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Diese Bachelorarbeit untersucht die Frage, welchen Einfluss Sounddesign auf die Empfindung von Emotion, Empathie und Antizipation beim Konsumieren von Filmen hat. Dafür wurde die Arbeitshypothese angenommen, dass ein positiv gestaltetes Sounddesign bei den Zuschauenden zu mehr positiven Emotionen, höherer Empathie und positiver Handlungserwartung führt, während ein negatives Sounddesign zu negativeren Emotionen, geringerer Empathie und negativer Handlungserwartung führt.
Zunächst werden in dem theoretischen Teil der Arbeit das Sounddesign und seine Rolle im Film betrachtet, gefolgt von der Untersuchung der Auswirkungen von Ton auf die menschliche Wahrnehmung, sowie einer Darstellung der Grundlagen von Emotion, Empathie und Antizipation.
Um die Forschungsfrage zu beantworten und die Arbeitshypothesen zu überprüfen, wurde eine quantitative Studie mittels Online-Umfrage durchgeführt, in der die Teilnehmenden zwei Filmausschnitte zu sehen bekamen. Die Teilnehmenden wurden dabei in zwei Gruppen mit jeweils positivem bzw. negativem Sounddesign aufgeteilt. Der Einfluss auf die wahrgenommenen Emotionen, Empathie und die antizipierte Handlung wurde anschließend mittels eines Fragebogens erhoben und statistisch ausgewertet.
Es wurde festgestellt, dass das Sounddesign teilweise deutliche Effekte auf wahrgenommene Emotionen hatte, insbesondere auf negative Emotionen. Es waren ebenfalls Tendenzen in Bezug auf Empathie und Antizipation erkennbar, die darauf hinwiesen, dass Sounddesign diese Bereiche beeinflusste. Eine zusätzliche Untersuchung des Einflusses von Audiogeräten auf die Stärke der ermittelten Effekte zeigte, dass Kopfhörer/Lautsprecher im Vergleich zu Handy-/Laptoplautsprechern zu einem stärkeren Effekt des Sounddesigns führen konnten.
Diese Arbeit kann zusammenfassend feststellen, dass ein Einfluss von Sounddesign auf Emotion, Empathie und Handlungsantizipation anzunehmen ist.
Die Lehre von Datenbanksystemen kann durch interaktive Lehr- und Lernmaterialien ergänzt werden, um Studierende besser an die Themenbereiche heranzuführen. Diese Arbeit dokumentiert die systematisch durchgeführte Recherche interaktiver
Materialien und stellt die Rechercheergebnisse vor. Dabei wurden sowohl einzelne Anwendungen als auch wissenschaftliche Veröffentlichungen berücksichtigt. Von den insgesamt 59 gefundenen Materialien wurde eine Handvoll zur näheren Betrachtung ausgewählt. Im Detail wird auf deren Zielsetzung, Umsetzung und die Bedienung eingegangen. Die Materialien befassen sich mit den Themenbereichen SQL, ERM/UML, Normalisierung, Relationale Algebra und Weiteren. Auch bei der Umsetzung sind Unterschiede hinsichtlich der Herangehensweise und der ausgewählten Lernmethoden ersichtlich. Im Rahmen wissenschaftlicher Veröffentlichungen wurden Experimente mit Studierenden durchgeführt und deren Lernfortschritt ausgewertet. Aus dem Feedback ist ein grundsätzliches Interesse an interaktiven Lernmaterialien zu erkennen. Gleichzeitig konnten Studierende mithilfe dieser Materialien in Tests bessere Ergebnisse erzielen.
Machine Learning – eine Disziplin der IT, die in letzter Zeit immens an Traktion gewonnen hat. Durch die verzeichneten Entwicklungen, wie z.B. autonomes Fahren, ChatGPT und noch vielen mehr, haben sich in zahlreichen Sparten neue Perspektiven eröffnet. Die vorliegende Arbeit untersucht die Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning in der Retourenmanagement Domäne, welche bislang noch wenig erforscht wurden. Gerade der boomende Online-Handel und die daraus resultierende Masse an Retouren verdeutlichen die Notwendigkeit einer Intervention mit dem Ziel, Retouren, die sowohl den Unternehmen als auch der Umwelt schaden, zu minimieren. Ob klassische Ansätze wie logistische Regression und lineare Diskriminanzanalyse oder state-of-the-art Methoden wie neuronale Netzwerke, Entscheidungsbäume, Ensemble Machine Learning, Graphen, etc. – Machine Learning bietet der Wirtschaft viele Werkzeuge, die für die Lösung des Retourenproblems eingesetzt werden können. Die Auswahl der Methoden hängt von dem Ziel und den verfügbaren Daten ab, aber die schiere Anzahl der Möglichkeiten verdeutlicht, dass mehrere Wege für die Reduzierung von Retouren eingeschlagen werden können. Abhängig von Know-How und technischen Voraussetzungen können auch einfachere Methoden, die keine allzu hohe Rechenleistung bzw. wenig Expertise benötigen, den Unternehmen äußerst nützliche Resultate liefern. Die vorliegende Arbeit versucht den aktuellen wissenschaftlichen Status-Quo darzustellen, um dadurch die den Online-Händlern verfügbaren Möglichkeiten aufzuzeigen.
