TY - JOUR A1 - Blömker, Jan A1 - Albrecht, Carmen-Maria T1 - Psychographic segmentation of multichannel customers: investigating the influence of individual differences on channel choice and switching behavior JF - Journal of Retailing and Consumer Services N2 - This study investigates the role of individual differences in channel choice and switching behavior in a multichannel environment using latent class analysis on data from 1512 customers. Psychographic variables from five domains (risk attitudes, cognitive ability, motivation, personality, and decision-making style) serve as covariates for multichannel customer behavior. We identify six segments that differ significantly on six psychographic variables (readiness to take risks, need for cognition, autotelic and instrumental need for touch, and rational and intuitive decision-making styles). The results advance the theory-building of multichannel customer behavior and present insights for proactively managing customer journeys of distinct segments. KW - Multichannel customer behavior KW - Customer journey KW - Individual differences Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-178965 VL - 79 SP - 1 EP - 17 ER - TY - JOUR A1 - Hay, Ginea A1 - Korwisi, Beatrice A1 - Lahme-Hütig, Norman A1 - Rief, Winfried A1 - Barke, Antonia T1 - Clinicians diagnosing virtual patients with the classification algorithm for chronic pain in the ICD-11 (CAL-CP) achieve better diagnoses and prefer the algorithm to standard tools: An experimental validation study JF - European Journal of Pain Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-179147 SP - 1 EP - 15 ER - TY - RPRT A1 - Lohmann, Niklas A1 - Kligge, Marcus A1 - Theile, Jannis ED - Grewe, Claus T1 - Abschlussbericht FEP WS 2023/2024 N2 - Der Abschlussbericht fasst die im Wintersemester 2023/2024 erzielten Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik an der FH Münster zusammen. Das Forschungsprojekt befasste sich mit der Fragestellung, wie sich hochperformanter Code in systemfernen Programmiersprachen wie Java oder JavaScript integrieren lässt, um die vorhandene Hardwareleistung moderner CPUs und GPUs besser ausnutzen zu können. Derzeitig wird hierzu sowohl im Umfeld der Java-Plattform als auch in einer Working Group des World Wide Web Consortiums an Vorschlägen zur verbesserten SIMD-Integration gearbeitet. Im Forschungprojekt wurden diese Vorschläge aufgegriffen und hinichtlich des resultierenden Programmieraufwandes und der erzielbaren Leistungssteigerung qualitativ und quantitativ bewertet. Für JavaScript-basierte Browseranwendungen standen die Schnittstellen WebGPU und WebGL im Mittelpunkt, im Java-Umfeld wurden die drei Schnittstellen Foreign Functions & Memory API, Java Vector API und Java Native Interface (JNI) miteinander verglichen und bewertet. KW - Java KW - JavaScript KW - SIMD Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-179028 PB - FH Münster ER - TY - JOUR A1 - Coners, André A1 - Matthies, Benjamin A1 - Vollenberg, Carolin A1 - Koch, Julian T1 - Data Skills for Everyone! (?)–An Approach to Assessing the Integration of Data Literacy and Data Science Competencies in Higher Education JF - Journal of Statistics and Data Science Education Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-179659 SP - 1 EP - 26 ER - TY - JOUR A1 - Rokos, Constantina A1 - Khapova, Svetlana T1 - Encapsulating holistic intercultural competence development in higher education JF - Comparative & International Higher Education Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-179551 VL - 15 IS - 5 SP - 157 EP - 174 ER - TY - RPRT A1 - Helmer, Judith A1 - Bäumer, Lena A1 - De Leo, Alessia A1 - Demirci, Kardelen A1 - Asche, Rico T1 - Erwartungen an Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen N2 - Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen ist zu einem Schwerpunktthema geworden und dominiert aktuell Diskussionen in Kliniken allgemein als auch Pathologien spezifisch. Trotz des Enthusiasmus klafft nach wie vor eine Lücke zwischen den Erwartungen der Anwender und den tatsächlichen Vorteilen nach der Implementierung. Dies spiegelt sich in den Herausforderungen der KI-Integration wider. In der folgenden wissenschaftlichen Studie widmen wir uns den Erwartungen von Akteuren im Gesundheitswesen – spezifisch in Kliniken und Pathologien – an KI-Lösungen und ihren Einsatz. Dabei wird ein besonderer Fokus auf die dahinterliegenden Faktoren gelegt, die die aktuellen Erwartungen und die daraufhin ergriffenen Maßnahmen beeinflussen. Unsere Ergebnisse stützen sich sowohl auf den wissenschaftlichen Diskurs als auch auf die weite, öffentliche Diskussion zur praktischen Umsetzung – wie in Expertenberichten, Interviews, Konferenzbeiträgen und Artikeln aus Politik, Kliniken und weiteren Institutionen. Dadurch trägt die Studie zu einem besseren Verständnis der aktuellen KI-Erwartungen und ihrer beeinflussenden Faktoren bei und befähigt Akteure in dem Markt, die