TY - THES A1 - Schmittinger, Sarah T1 - Observing the Digital Self T1 - Auf den Spuren des digitalen Selbst BT - Ethnographic explorations on dimensions and intentions of digital self-constructions on Instagram N2 - Facebook, Instagram, Twitter & Co. Social media have become an essential part of everyday life for many people in recent years, and as such, it is impossible to imagine a life without them. It seems self-evident to operate as an active prosumer in the net via various end devices. We create personal profiles in various social networks, exchange ideas, and connect with others. We take part in virtual events, and above all: we actively shape the web. The photo and video platform Instagram is one of the most popular social networking sites. Since 2010, the online service has offered its users the opportunity for personal development and space for creativity. Therefore, the personal profiles serve not only participatory reasons but also facilitate acts of self-representation. In addition to apparently visible aspects, questions about self-perception arise: How do users experience and evaluate their activities in virtual space? How do they perceive their actions between the offline and online world, and how intertwined are these spheres? Through an ethnographical approach, this work represents the attempt to look beyond the self-evident aspects of the digital self. For this purpose, two Instagram users were accompanied for more than a year. N2 - Facebook, Instagram, Twitter & Co. Soziale Medien sind in den letzten Jahren ein wesentlicher Bestandteil des Alltags vieler Menschen geworden und als solcher nicht mehr wegzudenken. Es erscheint selbstverständlich über verschiedene Endgeräte als aktive Prosument*innen im Netz zu agieren. Wir erstellen persönliche Profile in unterschiedlichen sozialen Netzwerken, tauschen uns mit anderen aus, vernetzten uns, nehmen Teil am virtuellen Geschehen und vor allem: gestalten wir dieses aktiv mit. Als eines der beliebtesten sozialen Netzwerke gilt die Foto- und Video-Plattform Instagram. Seit 2010 bietet der Onlinedienst seinen Nutzer*innen die Möglichkeit der persönlichen Selbstentfaltung und Raum für Kreativität. Die eigenen Profile dienen daher nicht nur der Teilhabe, sondern auch der Selbstrepräsentation. Abseits des scheinbar Sichtbaren, stellen sich Fragen nach der Selbstwahrnehmung: Wie erleben und bewerten User*innen ihre Aktivitäten im virtuellen Raum selbst? Wie nehmen sie ihr Handeln zwischen Offline- und Onlinewelt wahr, und wie verflochten sind diese Sphären tatsächlich? Über einen ethnographischen Zugang stellt diese Arbeit den Versuch dar, hinter die Selbstverständlichkeiten des digitalen Selbst zu blicken. Dafür wurden zwei Instagram-Nutzerinnen über mehr als ein Jahr begleitet. T3 - Würzburger Studien zur Europäischen Ethnologie - 8 KW - Kulturanthropologie KW - World Wide Web 2.0 KW - Social Media KW - Ethnografie KW - Medienkultur KW - Instagram KW - Virtuelle Realität KW - Alltagskultur KW - craftmanship KW - digital ethnography KW - digital anthropology Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-225058 SN - 2511-9486 ER - TY - THES A1 - Marker, Caroline T1 - On a meta-level: Contributions of meta-analytic summaries in media psychological research T1 - Auf der Meta-Ebene: Der Beitrag meta-analytischer Zusammenfassungen für die Medienpsychologie N2 - The rising use of new media has given rise to public discussions about their possible negative consequences. The social sciences have answered these concerns, providing many studies investigating different media types (e.g., social media, video games) and different related variables (e.g., psychological well-being, academic achievement). Within this big body of research, some research results have confirmed negative associations with frequent media use; other studies have found no or even positive relationships. With heterogeneous results, it is difficult to obtain a clear picture of the relationships and causalities of new media. The method of meta-analysis allows a synthesis of all existing data, providing