Computergestützte Öffentlichkeitsarbeit am FB13

Computergestützte Öffentlichkeitsarbeit am FB13

Filtern und Zusammenführen von Informationen, Textverarbeitung & -generierung

Bachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit (WiBi)

Eine zentrale Aufgabe der Öffentlichkeitsarbeit am Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften ist es, aktuelle Neuigkeiten, relevante Vorgänge, neue Forschungsvorhaben und anderweitige Informationen der zugehörigen Institute und Fachgebiete, aber auch des Fachbereichs oder der Universität selbst, über Medien wie Webauftritte, Newsletter oder sogar Videos zur Verfügung zu stellen. Durch die Vielzahl an Informationen, die oftmals aus verteilten Quellen stammen, ist ein nicht unwesentlicher Teil der Arbeit, diese Daten zu sichten, zu sammeln und zielgerichtet aufzubereiten. Dieser Prozess ist geprägt von sich oftmals wiederholenden Teilschritten, die aufgrund der primär textbasierten Ausrichtung gut anhand digitaler Methoden unterstützt beziehungsweise (teil-)automatisiert werden könnten. Ziel dieser Thesis ist es daher, zunächst entsprechende Möglichkeiten und Grundlagen zu recherchieren und anschließend ein Konzept zu entwickeln, mit dem die Öffentlichkeitsarbeit weiter verbessert werden kann.

Zusammenführen relevanter Informationen für Öffentlichkeitsarbeit am FB13
Zusammenführen relevanter Informationen für Öffentlichkeitsarbeit am FB13

Dafür sind zunächst relevante Informationsquellen zu identifizieren, beispielsweise die News-Seiten der Institute und Fachgebiete oder auch TUCaN, Moodle und vergleichbare Plattformen bezüglich Informationen für Studierende, um anschließend potenzielle Schnittstellen untersuchen zu können. Dabei können sowohl etablierte Methoden wie der RSS-Feed als auch neuartige Ansätze wie die maschinelle Erkennung und Verarbeitung bestimmter Inhalte (z.B. mittels „Web-Crawling“) betrachtet werden. Anschließend sollen die gewonnenen Informationen für ein ausgewähltes Zielformat aufbereitet werden, indem beispielweise News-Artikel zusammengefasst oder Forschungsprojekte anhand von Schlagwörtern für die Verwendung in Web-Medien klassifiziert werden. Der Schwerpunkt der studentischen Arbeit kann dabei abhängig von Art und Zeitrahmen der Thesis flexibel gewählt werden und auch weiterführende Ansätze wie Maschinelles Lernen oder Natural Language Processing umfassen.

Betreuer
Christian Thiele, M.Sc.
Dipl.-Des. Heide Thomas
Timo Bittner, M.Sc.

Voraussetzungen
Interesse an computergestützten Methoden, Kenntnisse bzgl. objektorientierter Programmiersprachen von Vorteil, aber nicht zwangsläufig erforderlich

Beginn
Ab sofort