die Relevanz von Berichtsthemen aus Sicht der Stakeholder bewertet und somit eine umfassendere Nachhaltigkeitsberichterstattung fördert. Das Framework stellt sicher, dass Nachhaltigkeitsthemen ausgewogen über soziale, ökonomische und ökologische Dimensionen abgedeckt werden, was es zu einem vollständigen und zukunftsorientierten Berichterstattungsinstrument macht.
Das SGMM dient als Rahmenwerk, um die Verankerung von Nachhaltigkeitsstrategien und -berichterstattung im Management von Unternehmen zu fördern und bietet einen systemischen Ansatz, der Umwelt, Organisation und Management als sich gegenseitig beeinflussende Dimensionen betrachtet. Nachhaltigkeit wird als integraler Bestandteil des Managements betrachtet, der nicht als Add-on oder Substrategie, sondern als zentrale Komponente des Unternehmensmanagements integriert werden muss. Diese Integration zielt darauf ab, die Bedürfnisse und Erwartungen der Stakeholder besser zu erfüllen und das Unternehmen zukunftsfähig aufzustellen. Das SGMM der vierten Generation berücksichtigt komplexe Zusammenhänge, unsichere Umweltbedingungen und vielfältige Beziehungen zu Stakeholdern. Die kommunikationszentrierte Perspektive des SGMM hebt die Bedeutung der Kommunikation im Unternehmensmanagement hervor, insbesondere im Hinblick auf die Nachhaltigkeitsberichterstattung. Es wird aufgezeigt, wie Unternehmen auf Chancen und Risiken in ihrer Umwelt reagieren und sich im Wettbewerb positionieren können.
Die Ergebnisse zeigen, dass das Framework nicht nur die Lücke zwischen bestehenden Berichtsframeworks, gesetzlichen Anforderungen und den Bedürfnissen der Stakeholder schließt, sondern auch die Notwendigkeit doppelter Berichterstattung eliminiert. Für Unternehmen, insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMUs), bietet das Framework eine praxisnahe Alternative, die den Einstieg in die Nachhaltigkeitsberichterstattung erleichtert und die Integration von Nachhaltigkeit in das Unternehmensmanagement fördert. Zudem gewährleistet die Berücksichtigung relevanter Gesetze, wie der EU-Taxonomie und der CSDDD-Richtlinie, eine hohe regulatorische Anpassungsfähigkeit. Der Forschungsausblick zeigt, dass zukünftige Arbeiten die Weiterentwicklung eines umfassenden Leitfadens und die kontinuierliche Anpassung an rechtliche Entwicklungen umfassen sollten, um die praktische Anwendung und Relevanz des Frameworks zu sichern.
Im Kontext der IT-Sicherheit werden Provenance Graphen für die Beantwortung sicherheitsrelevanter Fragen wie „Welche Auswirkungen kann diese Sicherheitslücke haben?“ oder „Welcher Prozess hat meine Daten verändert oder gelöscht? verwendet. Weiterhin können Provenance Graphen für das Training von Machine Learning Methoden für die Erkennung von Angriffen auf Netzwerke und Betriebssysteme genutzt werden. Aufgrund der hohen Datenraten bei der Erzeugung von Provenance Graphen (mindestens 1,2 MB/s in realistischen Szenarien) ist eine effiziente Datenverwaltung für den praktischen Einsatz dieser Graphen notwendig.
In dieser Arbeit wird untersucht, welche Anforderungen und Herausforderungen für die Verwaltung von Provenance Graphen existieren und welche Vor- und Nachteile sich aus der Verwaltung mit den Datenbankmanagementsystemen (DBMS) PostgreSQL, Neo4j, ONgDB und Memgraph ergeben.
Zur Untersuchung wurde ein Versuchsaufbau für reproduzierbare Experimente entwickelt, in dem ein Provenance Graph Datensatz in die untersuchten DBMS geschrieben wird und dabei Hardwaremetriken und Query-Antwortzeiten zur späteren Auswertung erhoben und gespeichert werden.
Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass die hier betrachteten DBMS nur teilweise die recherchierten Anforderungen einer Datenverwaltung für Provenance Graphen im Kontext der IT-Sicherheit erfüllen können. Es konnte gezeigt werden, dass sich relationale Datenbanken durch sparsameren Ressourcenverbrauch gegenüber Graphdatenbanken auszeichnen, dafür aber Nachteile in den Abfragemöglichkeiten durch die Querysprache aufweisen.
Diese Arbeit thematisiert die unausgeschöpften Potentiale der von Designer*innen erzeugten Formen. Um zu klären, welche Wichtigkeit der Formfindung innerhalb des gestalterischen Prozesses zukommt, wird die Form mit anderen Parametern der Gestaltung verglichen. Es wird untersucht, welche Wirkungen die Formen auf Menschen haben können, die mit ihnen interagieren wollen oder müssen. Auf der Suche nach Möglichkeiten, die so ermittelten Potentiale freizuschalten, wird der bisher begrenzende Rahmen betrachtet. In einem phänomenologischen Versuch wird geprüft, welche Mannigfaltigkeit von dem generativen Prozess einer künstlichen Intelligenz vorgeschlagen werden kann. Das Ergebnis sind verschobene Grenzen, die zahlreiche Felder der Formausprägung zu einem Größeren erschließen. Eine absolute Entgrenzung des Formendenkens muss derweil scheitern.
Pathologists need to identify abnormal changes in tissue. With the developing digitalization, the used tissue slides are stored digitally. This enables pathologists to annotate the region of interest with the support of software tools. PathoLearn is a web-based learning platform explicitly developed for the teacher-student scenario, where the goal is that students learn to identify potential abnormal changes. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have become very important in medicine. Many health sectors already utilize AI and ML. This will only increase in the future, also in the field of pathology. Therefore, it is important to teach students the fundamentals and concepts of AI and ML early in their studies. Additionally, creating and training AI generally requires knowledge of programming and technical details. This thesis evaluates how this boundary can be overcome by comparing existing end-to-end AI platforms and teaching tools for AI. It was shown that a visual programming editor offers a fitting abstraction for creating neural networks without programming. This was extended with real-time collaboration to enable students to work in groups. Additionally, an automatic training feature was implemented, removing the necessity to know technical details about training neural networks.
Theoretischer Hintergrund: 45,5 Millionen Personen hielten sich im Jahr 2022 regelmäßig in Betrieben oder Unternehmen auf. Ein Arbeitsplatz kann neben einem Einkommen und psychosozialen Ressourcen auch Stress und eine gesundheitliche Belastung bedeuten. Gleichzeitig bietet die Arbeitswelt jedoch auch gute Voraussetzungen für die Anwendung vorbeugender Maßnahmen zur Gesunderhaltung.
Ziel: In dieser Arbeit besteht das Erkenntnisinteresse darin, die betriebliche Situation und die Unternehmenseinstellungen zum Betrieblichen Gesundheitsmanagement (BGM) zu untersuchen sowie die Beweggründe für die Teilnahme an Interventionen der Betrieblichen Gesundheitsförderung (BGF) zu ermitteln.
Methode: Fünf Mitarbeitende des BGMs aus Unternehmen diverser Branchen und verschiedener Regionen Deutschlands wurden mittels eines semistrukturierten Leitfadens befragt. Weiter wurde eine Online-Umfrage von Arbeitnehmer*innen zu ihrem Teilnahmeverhalten befragt. Die Auswertung der qualitativen Daten entspricht der Inhaltsanalyse nach Mayring. Für die quantitativen Ergebnisse wurden deskriptive Statistiken erstellt sowie Korrelationsanalysen durchgeführt.
