Sonntag, 19. Januar 2014

Webspezifische Grundlagen des Software Engineering

LV-Leiter: a. Univ.-Prof. Dr. Alois Stritzinger



 
<html>
    <head>
  <script type="text/javascript">
  
   var dimension=5;
   function drawShape(){
      var canvas = document.getElementById('mycanvas');
   
    var ctx = canvas.getContext('2d');
    ctx.fillStyle = "rgb(255,255,255)";
    ctx.fillRect(0,0,300,300);
    
    // Zeilen
    for (i=0;i<dimension;i++) {
     
     //Spalten
       for (j=0;j<dimension;j++) {
      ctx.save();
      ctx.strokeStyle = "#e600b8";
      ctx.translate(60+j*120,60+i*120);
      drawSpirograph(ctx,20*(j+6)/(j+3),-1*(i+4)/(i+1),12);
      ctx.restore();
       }
    }
   }
        
   function drawSpirograph(ctx,R,r,O){
     var x1 = R-O;
     var y1 = 0;
     var i  = 1;
     ctx.beginPath();
     ctx.moveTo(x1,y1);
    
      do {
     if (i>20000) break;
     
     var x2 = (R+r)*Math.cos(i*Math.PI/72) - 
        (r+O)*Math.cos(((R+r)/r)*(i*Math.PI/72))
     var y2 = (R+r)*Math.sin(i*Math.PI/72) - 
        (r+O)*Math.sin(((R+r)/r)*(i*Math.PI/72))
     
     ctx.lineTo(x2,y2);
     x1 = x2;
     y1 = y2;
     i++;
     
      } while (x2 != R-O && y2 != 0 );
      
     ctx.stroke();
   }
        </script>
    </head>


 <body onload="drawShape();">
     <canvas id="mycanvas" width="1024" height="800"></canvas>
 </body>

</html>

Kurzreferat: Hyperpersonal Communication and Social Information Processing

LV: Forschungen über das Web: Gesellschaftliche Auswirkungen des Web

LV-Leiter: Assoc. Prof. Dr. Markus Appel

gemeinsam mit: Bianca Erharter, Daniel Mendl, Daniel Zimmermann 

 

Thesenblatt

  1. Worum geht es eigentlich?
    Joseph B. Walther übt Kritik an Ansätzen, welche vermittelte Kommunikation als defizitär beurteilen. Er konzentriert sich auf die Entwicklung persönlicher Eindrücke und interpersonaler Beziehungen.

  2. Darstellung der Annahmen
    Das Konzept der Hyperpersönlichen Kommunikation fokussiert im Wesentlich, wie Informationen computervermittelt dargeboten und rezipiert werden. Also unter welchen Bedingungen es bei den Kommunikationspartnern zu einer Überattribution persönlicher Eigenschaften kommen kann.
     
  3. Hyperpersönliche Kommunikation
    Nach Walther führt die E-Mail nicht zu unpersönlicher Kommunikation, da bei einer freundlichen E-Mail eines unbekannten Senders, der Empfänger den Sender in der Regel auch als freundlich einschätzt. Durch eine positive und vorteilhafte Selbstpräsentation des Senders nimmt der Empfänger den positiven Eindruck durch die Informationen aus der E-Mail an und nimmt gleichzeitig eine übermäßige Ähnlichkeit der eigenen Person mit dem Sender an.
    Grafik S313 - Walthers Theorie der hyperpersönlichen Kommunikation
  4. Soziale Informationsverarbeitung

    Kompetenz
    Die Tatsache, dass Informationen die in der Face-to-Face-Kommunikation mittels nonund paraverbaler Kanäle transportiert werden, unter Nutzung eines Kommunikations-Mediums fehlen wird von Walther akzeptiert. Informationen über die Emotionalität und den sozialen Hintergrund des Senders müssen somit über die verbleibenden Kanäle vermittelt werden, dies wiederum erfordert besondere Fähigkeiten (zB das Erlernen von Emoticons).

    Motivation
    Die Motivation ist laut Walther der zentrale Punkt einer erfolgreichen mediierten Kommunikation. Im Gegensatz zur Face-to-Face-Kommunikation muss sich der Sender über die Wahl des Mediums, die Strukturierung der Nachricht und die Abstimmung der Sprache Gedanken machen. Dies erhöht den kognitiven Druck und da man davon ausgeht, dass der Nutzer dem Gesetz des geringsten Aufwandes folgt, wird oft die Face-to-Face-Kommunikation bevorzugt.