Zukunft von KI im Gesundheitswesen mitzugestalten. KW - Künstliche Intelligenz KW - Erwartungen KW - Gesundheitswesen KW - Kliniken KW - Pathologie Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-179677 ER - TY - RPRT A1 - Thiel, Christian A1 - Brown, Christopher A1 - Hellenkamp, Mario A1 - Spancken, Marius ED - Grewe, Claus T1 - Kryptowährungen und Smart Contracts N2 - Der Abschlussbericht fasst die Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes 2015/2016 im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik (FH Münster) zur Themenstellung "Kryptowährungen und Smart Contracts" zusammen. Das Projekt analysierte die Einsatzzwecke, Potenziale und Architekturen von Blockchain-Anwendungen. Des Weiteren wurden verschiedene Fragestellungen zum Nutzen der Blockchain-Technologie in modernen Geschäftsprozessen und zu den technischen Herausforderungen mittels der Entwicklung zweier Prototypen betrachtet. Der erste Prototyp realisiert eine eigene Blockchain, in der verschiedene Angriffsszenarien durchgespielt werden können. Der zweite Prototyp realisiert eine Clearinghouse-Anwendung in Form einer verteilten Smart-Contract-Implementierung (in Ethereum). Der Bericht vermittelt einen Überblick über Ansätze, Strukturen, interne Abläufe und Rahmenbedingungen aktueller Blockchain-Implementierungen. Die erzielten Ergebnisse verdeutlichen neben dem Nutzen auch die Besonderheiten und Einschränkungen der Blockchain-Technologie. KW - Wirtschaftsinformatik KW - Bitcoin KW - Vertrag KW - Smart Contracts KW - Ethereum KW - Kryptowährungen KW - Clearinghouse-Anwendung Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-9206 PB - FH Münster ER - TY - RPRT A1 - Andres, Christopher A1 - Herkenhoff, Thomas A1 - Wallersheim, Moritz A1 - Woywod, Thorsten A1 - Wörtler, Florian ED - Grewe, Claus T1 - IoT trifft Blockchain - Abschlussbericht zum Forschungs- und Entwicklungsprojekt 2017/2018 N2 - Der Abschlussbericht fasst die Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes 2017/2018 im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik (FH Münster) zur Themenstellung "IoT trifft Blockchain" zusammen. Ausgehend von der entwickelten Vision eines „digitalen Scheckheftes“, das die Nutzungsdaten von Fahrzeugen und industriellen Anlagen fälschungssicher erfasst und diese für cloud-basierte Analysen bereitstellt, wurden folgende Fragestellungen betrachtet: - Wie lassen sich personenbezogene Daten in einer öffentlichen Blockchain ablegen und Zugriffsrechte hierauf individuell steuern? - Wie lassen sich Firmware-Updates für IoT-Geräte durch den Einsatz einer Blockchain und eines dezentralen Dateisystems besser schützen? - Welcher Ansatz eignet sich, um erfasste Maschinendaten redundant in verteil-ten Edge Devices zu sichern? - Welche Vor- und Nachteile hat die Inhouse-Verarbeitung gegenüber einer externen IoT-Cloud-Lösung? Wie lassen sich Inhouse-Lösungen in die Angebote von Cloud-Anbietern migrieren? - Welche Möglichkeiten zur Integration und Verarbeitung von IoT-Daten bieten die IoT-Plattformen Amazon Web Services und Microsoft Azure? Wie grenzen sich diese voneinander ab? Die Ergebnisse der Untersuchungen wurden in Form von eigenständigen Beiträgen verfasst und in diesem Abschlussbericht zusammengetragen. KW - Blockchain KW - Internet der Dinge KW - Blockchain KW - Ethereum KW - IoT KW - Cloud KW - Firmware Update Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-12037 ER - TY - RPRT A1 - Föcking, Jan A1 - Brösterhaus, Jonas A1 - Niehüsener, Marcel A1 - Buchkremer, Kai-Luka A1 - Potthoff, Lennart A1 - Farwick, Andre ED - Grewe, Claus T1 - Abschlussbericht FEP 2022 N2 - Der Abschlussbericht fasst die im Sommersemester 2022 erzielten Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik an der FH Münster zusammen. Das Forschungsprojekt gliederte sich in drei thematische Blöcke. Der erste Block betrachtete den aktuell aufkommenden Ansatz, WebAssembly-Anwendungen in serverseitigen Umgebungen auszuführen. Die vielfältigen Leistungsfaktoren, z. B. mögliche Quellsprachen, Werkzeuge und Plattformen, wurde in systematischen Messungen hinsichtlich ihres Einflusses und der Leistungsfähigkeit miteinander verglichen. Im zweiten Themenblock standen jeweils zwei Programmiersprachen im Mittelpunkt. So wurden die Programmiersprachen Rust und Go hinsichtlich der Unterstützung von Nebenläufigkeit anhand des Beispiels eines prototypischen Webservers analysiert und gegenübergestellt. Weitere Leistungsdaten wurden für die Sprachen Rust und Python hinsichtlich der Verarbeitung von Graphalgorithmen erhoben und verglichen. Der dritte Themenblock befasste sich mit Kommunikationsaspekten in Service-Mesh-Architekturen. Hier wurden verschiedene Circuit-Breaker-Implementierungen sowie unterschiedliche Proxy-Ansätze zur Steuerung des Nachrichtenverkehrs gegenübergestellt und bewertet. KW - WebAssembly KW - Programmiersprache KW - Service Mesh Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-155230 ER -