Ergebnisse: Selbst wenn das Angebot der gewünschten BGF-Maßnahme den Erwartungen entspricht, variiert die Teilnahme der Arbeitnehmer*innen je nach Angebot zwischen 15,4 % und 100,0 %. Neben der Thematik wird beispielsweise als wichtig empfunden, dass BGF-Angebote während der Arbeitszeit stattfinden, die Wegstrecke möglichst kurz ist, die Kosten komplett übernommen werden und die Angebote über möglichst viele Kanäle beworben werden. Der Einsatz einer/s Arbeitgeber*in zur Entstigmatisierung von psychischer Gesundheit oder Hilfegesuchen wird positiv bewertet, während der Einfluss der Einstellung von Führungskräften und Kolleg*innen als weniger stark angesehen wird. Es konnten signifikante Unterschiede ermittelt werden.
Schlussfolgerung: Es bedarf einer vertiefenden Einbindung von Führungsebenen sowie einer Reflexion des Verständnisses von BGM und den damit zusammenhängenden Absichten, um dieses in einem Unternehmen voranzubringen. Insbesondere große Unternehmen müssen sich hierfür der Komplexität ihrer Angestellten und deren Bedürfnisse bewusstwerden. Kleinere Unternehmen sollten gezielte Angebote in direkter Rücksprache gestalten.
Bluetooth ist ein weit verbreitetes drahtloses Übertragungsprotokoll, das in vielen mobilen Geräten wie bspw. Tablets, Kopfhörer oder Smartwatches verwendet wird. Bluetooth-fähige Geräte senden mehrmals pro Minute öffentliche Advertisements, die u.a. die einzigartige MAC-Adresse des Gerätes beinhalten. Das Mitschneiden dieser Advertisements mittels Bluetooth-Logger ermöglicht es, Bewegungen der Geräte zu analysieren und lassen somit Rückschlüsse auf die Bewegungen der Besitzenden zu.
Zum Schutz der Privatsphäre werden seit 2014 zufällig erzeugte MAC-Adressen in Advertisements verwendet. Eine sog. randomisierte MAC-Adresse bleibt durchschnittlich 15 Minuten lang gültig und wird dann durch eine neue zufällige Adresse ersetzt. Der Aufenthalt eines Geräts zu einem späteren Zeitpunkt kann nicht bestimmt werden. Dennoch kann der Wechsel eines Geräts von einem Bluetooth-Logger zu einem anderen innerhalb dieser 15 Minuten erkannt und somit eine Bewegung des Gerätes abgeleitet werden.
Durch Apps der Kontaktpersonennachverfolgung wie die Corona-Warn-App (CWA) senden auch vermeintlich inaktive Smartphones Bluetooth-Advertisements. Mit etwa einem Viertel der Aufzeichnungen unterstützt die CWA die Auswertungen dieser experimentellen Arbeit.
Um die praktische Anwendbarkeit zu demonstrieren, wurde der Erlebniszoo Hannover als Testgelände genutzt. Die Auswertung der über sieben Wochen gesammelten Daten ermöglichte die Analyse von Stoßzeiten, stark besuchten Orten und Besucherströmen.
Die Generation Z stellt Arbeitgebende vor eine Herausforderung. In Zeiten, in denen in vielen Branchen Fachkräftemangel herrscht und der Beschäftigten-Nachwuchs in seiner Anzahl wesentlich geringer ist als die Lücken, die Pensionierte bei ihrem Rentenantritt hinterlassen, ist eine hohe Arbeitgebendenattraktivität nicht nur viel Wert, sondern fundamental. Gerade im Hinblick auf die gewünschten Mitarbeitenden jüngerer Generationen müssen Unternehmen neu denken und ihre gewohnten Kommunikationsaktivitäten anpassen. Ein erfolgreiches Employer Branding kennt die Ansprüche und Charakteristika seiner Zielgruppen und schöpft gängige Instrumente und Maßnahmen aus, um den gewünschten Effekt nach außen zu erzeugen. Allerdings wird Sprache auch in dieser Disziplin nicht aktiv in all ihrer Komplexität und mitsamt all ihren Möglichkeiten betrachtet. Ein Instrument, dessen theoretische Fundierung eine lange Zeit zurückreicht, welches jedoch in der dazugehörigen Fachliteratur gemeinhin als wirkungsstark gilt, ist die metaphorische Redewendung.
Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der Forschungslücke, welche aus der Überschneidung der Themenbereiche Metaphernforschung, Employer Branding (Kommunikation) und (Werten der) Generation Z besteht. Ziel dieser Masterthesis ist das Bestimmen des Status Quos hinsichtlich der Verwendung von Metaphern im Kontext von zielgruppenspezifischer Employer Branding Kommunikation in der deutschen Medienbranche. Mit Bezug auf die Zielgruppe der Generation Z wird die Vermittlung von Werten ebendieser Zielgruppe durch Metaphern in den Fokus genommen.
In the last years generative models have gained large public attention due to their high level of quality in generated images. In short, generative models learn a distribution from a finite number of samples and are able then to generate infinite other samples. This can be applied to image data. In the past generative models have not been able to generate realistic images, but nowadays the results are almost indistinguishable from real images.
This work provides a comparative study of three generative models: Variational Autoencoder (VAE), Generative Adversarial Network (GAN) and Diffusion Models (DM). The goal is not to provide a definitive ranking indicating which one of them is the best, but to qualitatively and where possible quantitively decide which model is good with respect to a given criterion. Such criteria include realism, generalization and diversity, sampling, training difficulty, parameter efficiency, interpolating and inpainting capabilities, semantic editing as well as implementation difficulty. After a brief introduction of how each model works on the inside, they are compared against each other. The provided images help to see the differences among the models with respect to each criterion.
To give a short outlook on the results of the comparison of the three models, DMs generate most realistic images. They seem to generalize best and have a high variation among the generated images. However, they are based on an iterative process, which makes them the slowest of the three models in terms of sample generation time. On the other hand, GANs and VAEs generate their samples using one single forward-pass. The images generated by GANs are comparable to the DM and the images from VAEs are blurry, which makes them less desirable in comparison to GANs or DMs. However, both the VAE and the GAN, stand out from the DMs with respect to the interpolations and semantic editing, as they have a latent space, which makes space-walks possible and the changes are not as chaotic as in the case of DMs. Furthermore, concept-vectors can be found, which transform a given image along a given feature while leaving other features and structures mostly unchanged, which is difficult to archive with DMs.
Die verpflichtende Nachhaltigkeitsberichterstattung ist auf dem Weg das Nachhaltigkeitsreporting von Unternehmen zu verändern. Eine wachsende Zahl an Unternehmen muss immer häufiger Informationen offenlegen, die sie vormals bewusst nicht publizierten. Einige Unternehmen könnten dies als ein Hindernis sehen, andere erkennen darin womöglich eine Chance für die Unternehmenskommunikation. Indem sie über gesetzlichen Mindestanforderungen hinaus publizieren und sich damit für eine umfassendere und transparentere Berichterstattung entscheiden, könnten Unternehmen von Profilierungsmöglichkeiten und Wettbewerbsvorteile profitieren. Das Ziel dieser Arbeit ist die Frage zu beantworten, welche Determinanten die freiwillige Offenlegung von Informationen, die über die gesetzlichen Mindestanforderungen der nichtfinanziellen Erklärung (NfE) hinausgehen, beeinflussen. Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurde eine quantitative Inhaltsanalyse von 200 nach dem § 289b Handelsgesetzbuch (HGB) berichtspflichtigen Unternehmen durchgeführt. Hierzu wurden die nichtfinanziellen Erklärungen und weitere nachhaltigkeitsbezogene Informationen auf ihrer Unternehmenswebsite analysiert. Zudem wurde ein Offenlegungsscore konzipiert, um den Grad der zusätzlichen freiwilligen Offenlegung zu messen. Anschließend wurde untersucht, inwieweit Einflussfaktoren eine über die gesetzlichen Mindestanforderungen hinausgehende Offenlegung erklären können. Die Ergebnisse zeigen einen signifikanten Zusammenhang zwischen den Determinanten Unternehmensgröße, Berichtshistorie, Vorstandsgröße sowie dem Anteil ausländischer Vorstandsmitglieder und dem Offenlegungsgrad von freiwilligen zusätzlichen nichtfinanziellen Informationen. Hingegen konnte kein signifikanter Zusammenhang zwischen dem Offenlegungsgrad und den Determinanten Branchenzugehörigkeit, Kapitalmarktorientierung und Frauenanteil im Vorstand beobachtet werden.
