Master-Thesis und Diplomarbeiten im Fach Marketing - Lehrstuhl für ...
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1. Alternative I: Vorab definierte forschungsnahe Abschlussarbeiten<br />
Vorstellung forschungsnaher <strong>Master</strong>arbeiten (X)<br />
Einsatzmöglichkeiten von Text-Mining Software – Eine Analyse am Beispiel von B2B-<br />
Branding<br />
Kurzbeschreibung:<br />
Aufgr<strong>und</strong> der exponentiellen Wissenszunahme versuchen <strong>im</strong>mer mehr Wissenschaftler<br />
mittels einer Status-Quo-Analyse einen Überblick zu verschaffen. Dabei<br />
werden Inhalte einzelner Publikationen analysiert, um so z.B. sich überschneidende<br />
Themengebiete oder Forschungslücken zu identifizieren. Allerdings sind solche<br />
Analysen häufig zeitaufwendig. Auch subjektive Einflüsse lassen sich nicht ganz<br />
ausschließen. Jedoch könnte eine Abhilfe geschaffen werden, indem eine Text-<br />
Mining-Software <strong>für</strong> die Auswertung der Publikationen herangezogen wird.<br />
Zielsetzung:<br />
Da Text-mining bisher kaum Anwendung in der <strong>Marketing</strong>-Forschung erfahren hat,<br />
liegt das Ziel dieser Arbeit darin, sich mit einer Text-Mining-Software, auf Basis<br />
eines bereits vorhandenen Publikationspools zu B2B-Branding, auseinanderzusetzen,<br />
um die Potenziale <strong>und</strong> Grenzen dieser Software zu identifizieren.<br />
Anforderungen/Aufgaben:<br />
• Auseinandersetzung mit der Text-Mining Software QDA Miner/WordStat<br />
• Überprüfung der Funktionen dieser Software, sowie deren Eignung <strong>für</strong> Status-<br />
Quo Analysen am Beispiel von B2B-Branding → Erkenntniszugewinn?<br />
• Identifikation von Grenzen/Defiziten der Software<br />
© Universität Hohenhe<strong>im</strong>, <strong>Lehrstuhl</strong> <strong>für</strong> <strong>Marketing</strong> I, Prof. Dr. Markus Voeth (2012). http://www.marketing1.uni-hohenhe<strong>im</strong>.de<br />
Betreuung erfolgt durch:<br />
Dipl. Kffr. Natalie Schmidt<br />
natalie_schmidt@uni-hohenhe<strong>im</strong>.de
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