Course details

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5942V Network Science / Soziale und benutzerzentrierte Aspekte web-basierter Informationssysteme
SWS:
2V+2UE
Dozierende:
Staudemeyer, Ralf, Dr., Granitzer, Michael, Prof. Dr.
Veranstaltungstyp:
Vorlesung
Beschreibung:
Web-basierte Informationssysteme zeichnen sich vor allem durch die Möglichkeit aus, Millionen Nutzer auf einer zentralen Plattform zu vereinen. Dadurch entstehen neue Möglichkeiten und Notwendigkeiten, sowohl individuelle Nutzer web-basierter Informationssysteme als auch deren Nutzungsverhalten besser zu verstehen. Des Weiteren entstehen ab einer gewissen Nutzeranzahl auf kollaborativ-orientierten Plattformen (wie z.B. sozialen Netzwerken) Netzwerkeffekte, welche die Eigenschaften der Plattform massiv prägen. Die Analyse und Nutzung dieser Netzwerkeffekte kann dabei über Erfolg oder Misserfolg einer Plattform entscheiden.

Der Fokus der Vorlesung liegt auf der Analyse von Benutzerverhalten und Netzwerkeffekten solcher Plattformen und den daraus ableitbaren Erkenntnissen.

Im Speziellen werden folgende Themen behandelt:
- Mensch Maschine Interaktion mit Fokus web-basierte Informationssysteme
- Methoden der Usability Inspection und des Usability Testing
- Analyse und Bewertung sozialer Netzwerkeffekte
- Analyse von NutzerInnen und Nutzungsverhalten in web-basierten Informationssystemen

Kenntnisse:
Die Studierenden erlangen folgende Kenntnisse:
• Soziale Charakteristika web-basierter Informationssysteme (z.B. Effekte sozialer Netzwerke wie Small-World-Effekt etc.)
• Analyse und Beschreibung von individuellem Nutzungsverhalten (z.B. Log-File Analyse)
• Grundlagen für Design und Evaluierung web-basierter Benutzerschnittstellen (statische und iterative Evaluierungs- und Testmethoden)

Fähigkeiten:
Die Studierenden besitzen die Fähigkeiten, die speziellen Charakteristika web-basierter Informationssysteme in Bezug auf deren NutzerInnen- und Nutzungsverhalten zu analysieren und gewinnbringend bei deren (Weiter-)Entwicklung einzusetzen. Sie können existierende Systeme unter Verwendung von Usability-Tests und der Analyse von Nutzungsdaten verbessern.

Kompetenzen:
Die Studierenden erwerben die Kompetenz, NutzerInnen- und Nutzungsanalysen in web-basierten Informationssystemen durchzuführen und darauf aufbauend diese weiter zu entwickeln.
Ort:
(IM) HS 13
Zeiten:
Fr. 12:00 - 14:00 (wöchentlich)
Erster Termin:Fr , 20.10.2017 12:00 - 14:00, Ort: (IM) HS 13
Semester:
WS 17/18
Veranstaltungsnummer:
5942V
Anrechenbar fr:

Die Angaben zu den Anrechenbarkeiten an der FIM sind ohne Gewähr. Bitte beachten Sie die verbindliche Liste der Anrechenbarkeiten .

Philosophische Fakultät > Master > Medien und Kommunikation > Version WS 2013 > Masternote > Modulgruppe C: Erweiterungsmodule > Medien und Informatik > 452455 | Modul 6: Social and User Centered Aspects of Web-based Information Systems (V+P)
Philosophische Fakultät > Master > Medien und Kommunikation > Version SS 2011 > Masternote > Kernmodul > Medien und Informatik > 352454 | Teilmodul 5: Human Computer Interaction (V + P)
Philosophische Fakultät > Master > Medien und Kommunikation > Version WS 2013 > Masternote > Modulgruppe B: Kernmodule > Medien und Informatik > 452455 | Modul 6: Social and User Centered Aspects of Web-based Information Systems (V+P)
Philosophische Fakultät > Master > Medien und Kommunikation > Version SS 2011 > Masternote > Erweiterungsmodul > 352454 | Teilmodul 5: Human Computer Interaction (V + P)
Fakultät für Informatik und Mathematik > Master Informatik
Fakultät für Informatik und Mathematik > Master Mobile and Embedded Systems
ECTS-Punkte:
5
Literatur:
Mark Newmann, Networks - an Introduction, Oxford University Press, ISBN: 9780199206650 (available as EBook)

Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World von David Easley und Jon Kleinberg von Cambridge University Press
Hinweise zur Anrechenbarkeit:
  • MA MuK im Kern-/Erweiterungsmodul Medien und Informatik- MA Inf (StPO 2012) als Wahlmodul Informations- und Kommunikationstechnologien
Weitere Informationen zu dieser Veranstaltung:
Heimatinstitut: Lehrstuhl für Data Science
Angemeldete Teilnehmer: 167
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