an overall effect size as well as moderator and mediator analyses which might explain the heterogeneity. Three manuscripts present meta-analytic evidence related to a) the relationship between social media use and academic achievement, b) the relationship between video gaming and overweight, and c) the relationship between social media and psychological correlates. Manuscript #1 found small relationships which depend on the usage pattern of social media. The relationship is positive, as long as social media use is related to school. Manuscript #2 showed that children’s and adolescents’ video gaming is independent from their body mass, while adults who play more have a higher body mass. Manuscript #3 summarized existing meta-analytic evidence that links social media with psychological wellbeing, academic achievement, and narcissism with small to moderate effect sizes. All three manuscripts underscore the potential of meta-analyses to synthesize previous research and to identify moderators. Although meta-analyses are not necessarily superior to other approaches because of their limitations (e.g. limited information or quality of primary studies) they are very promising for media psychology. Meta-analyses can reduce complexity and might be helpful for the communication of research results to the general public. N2 - Die Entwicklung neuer Medien wurde von öffentlichen Debatten über mögliche negative Folgen begleitet. Wissenschaftler*innen reagierten auf diese Bedenken mit einer Vielzahl von Studien und untersuchten mögliche Effekte verschiedener Medientypen (z. B. soziale Medien, Videospiele) auf verschiedene Variablen (z. B. psychologisches Wohlbefinden, akademische Leistungen). Während manche Forschungsergebnisse die diskutierten negativen Zusammenhänge häufiger Mediennutzung bestätigten, fanden andere Studien jedoch keine oder sogar positive Zusammenhänge. Die Forschungslage zu medienpsychologischen Fragestellungen zeigt oft heterogene Ergebnisse, die keine abschließenden Aussagen erlauben. Eine Lösung für dieses Problem ist die Methode der Meta-Analyse. Hierbei werden alle vorhandenen Studien zusammengefasst und ein Gesamteffekt berechnet. Darüber hinaus können Moderator- und Mediatoranalysen durchgeführt werden, die die Heterogenität zwischen den Studien erklären könnten. In drei Manuskripten wurden a) die Beziehung zwischen Social Media-Nutzung und akademischen Leistungen, b) die Beziehung zwischen Videospielen und Übergewicht und c) die Beziehung zwischen sozialen Medien und psychologischen Korrelaten meta-analytisch untersucht. In Manuskript Nr. 1 zeigte sich, dass der Zusammenhang zwischen sozialen Medien und akademischer Leistung von der Art der Nutzung abhing. Der Zusammenhang war positiv, solange die Nutzung sozialer Medien akademischen Zwecken diente. Manuskript 2 zeigte, dass das Körpergewicht von Kindern und Jugendlichen nicht in Verbindung mit der Videospielenutzung stand, während Erwachsene, die mehr spielten, eine höhere Körpermasse hatten. Manuskript Nr. 3 fasste meta-analytische Studien mit gleichen Fragestellungen zu sozialen Medien und psychologischen Variablen (Wohlbefinden, akademische Leistung, Narzissmus) zusammen. Alle drei Manuskripte unterstreichen das Potenzial von Metaanalysen, den existierenden Forschungsstand zusammenzufassen und Moderatorvariablen zu identifizieren. Obwohl Meta-Analysen aufgrund ihrer Einschränkungen (z. B. die begrenzte Anzahl und Qualität von Primärstudien) anderen Methoden nicht unbedingt überlegen sind, sind sie dennoch für medienpsychologische Fragestellungen sehr vielversprechend. Metaanalysen sind in der Lage die Komplexität des Forschungsstands zu reduzieren und könnten für die Kommunikation von Forschungsergebnissen an die breite Öffentlichkeit hilfreich sein. KW - Medienkonsum KW - Social Media KW - Schulleistung KW - Übergewicht KW - Psychologie KW - Meta-analysis KW - new media KW - academic achievement KW - well-being KW - body weight KW - Metaanalyse KW - akademische Leistung KW - Körpergewicht KW - Wohlbefinden KW - Neue