Einfluss politischer Social-Media-Kommunikation auf journalistische Zeitungsberichterstattung
(2023)
Auswirkungen strategischer Social-Media-Kommunikation politischer Akteure auf Zeitungsartikel: Inwiefern Themenframes auf sozialen Netzwerken die deutsche Presse beeinflussen.
Wahlkämpfe sind ein ständiges Ringen um die Deutungshoheit über Themen in den Massenmedien zwischen politischen Parteien und Akteuren. Dabei wirkt sich die Art der Medienberichterstattung über den Wahlkampf auf die Meinungsbildung der Rezipient*innen aus und beeinflusst ihr Wahlverhalten. Diese Forschungsarbeit setzt einen anderen Blickwinkel auf die Wahlkampfberichterstattung und untersucht, wie politische Parteien im Wahlkampf Themen in sozialen Netzwerken darstellen (framen) und inwieweit diese Themenframes von Journalist*innen in Zeitungsartikel übernommen werden. Der SPD-Landesverband Niedersachsen veröffentlichte im gesamten Landtagswahlkampf eine sehr geringe Anzahl an Pressemitteilungen. Im Untersuchungszeitraum (08.09-06.10.2022), den letzten vier Wochen des Wahlkampfes, waren es drei Stück. Demnach liegt die Schlussfolgerung nahe, dass Pressemitteilungen kein relevantes Kommunikationsmittel im Wahlkampf (mehr) sind und Inhalte stattdessen über soziale Netzwerke kommuniziert werden.
Methodik
Das Forschungsthema wurde mithilfe einer Input-Output-Analyse bearbeitet. Im ersten Schritt wurde eine qualitative Input-Inhaltsanalyse der Social-Media-Kommunikation durchgeführt. Es wurden 52 Beiträge auf Twitter und Instagram auf ihre inhaltliche Gestaltung analysiert. Auf Grundlage dieser Ergebnisse wurde eine quantitative Output-Inhaltsanalyse durchgeführt. Darin wurden 427 Zeitungsartikel aus elf Tageszeitungen untersucht. Das Codebuch zur Output-Analyse zielte darauf ab, verwendeten Themen, Themenframes sowie Übernahmen von Originaltönen der Social-Media-Beiträge in Zeitungsartikeln zu ermitteln.
Ergebnisse
Journalist*innen übernehmen Inhalte aus Social-Media-Beiträgen (noch) zu einem geringen Anteil in Zeitungsartikel. Die Themenauswahl zwischen Social-Media-Beiträgen und Zeitungsartikeln war sehr ähnlich, die Frame-Übernahme fiel hingegen gering aus. Wenn Frames übernommen wurden, wurden sie überwiegend ohne Einordnung oder Kritik vermittelt. Inhalte und Originaltöne aus Social-Media Beiträgen des SPD-Landesverbands Niedersachsen übernahmen Journalist*innen im Großteil der Stichprobenartikel nicht. Insgesamt fiel auf, dass regionale Tageszeitungen häufiger SPD-Frames und Originaltöne aus Social-Media-Inhalten in ihre Berichterstattung übernahmen als überregionale Tageszeitungen. Im Hinblick auf Quellen in Zeitungsartikeln fiel auf, dass die SPD und dessen Akteure im Vergleich zu anderen Parteien und Parteiakteuren häufiger als Quelle verwendet wurden. Die Untersuchungsergebnisse lassen auf eine journalistisch unabhängige Arbeit und Artikelaufbereitung schließen. Für das Kommunikationsmanagement ist das jedoch möglicherweise eine Zeit des Umbruchs, weil eine Tendenz, zumindest in der politischen Kommunikation, zu beobachten ist: weg von klassischer Pressearbeit, hin zu sozialer Netzwerkkommunikation.
