Bøger af Katrin Pirog

Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Organisation und Verwaltung - Öffentliche Verwaltung, Note: 1,3, Universität Kassel (Fachbereich Wirtschaftswissenschaften), Veranstaltung: Modul ¿Kundenorientierung und Verwaltungsmarketing¿, Sprache: Deutsch, Abstract: In der Hausarbeit wird die spannende Frage aufgeworfen, wie die fortschreitende Digitalisierung und Vernetzung das Leben in Städten nachhaltig verbessern kann. Der Fokus liegt auf dem Übergang von einer technologiezentrierten zu einer menschenzentrierten Smart City. Anhand der Initiative ¿Gemeinsam Digital: Berlin¿ wird untersucht, wie eine solche Transformation gelingen kann, indem Technologien gezielt eingesetzt werden, um den Bedürfnissen der Bürger gerecht zu werden und ihre Teilhabe am städtischen Leben zu fördern. Die Arbeit beleuchtet kritisch, dass die wahre Essenz einer Smart City nicht allein in ihrer technologischen Infrastruktur liegt, sondern vielmehr in ihrer Fähigkeit, den Menschen in den Vordergrund zu stellen. Durch konkrete Beispiele wie die ¿Kiezbox 2.0¿, die Initiative für verständliche Sprache in Verwaltungsformularen und das Lebenslagenkonzept für Verwaltungsdienstleistungen zeigt die Analyse auf, wie Berlin den Weg für eine neue Ära der Stadtentwicklung ebnet, die Technologie nutzt, um Lebensqualität, Nachhaltigkeit und Bürgerbeteiligung zu erhöhen.Diese Hausarbeit lädt dazu ein, über die Rolle von Smart Cities im 21. Jahrhundert nachzudenken und regt zur Diskussion an, wie technologische Innovationen zum Wohle der Gesellschaft eingesetzt werden können, um die Herausforderungen urbanen Lebens kreativ und nachhaltig zu lösen.

Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Organisation und Verwaltung - Öffentliche Verwaltung, Note: 1,7, Universität Kassel (Fachbereich Wirtschaftswissenschaften), Veranstaltung: Empirische Forschungsmethoden, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Hausarbeit stellt eine fundierte Untersuchung im Bereich der empirischen Forschung dar. Sie konzentriert sich auf den Social Desirability Bias (SDB), eine wesentliche Verzerrung in Umfragedaten, die auftritt, wenn Teilnehmende Antworten geben, die sie für sozial erwünscht halten. Dieser Bias ist besonders problematisch in Pretests, die für die Validierung und Verbesserung der Methodik in Hauptstudien unerlässlich sind.Die Arbeit beleuchtet verschiedene Methoden und deren Kombinationen, um den SDB in Pretests effektiv zu minimieren. Sie bietet eine umfassende Analyse von Ansätzen wie der Split-Ballot-Technik, Randomized Response Technique (RRT), dem Einsatz indirekter Fragen, Anonymisierung der Befragten, sowie der Balanced Inventory of Desirable Responding (BIDR). Durch den Vergleich dieser Methoden und die Betrachtung ihrer Kombinationen eröffnet die Arbeit innovative Möglichkeiten, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Umfragedaten zu steigern.Die Hausarbeit zeichnet sich durch eine gründliche methodische Analyse und hohe praktische Relevanz aus. Sie liefert wichtige Erkenntnisse für Forschende und Praktiker in der empirischen Sozialforschung, die sich mit der Herausforderung des SDB auseinandersetzen. Mit praxisnahen Beispielen und einer detaillierten Bewertung der einzelnen Methoden dient diese Arbeit als akademischer Beitrag und praktischer Leitfaden zur Verbesserung der Datenqualität in der Umfrageforschung.