Medien Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-209173 ER - TY - THES A1 - Becker, Martin T1 - Understanding Human Navigation using Bayesian Hypothesis Comparison T1 - Verstehen menschlichen Navigationsverhaltens mit hypothesengetriebenen Bayes'schen Methoden N2 - Understanding human navigation behavior has implications for a wide range of application scenarios. For example, insights into geo-spatial navigation in urban areas can impact city planning or public transport. Similarly, knowledge about navigation on the web can help to improve web site structures or service experience. In this work, we focus on a hypothesis-driven approach to address the task of understanding human navigation: We aim to formulate and compare ideas — for example stemming from existing theory, literature, intuition, or previous experiments — based on a given set of navigational observations. For example, we may compare whether tourists exploring a city walk “short distances” before taking their next photo vs. they tend to "travel long distances between points of interest", or whether users browsing Wikipedia "navigate semantically" vs. "click randomly". For this, the Bayesian method HypTrails has recently been proposed. However, while HypTrails is a straightforward and flexible approach, several major challenges remain: i) HypTrails does not account for heterogeneity (e.g., incorporating differently behaving user groups such as tourists and locals is not possible), ii) HypTrails does not support the user in conceiving novel hypotheses when confronted with a large set of possibly relevant background information or influence factors, e.g., points of interest, popularity of locations, time of the day, or user properties, and finally iii) formulating hypotheses can be technically challenging depending on the application scenario (e.g., due to continuous observations or temporal constraints). In this thesis, we address these limitations by introducing various novel methods and tools and explore a wide range of case studies. In particular, our main contributions are the methods MixedTrails and SubTrails which specifically address the first two limitations: MixedTrails is an approach for hypothesis comparison that extends the previously proposed HypTrails method to allow formulating and comparing heterogeneous hypotheses (e.g., incorporating differently behaving user groups). SubTrails is a method that supports hypothesis conception by automatically discovering interpretable subgroups with exceptional navigation behavior. In addition, our methodological contributions also include several tools consisting of a distributed implementation of HypTrails, a web application for visualizing geo-spatial human navigation in the context of background information, as well as a system for collecting, analyzing, and visualizing mobile participatory sensing data. Furthermore, we conduct case studies in many application domains, which encompass — among others — geo-spatial navigation based on photos from the photo-sharing platform Flickr, browsing behavior on the social tagging system BibSonomy, and task choosing behavior on a commercial crowdsourcing platform. In the process, we develop approaches to cope with application specific subtleties (like continuous observations and temporal constraints). The corresponding studies illustrate the variety of domains and facets in which navigation behavior can be studied and, thus, showcase the expressiveness, applicability, and flexibility of our methods. Using these methods, we present new aspects of navigational phenomena which ultimately help to better understand the multi-faceted characteristics of human navigation behavior. N2 - Menschliches Navigationsverhalten zu verstehen, kann in einer Reihe von Anwendungsgebieten große Fortschritte bringen. Zum Beispiel können Einblicke in räumliche Navigation, wie etwa in Innenstädten, dabei helfen Infrastrukturen und öffentliche Verkehrsmittel besser abzustimmen. Genauso kann Wissen über das Navigationsverhalten von Benutzern im Internet, Entwickler dabei unterstützen Webseiten besser zu strukturieren