In the EILD.nrw project, Open Educational Resources (OER) are being developed for teaching databases. Instructors can use the tools and courses in a variety of learning scenarios. Students of computer science and application subjects learn the complete life cycle of databases. For this purpose, quizzes, interactive tools, instructional videos, and courses for learning management systems are developed and published under a Creative Commons license.
Technikberatung stellt eine neue soziale Dienstleistung dar, die angesichts der steigenden Potenziale assistiver digitaler Technologien an Relevanz gewinnt. Der Bericht befasst sich mit der Bestimmung von Anforderungen an professionelle Technikberatung als integriertem Baustein der Wohnberatung in Nordrhein-Westfalen (Deutschland). Das methodische Vorgehen beruht auf 20 Expert*inneninterviews. Die Befragten repräsentieren verschiedene Handlungsfelder, u. a. Wohn- und Technikberatung, Technikentwicklung, Wohnungswirtschaft, Wissenschaft, Kommunalpolitik, Pflegekassen usw. Die Ergebnisse führten zur Bildung von drei Kernthemen: Anforderungen an professionelle Technikberatung, Rahmenbedingungen und Aufgaben von Technikberatung auf institutioneller und gesamtgesellschaftlicher Ebene sowie Erwartungen an Politik, Wissenschaft und andere Akteure. Zusammenfassend betrachtet zeigt sich, dass Technikberatung neue Kompetenzen benötigt, deren Vermittlung auf Dauer, z. B. durch spezifische Schulungen, institutionalisiert werden muss. Die Integration von Technikberatung in die Wohnberatung erweitert zudem ihre Aufgaben, ihren Beratungsanspruch und erfordert den Aufbau neuer Kooperationen. Ihr Erfolg ist von einer Reihe förderlicher Rahmenbedingungen abhängig, z. B. politischer, ökonomischer, qualifikatorischer und ideeller Art. Eine Transformation aller sozialen Beratungsleistungen kann jedoch nicht allein aus der Perspektive der Wohnberatung vorangetrieben werden, sondern muss alle Beratungsstrukturen im kommunalen Raum berücksichtigen.
Building context-aware applications is an already widely researched topic. It is our belief that context awareness has the potential to supplement the Internet of Things, when a suitable methodology including supporting tools will ease the development of context-aware applications. We believe that a meta-model based approach can be key to achieving this goal. In this paper, we present our meta-model based methodology, which allows us to define and build application-specific context models and the integration of sensor data without any programming. We describe how that methodology is applied with the implementation of a relatively simple context-aware COVID-safe navigation app. The outcome showed that programmers with no experience in context-awareness were able to understand the concepts easily and were able to effectively use it after receiving a short training. Therefore, context-awareness is able to be implemented within a short amount of time. We conclude that this can also be the case for the development of other context-aware applications, which have the same context-awareness characteristics. We have also identified further optimization potential, which we will discuss at the conclusion of this article.
Music-related decision-making encompasses a wide range of behaviours including those associated with listening choices, composition and performance, and decisions involving music education and therapy. Although research programmes in psychology and economics have contributed to an improved understanding of music-related behaviour, historically, these disciplines have been unconnected. Recently, however, researchers have begun to bridge this gap by employing tools from behavioural economics. This article contributes to the literature by providing a discussion about the benefits of using behavioural economics in music-decision research. We achieve this in two ways. First, through a systematic review, we identify the current state of the literature within four key areas of behavioural economics-heuristics and biases, social decision-making, behavioural time preferences, and dual-process theory. Second, taking findings of the literature as a starting point, we demonstrate how behavioural economics can inform future research. Based on this, we propose the Behavioural Economics of Music (BEM), an integrated research programme that aims to break new ground by stimulating interdisciplinary research in the intersection between music, psychology, and economics.
Room reverberation alters the spatial impression and timbre of a sound by modulating its spectral and temporal characteristics. Thus, we argue that, on a perceptual level, reverberation basically breaks down into interaural differences and spectro-temporal cues and that the separation of a perceived timbre into a sound source and a surrounding room is a purely cognitive process. To investigate the connection between the perception of reverberation cues and timbre analysis, the sensitivity for changes in reverberation was compared to timbre perception abilities. The Timbre Perception Test was used to measure the perception of the temporal envelope, spectral centroid, and spectral flux of artificial sounds. Sensitivity for changes in reverberation time was tested with a discrimination task using speech and noise with speech-alike spectral and temporal envelopes as source signals. Musical and acoustical expertise was assessed through the Goldsmiths Musical Sophistication Index and self-reports on experience with and knowledge of acoustics. There was a considerable correlation between timbre and reverberance perception ability, but timbre perception and academic experience predicted only 41% of the variance in reverberance perception. Still, perception abilities related to similar acoustical phenomena seem to be better indicators of listening skills than self-reports on acoustical or musical expertise.