    Soziale Normen
    Soziale Normen werden von Walther eher als Hindernis gesehen, da sie unter Umständen die Verwendung von expressiven Sprachelementen behindern können. Beispielsweise wenn in einer Firma die Verwendung von Emoticons auf Grund von sozialer Normen im betrieblichen Kontext unerwünscht ist, so wird der Sprachschatz vermindert.

    Zeit
    Zum einen ist es wichtig zu erkennen, dass mediierte Kommunikation immer mehr Zeit als Face-to-Face-Kommunikation benötigt. Weiters wird das Ergebnis einer Konversation beeinflusst wenn die Beteiligten davon ausgehen zukünftig wieder in Kontakt mit dem Kommunikationspartner zu treten. Ein dritter Aspekt auf der Zeitebene zielt darauf ab, ob die beiden Partner bislang bekannt sind oder nicht, wenn nicht führt das Angebot visueller Information zu einer positiveren Bewertung.

  5. Typische Methodik
    Walther arbeitet primär im Rahmen eines experimentellen Paradigmas. Die Effekte hyperpersönlicher Kommunikation werden zumeist mit dem Konstrukt Beziehungsintimität erhoben.
     
  6. Zentrale empirische Befunde
    Walthers Ergebnisse zeigen, dass bei vermittelter Kommunikation via E-Mail über einen längeren Zeitraum der gleiche Grad an Eindruck vom Kommunikationspartner erreicht wird wie bei der Face-to-Face-Kommunikation. Bei einmaliger oder geringer Interaktion fallen die Ergebnisse klar zu Gunsten der Face-to-Face-Kommunikation aus. Visuelle Informationen (Foto) führten nur dann zu einer positiven Bewertung des Partners, wenn dieser nicht bekannt war. Insgesamt war der sprachliche Inhalt einer E-Mail deutlich wichtiger als das verwandte Emoticon. Allerdings ergab sich ein Negativeffekt, das heißt negative Aspekte (graphisch oder verbal) beeinträchtigten die Gesamtinterpretation der Nachricht.
     
  7. Kritik
    Der Hauptkritikpunkt an Walthers „Theorie“ ist, dass sie nur beschränkt als Theorie im eigentlichen Sinne betrachtet werden kann, da es eigentlich eher um die Differenzierung verschiedener intervenierender Variablen geht. Weiters wird seine Aussage, dass bei computervermittelter Kommunikation fehlende nonverbale Information durch spezifische Sprachelemente (zB Emoticons) ersetzt werden kann, als zu optimistisch angesehen.

Literatur

  • Jonas, K. J., Boos, M. & Walther, J. (1999). Motivation und Medienkompetenz als zentrale Erfolgsfaktoren für virtuelle Seminare. In U.-D. Reips, B. Batinic, W. Bandilla, M. Bosnjak, L. Gräf, K. Moser & A. Werner (Hrsg.), Current Internet science: Trends, techniques, results. Zürich: Online Press.
  • Spears, R. & Lea, M. (1994). Panacea or panopticum? The hidden power in computermediated communication. Communication Research, 21, 427—459.
  • Walther, J. B. (1993). Impression development in computer-mediated interaction. Western Journal of Communication, 57, 381—398.
  • Walther, J. B. (1995). Relational aspects of computer-mediated communication: Experimental observations over time. Organization Science, 6, 186—203.
  • Walther, J. B. (1996). Computer-mediated communication: Impersonal, interpersonal, and hyperpersonal interaction. Communication Research, 23, 3—43.
  • Walther, J. B. (1997). Group and interpersonal effects in international computer-mediated collaboration. Human Communication Research, 23, 342—369.
  • Walther, J. B. (2007). Selective self-presentation in computer-mediated communication: Hyperpersonal dimensions of technology, language, and cognition. Computers in Human Behavior, 23, 2538—2557
  • Walther, J. B., Anderson, J. F. & Park, D. (1994). Interpersonal effects in computer-medated interaction: A meta-analysis of social and anti-social communication. Communication Research, 21, 460—487.
  • Walther, J. B. & Burgoon, J. K. (1992). Relational communication in computer-mediated interaction. Human Communication Research, 19, 50—88.
  • Walther, J. B. & D'Addario, K. P. (2001). The impacts of emoticons on message interpretation in computer-mediated communication. Social Science Computer Review, 19, 323—345
  • Walther, J. B., Slovacek, C. & Tidwell, L. C. (2001). Is a picture worth a thousand words? Photographic images in long term and short term visual teams. Communication Research, 28, 105—134.