oder generell die Benutzererfahrung zu verbessern. In dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf einen Hypothesen-getriebenen Ansatz, um menschliches Navigationsverhalten zu verstehen. Das heißt, wir formulieren und vergleichen Hypothesen basierend auf beobachteten Navigationspfaden. Diese Hypothesen basieren zumeist auf existierenden Theorien, Literatur, vorherigen Experimenten oder Intuition. Beispielsweise kann es interessant sein zu vergleichen, ob Touristen, die eine Stadt erkunden, eher zu nahegelegenen Sehenswürdigkeiten laufen, als vornehmlich große Strecken zurückzulegen. Weiterhin kann man in Online-Szenarien vergleichen, ob Benutzer zum Beispiel auf Wikipedia eher semantisch navigieren, als zufällig Artikel anzusurfen. Für diese Szenarien wurde HypTrails entwickelt, ein Bayes’scher Ansatz zum Vergleich von Navigationshypothesen. Doch obwohl HypTrails eine einfach zu benutzende und sehr flexible Methode darstellt, hat es einige deutliche Schwachstellen: Zum einen kann HypTrails keine heterogenen Prozesse modellieren (z.B., um das Verhalten von ver- schiedenen Nutzergruppen, wie etwa von Touristen und Einheimischen, zu unterscheiden). Außerdem bietet HypTrails dem Benutzer keine Unterstützung bei der Entwicklung neuer Hypothesen. Dies stellt vor allem in Kombination mit großen Mengen an Hintergrundinformationen und anderen Einflussgrößen (z.B., Sehenswürdigkeiten, Beliebtheit von Orten, Tageszeiten, oder verschieden Benutzereigenschaften) eine große Herausforderung dar. Außerdem kann sich das Formulieren von adäquaten Hypothesen abhängig vom Anwendungsszenario als schwierig erweisen (z.B. aufgrund von kontinuierlichen, räumlichen Koordinaten oder zeitlichen Nebenbedingungen). In dieser Arbeit setzen wir an eben jenen Problemstellungen an. Unsere Hauptbeiträge bestehen dabei aus den Ansätzen MixedTrails und SubTrails, die vor allem die ersten beiden genannten Schwachstellen adressieren: MixedTrails stellt einen Ansatz zum Vergleich von Hypothesen dar, der auf HypTrails basiert, es aber ermöglicht heterogene Hypothesen zu formulieren und zu vergleichen (z.B., bei Benutzergruppen mit unterschiedlichem Bewegungsverhalten). Während SubTrails eine Methode darstellt, die das Entwickeln neuer Hypothesen unterstützt, indem es die automatische Entdeckung von interpretierbaren Subgruppen mit außergewöhnlichen Bewegungscharakteristiken ermöglicht. Weiterhin, stellen wir eine verteitle und hochparallele Implementierung von HypTrails, ein Werkzeug zur Visualisierung von räumlicher Navigation zusammen mit Hintergrundinformationen, sowie ein System zur Sammlung, Analyse und Visualisierung von Daten aus dem Bereich des Participatory Sensing vor. Schließlich, führen wir mehrere Studien in verschiedenen Anwendungsbereichen durch. Wir untersuchen etwa räumliche Navigation basierend auf Photos der Onlineplattform Flickr, Browsing-Verhalten der Nutzer auf dem Verschlagwortungssystem BibSonomy, und das Arbeitsverhalten von Nutzern einer kommerziellen Crowdsourcing-Plattform. Dabei entwickeln wir mehrere Ansätze, um mit den Eigenheiten der spezifischen Szenarien umgehen zu können (wie etwa kontinuierliche räumliche Koordinaten oder zeitliche Nebenbedingungen). Die Ergebnisse zeigen die Vielzahl von Anwendungsgebieten und Facetten, in denen Navigationsverhalten analysiert werden kann, und illustrieren so die Ausdrucksstärke, vielseitige Anwendbarkeit und Flexibilität unserer Methoden. Gleichzeitig, geben wir neue Einblicke in verschiedene Navigationsprozesse und ermöglichen so einen wichtigen Schritt hin zum Verständnis der vielfältigen Ebenen menschlichen Navigationsverhaltens. KW - Bayesian model comparison KW - Bayes-Verfahren KW - Mensch KW - Raumverhalten KW - Hypothesis comparison KW - Model comparison KW - Web navigation KW - Geo-spatial behavior KW - Navigation analysis KW - Räumliches Verhalten KW - Data Science KW - Human behavior KW - Bayes analysis KW - Mobility KW - Mobilität KW - Statistische Hypothese KW - Spatial behavior KW - Social Media Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-163522 ER -