Quantified Self. Studium und Praktikum als Datenvisualisierung

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

1.1 Zielsetzung der Arbeit

1.2 Problemstellung

1.3 Gliederung und Vorgehensweise der Arbeit

2. Theoretische Grundlagen

2.1 Person-Situation-Interaktion

2.1.1 Verhaltensvorhersage

2.1.2 Kurt Lewins Feldtheorie

2.1.3 Dynamisch-interaktionistisches Paradigma

2.1.4 Motivation

2.1.5 Stimmung

2.2 Quantified Self

2.2.1 Begriffsdefinition

2.2.2 Entstehung

2.2.3 Methode

2.2.4 Verwendung von Online-Diensten

2.2.5 Ziele

2.2.6 Kritik

2.2.7 Weitere Entwicklung

2.2.8 Ausblick

2.3 Datengewinnung

2.3.1 Primärforschung

2.3.2 Quantitative Erhebungsmethode

2.3.3 Allgemeine Anforderungen zur Datenerhebung

2.3.4 Datenaufbereitungsprozess

2.4 Reflexion

2.4.1 Softwareanwendungen

2.4.1.1 Microsoft Excel

2.4.1.2 Daytum

2.4.1.3 Fitbit

2.4.1.4 Rescuetime

2.4.2 Probleme und Änderungen

2.4.3 Neue Aufzeichnungen

2.4.4 Fazit

2.5 Datenvisualisierung

2.5.1 Begriffsdefinition

2.5.2 Verarbeitung visueller Informationen

2.5.3 Darstellungstechniken

2.5.4 Aufgaben und Ziele von Visualisierungen

2.5.5 Diagrammtypen

2.5.5.1 Liniendiagramm

2.5.5.2 Balken- und Säulendiagramm

2.5.5.3 Kreisdiagramm

2.5.5.4 Punktdiagramm

2.6 Statistik

2.6.1 Häufigkeitsverteilung

2.6.2 Lageparameter

2.6.3 Streuungsmaße

2.6.4 Zusammenhangsmaße

2.6.5 Regressionsanalyse

2.6.6 Induktion

3. Praktische Arbeit

3.1 Konzeption

3.1.1 Datenreduzierung- und kategorisierung

3.1.2 Datenausarbeitung

3.1.3 Datenstrukturierung

3.1.4 Datenauswertung

3.1.5 Datenzusammenhang

3.1.6 Layoutkonzept

3.1.7 Farbkonzept

3.2 Erkenntnisse

3.2.1 Zusammenfassung der Designkonzeption

3.2.2 Alltag

3.2.3 Transport

3.2.4 Kommunikation

3.2.5 Freizeit

3.2.6 Studium und Praktikum

3.2.7 Hypothesen

4. Fazit

4.1 Zusammenfassung der Erkenntnisse

4.2 Persönliche Erfahrungen

4.3 Diskussion

4.4 Ausblick

Zielsetzung & Themen

Die Arbeit untersucht persönliche Entwicklungen während des Studiums und eines Praxissemesters, indem sie diese durch die Erfassung komplexer Datenbestände empirisch vergleicht. Ziel ist es, Zusammenhänge zwischen den Lebensbereichen aufzuzeigen und die gewonnenen Erkenntnisse mittels geeigneter Datenvisualisierungen verständlich abzubilden, um eine effiziente Analyse und Kommunikation der Informationen zu gewährleisten.

• Quantified Self und Selbstvermessung
• Methoden der statistischen Datenerhebung
• Datenvisualisierung und Diagrammtypen
• Vergleich zwischen Studium und Praktikum
• Big Data und Informationsmanagement

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Beschreibt die zunehmende Bedeutung der Digitalisierung und die daraus resultierende Notwendigkeit, durch Quantified Self und Datenvisualisierung Erkenntnisse zu gewinnen.

2. Theoretische Grundlagen: Erläutert die Konzepte der Person-Situation-Interaktion, Quantified Self, Datengewinnung, Reflexion, Datenvisualisierung und Statistik.

3. Praktische Arbeit: Dokumentiert das konkrete Vorgehen der Datenaufbereitung, Kategorisierung und die Auswertung der Erkenntnisse in den Bereichen Alltag, Transport, Kommunikation und Freizeit.

4. Fazit: Fasst die gewonnenen Erkenntnisse zusammen, reflektiert die persönlichen Erfahrungen der Autorin und diskutiert die zukünftige Entwicklung des Marktes.

Schlüsselwörter

Quantified Self, Selbstvermessung, Datenvisualisierung, Studium, Praktikum, Vergleich, Statistik, Big Data, Person-Situation-Interaktion, Datenerhebung, Datenanalyse, Designkonzeption, Softwareanwendungen, Lebensbereiche, Diagrammtypen.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?

Die Bachelorarbeit vergleicht die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen einem Studium und einem Praxissemester mittels der Quantified Self-Methode.

Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?

Die Schwerpunkte liegen auf der Selbstvermessung (Self-Tracking), den Methoden zur Datenerfassung, der statistischen Auswertung und der visuellen Aufbereitung dieser Daten.

Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?

Das Ziel ist die Identifizierung persönlicher Entwicklungen durch die Erfassung komplexer Datenbestände, um diese wissenschaftlich zu vergleichen und visuell darzustellen.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Die Arbeit nutzt einen empirischen, quantitativen Forschungsansatz, der durch eine fortführende statistische Aufbereitung und systematische Datenvisualisierung ergänzt wird.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in theoretische Grundlagen, die praktische Konzeption der Datenaufzeichnung sowie die detaillierte Auswertung der Erkenntnisse aus Studium und Praktikum.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit am besten?

Quantified Self, Datenvisualisierung, Studium, Praktikum, Statistik und Person-Situation-Interaktion sind maßgebliche Begriffe für den Inhalt.

Wie wurde die Datenerfassung im Studium und Praktikum umgesetzt?

Die Daten wurden mittels Softwareanwendungen wie Microsoft Excel, Daytum, Fitbit und Rescuetime über einen Zeitraum von zwölf Monaten systematisch aufgezeichnet und kategorisiert.

Welche Rolle spielt die Datenvisualisierung für das Fazit der Arbeit?

Die Visualisierung dient als Kerninstrument, um komplexe Zusammenhänge zwischen den erhobenen Daten und den verschiedenen Lebensbereichen für den Betrachter interpretierbar und entscheidungsunterstützend aufzubereiten.