Kurzessay: Internet

LV: Forschungen über das Web: Gesellschaftliche Auswirkungen des Web

LV-Leiter: Assoc. Prof. Dr. Markus Appel


Standpunkt 1

Das Internet ist ein komplett neues Medium, es braucht ganz eigene wissenschaftliche Zugangsweisen; die in der Vergangenheit gewonnenen Erkenntnissen im Hinblick auf andere Medien lassen sich nicht übertragen.

Standpunkt 2

Die Erkenntnisse, die WissenschaftlerInnen im Hinblick auf andere, ältere Medien gewonnen haben lassen sich vollständig auf das Internet übertragen.

Erklärung der Begriffe Medien und Internet

Um diese Standpunkte disskutieren zu können, gehören zu allererste die zwei grundlegenden Punkte geklärt. Wie genau definieren sich Internet und Medien? „ Die beiden Bestandteile des Begriffs Internet, nämlich Inter = zwischen und Net = Netz verweisen darauf, dass es bei dem Terminus um den Austausch von Daten zwischen Computern über Telekommunikationsnetze geht.“ (Quelle: Wirtschaftslexikon Gabler; Stand: 31.10.2011) Medien hingegen definieren sich als „Objekte, welche die Überlieferung von Botschaften ermöglichen. Durch komplexe signifikante Symbolsysteme (z. B. Sprache, Schrift) ist die Codierung (Verschlüsselung) und Decodierung (Verstehen) von Botschaften für einen Großteil eines Kulturkreises möglich.“ (Quelle; Stand: 31.10.2011). Als neues Medium versteht man also Medien mit die auf neuen, zeitbasierten Medientechniken beruhen (Quelle: Wikipedia; Stand: 31.10.2011).

Wissenschaftliche Zugangsweisen des Internets im Vergleich auf ältere Medien

Anhand der Definition des Wortes Internet kann man meiner Meinung nach bereits sehr gut erkennen, dass es sich bei diesem Medium um etwas handelt das gesondert zu älteren Medien wie zB Radio, Zeitung oder Fernsehen betrachtet werden muss, da explizit hervorgehoben wird, dass es sich um den Austausch von Daten handelt. Einerseits trifft das natürlich auf technischer Ebene zu, andererseits ist das Internet ist im Gegensatz zu den statischen älteren Medien hochgradig interaktiv und bietet eine ganz andere Ebene der Kommunikation. Dieser Aspekt verdient und benötigt mit Sicherheit eigene wissenschaftliche Zugangsweisen. Natürlich ist es nicht so, dass sich das Internet komplett zu älteren Medien distanziert, weil oft ist das Internet nur ein technisch anderes Mittel, das die gleichen Inhalte vermittelt zB Fersehen, Zeitung lesen, Radio hören über das Internet.

Ein weiterer Aspekt im Bezug auf das Internet der berücksichtigt werden sollte ist die enorme Zeit die es in den meisten Fällen in unserem täglichen Alltag in Anspruch nimmt. Dadurch, dass immer mehr Menschen das Internet nutzen, geht das auf Dauer gesehen natürlich auf Kosten der anderen Medien, „denn Medienzeit kann eben nicht beliebig ausgedehnt werden“.(Quelle: Frankfurter Allgemeine Zeitung; Stand: 31.10.2011) So gesehen hat das Internet eine Relevanz erlangt die keinesfalls außer Acht gelassen werden sollte. Dass das Internet auch wirtschaftlich eine große Rolle spielt, zeigt die McKinsey Studie die behauptet „das Internet mache uns reicher“. (Quelle: Zeit Online; Stand: 31.10.2011) In der Studie wurde der Einfluss des Internets auf Reichtum, Arbeitsmarkt und Wachstum in den G8 Ländern zuzüglich Brasilien, China, Indien, Südkorea und Schweden untersucht und es stellte sich heraus, dass es durch das Internet als Medium genutzt als Verkaufskanal für traditionelle Firmen zu einem Anstieg des BIP kam. Kritisch betrachtet kann man anmerken, dass das Internet Arbeitsplätze reduziert, da mithilfe moderner Technik das meiste computergesteuert Abläuft und nur wenig Personal benötigt wird.

