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+====== Online-Werbung im Hintergrund der Personalisierung ======
+---- dataentry StudentischeArbeit ----
+Thema                       : Online-Werbung im Hintergrund der Personalisierung
+Art_thesistypes             : BA
+Betreuer_thesisadvisor      : Niels Henze
+Student                     : Tanja Gehr
+Professor_thesisprofessor   : Niels Henze
+Status_thesisstate         : in Bearbeitung
+Stichworte_thesiskeywords   : Werbung, WWW, Personalisierung, Online
+angelegt_dt                 : 2019-04-11
+Beginn_dt                   :
+Anmeldung_dt                :
+Antrittsvortrag_dt          :
+Abschlussvortrag_dt         :
+Ende_dt                     :
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+=== Hintergrund ===
+Werbung begegnet uns täglich im Alltag. Vor allem durch digitale Medien wird die Menge und die Art wie Benutzer Werbung sehen erweitert [Zurstiege, 2014]. Insbesondere ist die Personalisierung von Werbung im Vergleich zu klassischen Medien im World Wide Web deutlich einfacher geworden. Dabei ist Werbung für Benutzer nicht immer als solche offensichtlich zu erkennen [Johnson et al, 2018]. Zusätzlich ist es häufig nicht nachvollziehbar warum welche Werbung angezeigt wird [Dolin et al, 2018].
+=== Zielsetzung der Arbeit ===
+In dieser Arbeit soll empirisch untersucht werden, ob Benutzer Werbung als solche erkennen und ob sie dann auch denken zu wissen wie diese entsteht. Vor allem in Bezug auf personalisierte Werbung soll dabei untersucht werden, wie Benutzer glauben, dass diese entsteht. Außerdem soll erörtert werden was Benutzer unter Werbung verstehen.
+=== Konkrete Aufgaben ===
+* Aufbereitung relevanter Literatur
+* Aufstellung von Hypothesen
+* Erstellung eines passenden Fragebogens
+* Konzeption und Durchführung einer empirischen Studie
+* Statistische Auswertung der Ergebnisse
+=== Erwartete Vorkenntnisse ===
+Keine
+=== Weiterführende Quellen ===
+Johnson, J., Hastak, M., Jansen, B. J., & Raval, D. (2018, April). Analyzing Advertising Labels: Testing Consumers' Recognition of Paid Content Online. In Extended Abstracts of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (p. LBW517). ACM.
+Zurstiege, G. (2014). Medien und Werbung. Springer-Verlag.
+Dolin, C., Weinshel, B., Shan, S., Hahn, C. M., Choi, E., Mazurek, M. L., & Ur, B. (2018, April). Unpacking Perceptions of Data-Driven Inferences Underlying Online Targeting and Personalization. In Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (p. 493). ACM.