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dc.contributor.advisorGundlach, Hardy-
dc.contributor.authorAcikbas, Selcuk-
dc.date.accessioned2022-08-15T13:23:16Z-
dc.date.available2022-08-15T13:23:16Z-
dc.date.created2020-09-
dc.date.issued2022-08-15-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12738/11042-
dc.description.abstractDie nachfolgende Arbeit beschäftigt sich mit den Möglichkeiten von Google Trends, künftige Ereignisse anhand von Suchbegriffen der Nutzer vorherzusagen. Google Trends ist ein separates Online-Werkzeug, welches dazu dient, das Suchinteresse der Google-Nutzer im Netz zu repräsentieren. Es wertet die kumulierten Suchbegriffe regional oder global aus und stellt sie in Diagrammen dar. Dadurch lassen sich mögliche Trends in der Zukunft abzeichnen. Dazugehörig ist das Tool Google Flu Trends, welches die Funktionen und Datenbestand von Google Trends verwendet, um Krankheitsherde zu erkennen und auf Basis der eingegebenen Suchbegriffe vorherzusagen. Dazu wird die folgende Forschungsfrage gestellt: Kann ein hohes Medieninteresse zu einer bestimmten Krankheit dazu führen, dass sich das Suchverhalten der Nutzer, in Bezug zu Krankheitsthemen, verändert. Hierfür wurde eine Online-Umfrage entwickelt, die das Suchverhalten von Google-Nutzern untersuchen soll. Die Befragten bewerten ihr eigenes Suchverhalten, als sie zuletzt krank oder gesund waren mit Blick auf die letzten drei Monate. Die aufgestellten Hypothesen untersuchen, ob eine hohe bzw. geringe Medienberichterstattung zu einer vermehrten oder zu einer geringeren Suche nach Krankheitssymptomen im Internet führt. Die Auswertung der Online-Umfrage zeigt, dass Google-Nutzer in den letzten drei Monaten häufiger nach krankheitsbedingten Themen recherchiert haben. Das bedeutet, dass eine verstärkte Medienpräsenz zu Krankheiten dazu führt, sich vermehrt nach Krankheitssymptomen zu informieren und nicht darauf hindeutet, dass die Personen tatsächlich erkrankt sind. Auf dieser Grundlage ist es empfehlenswert, die Suchbegriffe differenzierter zu analysieren. Es muss zwischen einer reinen Informationsrecherche und einer krankheitsmotivierten Suche unterschieden werden, um zukünftige Falschprognosen zu vermeiden.de
dc.language.isodeen_US
dc.subjectGoogle Trendsen_US
dc.subjectGoogle Flu Trendsen_US
dc.subjectGrippewellenen_US
dc.subjectKrankheitswellenen_US
dc.subjectmediale Berichterstattungen_US
dc.subjectGrippeWeben_US
dc.subjectSORMASen_US
dc.subjectCovid-19en_US
dc.subject.ddc020: Bibliotheks- und Informationswissenschaften_US
dc.titleGoogle Trends als moderne Wahrsagekugel: Wie Google anhand von Suchbegriffen künftige Ereignisse vorhersehen kannde
dc.typeThesisen_US
openaire.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
thesis.grantor.departmentFakultät Design, Medien und Informationen_US
thesis.grantor.departmentDepartment Informationen_US
thesis.grantor.universityOrInstitutionHochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburgen_US
tuhh.contributor.refereeJaber, Diana-
tuhh.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18302-reposit-124595-
tuhh.oai.showtrueen_US
tuhh.publication.instituteFakultät Design, Medien und Informationen_US
tuhh.publication.instituteDepartment Informationen_US
tuhh.type.opusBachelor Thesis-
dc.type.casraiSupervised Student Publication-
dc.type.dinibachelorThesis-
dc.type.driverbachelorThesis-
dc.type.statusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen_US
dc.type.thesisbachelorThesisen_US
dcterms.DCMITypeText-
tuhh.dnb.statusdomain-
item.creatorGNDAcikbas, Selcuk-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec-
item.cerifentitytypePublications-
item.languageiso639-1de-
item.fulltextWith Fulltext-
item.grantfulltextopen-
item.advisorGNDGundlach, Hardy-
item.creatorOrcidAcikbas, Selcuk-
item.openairetypeThesis-
Enthalten in den Sammlungen:Theses
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