Fazit

Zusammenfassend möchte ich sagen, dass das Internet enormes Potenzial bietet allerdings sollte dadurch nicht auf ältere, traditionelle Medien verzichtet werden, da meiner Meinung nach gerade die Medienvielfalt in der heutigen Zeit einen enormen Reiz hat. Das Internet verändert mit Sicherheit unsere Kultur und unser Verhalten, wie es zu einem früheren Zeitpunkt auch Buchdruck, Radio und das Fernsehen gemacht haben und dem zufolge, kann dem Internet auch wissenschaftliche Aufmerksamkeit geschenkt werden. Allerdings sollte immer auch ein kritisches Auge geöffnet bleiben und das Internet nicht auf eine Podest des „unerreichbaren“ gehoben werden, denn der Unterschied zu älteren Medien ist vielleicht kleiner als man denkt.

Quellen:

 

Successful Cyber Attacs

LV: Data Driven Graphics

LV-Leiter: Yavuz Mahir Mustafa, Einleitung: Univ.Prof. Tina Frank

 Ziel dieser LV war die Erstellung einer Datenvisualisierung eines selbstgewählten Themas. In meiner Arbeit habe ich die Dichte von erfolgreichen Hack-Attacken, über die in den Medien berichtet wurde, dargestellt. Als Basis habe ich die Daten der WHID-Datenbank genommen.

Samstag, 18. Januar 2014

Präsentation, Inszenierung, Image

LV: Präsentation, Inszenierung und Image

LV-Leiter: Markus Hanzer

Ziel dieser LV war die Präsentation eines fiktiven Unternehmens. Vorwiegend ging es dabei um die mündlich vorgetragene Präsentation. Mein fiktives Unternehmen war eine Agentur die sich um Datenvisualisierungen macht. Ich habe unterstützend zur Präsentation ein Screendesign und eine Visitenkarte gestaltet.


Das Google Alphabet

LV: Internet: Geschichte, Nutzen und Kritik

Vortragende: Dr. Katja Mayer


Das Google Alphabet analysiert die Autocomplete Vorschläge, die BenutzerInnen weltweit bekommen, wenn sie die Buchstaben des Alphabeths (a-z, ä, ö, ü) in die Google Suche in den jeweiligen Ländern bzw. Sprachen eingeben.

Daten

Die Buchstaben des Alphabeths wurden deshalb als Suchanfrage gewählt, da sie keine spezifische Suchanfrage stellen und das Interesse hinter dieser Beobachtung war herauszufinden, was Google glaubt was seine BenutzerInnen finden wollen, wenn sie anscheinend nicht genau wissen was sie suchen.

Die Auswertungen beziehen sich auf die Daten folgender 38 Länder: Ägypten, Australien, Belgien, Bulgarien, Chile, China, Columbien, Dänemark, Finnland, Frankreich, Griechenland, Hong Kong, Iran, Irak, Irland, Israel, Italien, Japan, Luxemburg, Niederlande, Nigerien, Nord Korea, Norwegen, Österreich, Polen, Portugal, Russland, Saudi Arabien, Südafrika, Süd Korea, Schweden, Schweiz, Tschechien, Ungarn, Vereinigte Arabische Emirate, Vereinigte Staaten, Vereinigtes Königreich und Vatican Stadt.

Da BenutzerInnen laut dem Text „Macht“ von Theo Rähle vorzugsweise Ergebnisse in der eigenen Muttersprache erhalten wurden die Autocomplete Ergebnisse der jeweiligen Länder in folgenden Sprachen abgefragt: Afrikaans, Arabisch, Armenisch, Bulgarisch, Catalanisch, Chinesisch (Vereinfacht), Chinesisch (Traditionell), Dänisch, Englisch, Esperanto, Estisch, Finnisch, Französisch, Deutsch, Griechisch, Hebräisch, Isländisch, Indonesisch, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Kroatisch, Lettisch, Litauisch, Niederländisch, Norwegisch, Persisch, Phillipinisch, Polnisch, Rumänisch, Russisch, Serbisch, Slovenisch, Spanisch, Swahili, Schwedisch, Thailändisch, Tschechisch, Türkisch, Ukrainisch Ungarisch, Viatnamesisch und Weißrussisch.

Diese Sammlung an Daten führte zu 1.800 Ergebnissen je Buchstabe, das sind insgesammt 52.200 Datensätzen. Darin sind die Top 10 Ergebnisse der Autovervollständigung enthalten, da dem regulären Google Suche Benutzer jedoch nur vier Vorschläge gezeigt werden, werden auch nur die Top 4 für die Auswertung berücksichtigt.