Aufgrund der §§ 2 Abs. 4, 64 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein- Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung haben die Hochschule Düsseldorf und die Robert Schumann Hochschule Düsseldorf einvernehmlich die folgende Ordnung als Satzung erlassen.
In dieser Arbeit werden die definierenden Eigenschaften von Open Educational Resources (OER) recherchiert. Wie können die Anforderungen an Inhalten, Medien-wahl, didaktischen Konzept mit einem hohen Grad an Interaktivität erfüllt werden? – Die Literatur zu diesen Fragestellungen liefert den aktuellen Forschungsstand.
Cell migration is associated with the dynamic protrusion of a thin actin-based cytoskeletal extension at the cell front, which has been shown to consist of two different substructures, the leading lamellipodium and the subsequent lamellum. While the formation of the lamellipodium is increasingly well understood, organizational principles underlying the emergence of the lamellum are just beginning to be unraveled. We report here on a 1D mathematical model which describes the reaction-diffusion processes of a polarized actin network in steady state, and reproduces essential characteristics of the lamellipodium-lamellum system. We observe a steep gradient in filament lengths at the protruding edge, a local depolymerization maximum a few microns behind the edge, as well as a differential dominance of the network destabilizer ADF/cofilin and the stabilizer tropomyosin. We identify simple and robust organizational principles giving rise to the derived network characteristics, uncoupled from the specifics of any molecular implementation, and thus plausibly valid across cell types. An analysis of network length dependence on physico-chemical system parameters implies that to limit array treadmilling to cellular dimensions, network growth has to be truncated by mechanisms other than aging-induced depolymerization, e.g., by myosin-associated network dissociation at the transition to the cell body. Our work contributes to the analytical understanding of the cytoskeletal extension's bisection into lamellipodium and lamellum and sheds light on how cells organize their molecular machinery to achieve motility.
To power dynamic processes in cells, the actin and microtubule cytoskeletons organize into complex structures. Although it is known that cytoskeletal coordination is vital for cell function, the mechanisms by which cross-linking proteins coordinate actin and microtubule activities remain poorly understood. In particular, it is unknown how the distinct mechanical properties of different actin architectures modulate the outcome of actin-microtubule interactions. To address this question, we engineered the protein TipAct, which links growing microtubule ends via end-binding proteins to actin filaments. We show that growing microtubules can be captured and guided by stiff actin bundles, leading to global actin-microtubule alignment. Conversely, growing microtubule ends can transport, stretch and bundle individual actin filaments, thereby globally defining actin filament organization. Our results provide a physical basis to understand actin-microtubule cross-talk, and reveal that a simple cross-linker can enable a mechanical feedback between actin and microtubule organization that is relevant to diverse biological contexts.
Mass spectrometry data is one of the key sources of information in many workflows in medicine and across the life sciences. Mass fragmentation spectra are generally considered to be characteristic signatures of the chemical compound they originate from, yet the chemical structure itself usually cannot be easily deduced from the spectrum. Often, spectral similarity measures are used as a proxy for structural similarity but this approach is strongly limited by a generally poor correlation between both metrics. Here, we propose MS2DeepScore: a novel Siamese neural network to predict the structural similarity between two chemical structures solely based on their MS/MS fragmentation spectra. Using a cleaned dataset of > 100,000 mass spectra of about 15,000 unique known compounds, we trained MS2DeepScore to predict structural similarity scores for spectrum pairs with high accuracy. In addition, sampling different model varieties through Monte-Carlo Dropout is used to further improve the predictions and assess the model's prediction uncertainty. On 3600 spectra of 500 unseen compounds, MS2DeepScore is able to identify highly-reliable structural matches and to predict Tanimoto scores for pairs of molecules based on their fragment spectra with a root mean squared error of about 0.15. Furthermore, the prediction uncertainty estimate can be used to select a subset of predictions with a root mean squared error of about 0.1. Furthermore, we demonstrate that MS2DeepScore outperforms classical spectral similarity measures in retrieving chemically related compound pairs from large mass spectral datasets, thereby illustrating its potential for spectral library matching. Finally, MS2DeepScore can also be used to create chemically meaningful mass spectral embeddings that could be used to cluster large numbers of spectra. Added to the recently introduced unsupervised Spec2Vec metric, we believe that machine learning-supported mass spectral similarity measures have great potential for a range of metabolomics data processing pipelines.