Die Daten wurden mit dem Google Atuocomplete Tool von Digital Methods gesammelt, man kann also davon ausgehen, dass keine personalisierten Inhalte in den Ergebnissen aufscheinen, sondern lediglich Standardvorschläge. Als Gegenprobe dazu wurden rund 20 manuelle Tests von BenutzerInnen aus Österreich, Deutschland und USA gemacht, die aber überraschenderweise ähnliche Ergebnisse brachte. Es gibt zwar regionale Unterschiede zum Beispiel zwischen Oberösterreich und Wien, allerdings bekommen alle BenutzerInnen in einer Region die gleichen Ergebnisse. Individuelle Vorschläge, die ich im Vorhinein der Arbeit eigentlich erwartet hätte, blieben größtenteils aus. In den seltenen Fällen, dass ein/e BenutzerIn ein abweichendes Ergebnis bekam, war es auf Platz 4 zu finden.

Auswertung

Die Auswertung erfolgte so, dass von jedem Buchstaben die 3 Wörter mit den meisten Treffen über alle Sprachen und Nationen der Top 1–4 Treffer genommen wurden. Ein Beispiel soll die vorgehensweise erklären:

Buchstabe G
Top 1 Treffer
    Gmail – 883 (BenutzerInnen bekommen diesen Vorschlag auf Platz 1 der Autovervollständigung)
    Google – 774
    Google Translate – 47

Top 2 Treffer
    Google – 767
    Gmail – 743
    Google Translate – 82

Top 3 Treffer
    Google Maps – 945
    Google – 136
    Google Map – 126

Top 4 Treffer
    Google Translate – 413
    Google Maps – 208
    Gmail – 117


Das ergibt insgesamt ein Ranking von:
    1. Gmail – 1743
    2. Google – 1677
    3. Google Maps – 1153
    4. Google Translate – 542
    5. Google Map – 126


Ergebnis

Auf den folgenden Seiten sieht man die Top 3 des Gesamtrankings des jeweiligen Buchstabens. Die Größe der Schrift stellt dar wie präsent dieser Autocomplete-Vorschlag ist. „Gmail“ ist das größte Wort, da dieser Vorschlag bei quasi jedem/jeder Google-BenutzerIn weltweit und in jeder Sprache unter den ersten vier Vorschlägen sieht. Im Gegensatz „CNN“, ist zwar der häufigste Begriff unter dem Buchstabe „C“, er wird aber weit nicht so häufig vorgeschlagen wie „Gmail“ oder „Facebook“.

Ich habe die Ergebnisse in Kategorien zusammengefasst und in einem Säulendiagramm darzustellen (siehe unten). Die Kategorie „Wort“, soll jene Wörter zusammenfassen, die kein bestimmtes Unternehmen oder Organisation beschreiben, zB quotes, über, ...



Wie zu erwarten sind vorwiegend Online Shops, Google-Dienste und Social Network Plattformen unter den Autovervollständigungen.

Überraschenderweise werden keine oder kaum Ergebnisse zu aktuellen Themen aus den Nachrichten, berühmten Personen, ect. vorgeschlagen.

Die Ergebnisse bestätigen meiner Meinung nach den Wunsch, den Google-CEO Eric Schmidt im Artikel  „Macht - Die Demontage der Gatekeeper“ von Theo Röhle äußert, dass er sich Google vor allem als Werbesystem vorstellt (Seite 142). In den meisten Fällen bekommt man Ergebnisse die zu den ohnehin überpräsenten „Big Player“ wie zB Amazon, ebay, ... führen.

Google übt mit der Reihung der Autocomplete Vorschläge schon eine gewisse Macht auf die NutzerInnen aus, da gewisse Vorschläge nahezu immer angezeigt werden und dadurch ständig im Bewusstsein der Betrachter sind. Google als kommerzielle Organisation unterstützt laut diesem Ergebnis ganz klar eigene Dienste beziehungsweise andere kommerzielle Organisationen. Meiner Ansicht nach werden hier eher die Interessen der Werbekunden wie die der BenutzerInnen unterstützt.

Auf meine Ursprüngliche Frage, was erhält der/die BenutzerIn von Google vorgeschlagen, wenn er/sie keine konkrete Suchanfrage stellt, gibt es letztendlich eine einfache Antwort – sein Konsumbedürfnis soll geweckt und im besten Falle auch gedeckt werden.




Screendesign PortfolioApp

LV: Digital Media and Screenbased Design 

LV-Leiter: Christoph Prielinger

Ziel dieser LV war die Erstellung eines Screendesigns für ein selbstgewähltes Thema. Ich habe mich mit dem Screendesign für ein fiktives Portfolio auf einem Tablet beschäftigt.