Bøger af Raphael Müller

Studienarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Philosophie - Sonstiges, Note: 1,0, Bergische Universität Wuppertal, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Hausarbeit beschäftigt sich mit der Frage ob - und wenn ja wie - Marx' Beschreibung der Maschinerie auf die aktuellen Tendenzen der Digitalisierung und Automatisierung anwendbar ist, und was wir auch im 21. Jahrhundert noch aus seinen fast 200 Jahren alten Beschreibungen lernen können. Ist die sogenannte Industrie 4.0 etwas grundlegend neues und unerwartetes? Wie verhält es sich mit der Frage nach der lebendigen Arbeit? Werden wir bald von der lästigen Lohnarbeit befreit weil Roboter und 'intelligente' Maschinen unsere Arbeit übernehmen? Oder führt die Digitalisierung, Automatisierung und Kapitalisierung nahezu aller Lebensbereiche zu einer weiteren Monopolisierung und Konzentration des Kapitals zum Leidwesen des 'Digitalen Proletariats'?Seitdem Marx die Entstehung und Entwicklung der Industrialisierung beschrieben hat, haben sich viele Zusammenhänge der industriellen Produktion radikal verändert. Auf die von Marx ausführlich beschriebene erste industrielle Revolution, ausgelöst durch die Erfindung und Nutzung der Dampfmaschine und erster Maschinen wie den mechanischen Webstühlen zum Ende des 18.Jahrhunderts in England, folgten weitere disruptive Entwicklungen, welche die wirtschaftlichen und sozialen Verhältnisse tiefgreifend und dauerhaft veränderten.Nun, im Zeitalter der anhaltenden Digitalisierung, haben sich die Produktionsbedingungen und auch die gesellschaftlichen Gegebenheiten wieder radikal verändert.Angesichts dieser weitreichenden Veränderungen stellt sich die Frage ob es überhaupt noch sinnvoll ist, diese moderne Arbeitswelt mit dem Vokabular und der Systematik Marx' zu beschreiben und zu analysieren. Auf den ersten Blick scheint es so, als ob Marx' Beschreibungsebene des Kapitalismus und der industriellen Produktion in gewisser Weise zeitlos ist und auch auf die moderne Arbeitswelt anwendbar ist. So entwickelt Marx im sogenannten Maschinenfragment, einem Auszug aus seinen "Grundrisse[n] der Kritik der politischen Ökonomie", eine Beschreibung der Maschine an sich sowie der 'Maschinerie'. Dieser Begriff der Maschinerie deutet bereits die Tendenz des Kapitalismus zur Automatisierung an und wird von vielen Philosophen und Marx-Forschern als geradezu visionäre Vorausschau auf die sich anbahnende Automatisierung der industriellen Produktion gelesen.

Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Sprachwissenschaft / Sprachforschung (fachübergreifend), Note: 1,0, Bergische Universität Wuppertal (Romanistik), Sprache: Deutsch, Abstract: "Authorship Analysis" hat seinen historischen Ursprung in der Untersuchung ungeklärter oder angezweifelter Urheberschaft von literarischen Werken. Prominentestes und frühes Beispiel ist die Frage nach der Autorenschaft der Werke William Shakespeares. So wurde die Urheberschaft William Shakespeares an den ihm zugeschriebenen Werken bereits seit dem 18. Jahrhundert immer wieder angezweifelt. Es wurde vermutet, dass die ihm zugeschriebenen Werke von einem oder mehreren anderen Autoren geschrieben wurden. Bereits Ende des 19. Jahrhunderts wurden zur Klärung dieser Frage statistische Untersuchungen von Texten durchgeführt, unter der Annahme, dass sich gewisse zählbare Merkmale feststellen lassen, welche zuverlässig verschiedene Autoren unterscheiden.Im 21. Jahrhundert sind die technischen Möglichkeiten zur Untersuchung großer Datenmengen vorhanden und werden immer mehr durch Polizei und Geheimdienste eingesetzt. Gerade im Bereich der Cyberkriminalität, wo sich Täter in einem anonymen Rahmen bewegen können, finden Verfahren der "Authorship Analysis" in verschiedenen Bereichen (Foren, Internetseiten, E-Mails, Programmcodes) Anwendung. Die Anwendung von "Authorship Analysis" birgt aber auch Risiken für Menschen und Institutionen, die Texte veröffentlichen, denn aus diesen Texten lassen sich Rückschlüsse auf den Autoren und auf persönliche Merkmale und Lebensumstände ziehen. Wie alt ist der Autor ? Welches Geschlecht hat der Autor? Wie hoch ist sein Bildungsniveau? Was sind seine politischen Überzeugungen? Welcher sozialen Schicht entstammt er? Welchen kulturellen Hintergrund hat er? Welche Gefühle transportiert er in dem Text? In welchen 'Communities' ist er aktiv? Mit wem hat er direkten Kontakt?Dies alles sind Fragen die potenziell automatisiert von Computern aus Texten 'errechnet' werden können. Inwiefern dies aktuell tatsächlich möglich ist, und wenn ja in welchem Ausmaß möchte ich in dieser Arbeit untersuchen.

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Französische Philologie - Linguistik, Note: 1,7, Bergische Universität Wuppertal, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit wird die Schreibstile und -gewohnheiten nach Geschlecht, Alter und Bildungsgrad untersuchen. Dank der Schweizer Auflage des internationalen sms4science-Projekts verfügen wir über ein sehr umfangreiches, frei zugängliches Korpus von SMS-Nachrichten. Ein Ausschnitt dieses Korpus stellt die Datengrundlage meiner Untersuchung zum Einfluss der soziodemographischen Faktoren dar.Das Schweizer sms4science-Korpus bietet sich, mit insgesamt rund 24000 gesammelten SMS, als sehr umfangreiches Korpus an. Im Abschnitt 2 werde ich einen kurzen Überblick über das sms4science-Projekt geben. Im folgenden Abschnitt werde ich das Schweizer SMS-Korpus vorstellen und einige Zahlen, Daten und Fakten nennen. Ein Ausschnitt dieses Korpus, nämlich die französischsprachigen SMS von Personen, die insgesamt mindestens 200 Wörter zur Verfügung gestellt haben, bildet den Korpus meiner folgenden Untersuchung. Im Anschluss beschäftige ich mich in Abschnitt 4 ausführlich mit der Kommunikationsform SMS. Zu Beginn werde ich zunächst einige technische Aspekte der Kommunikation per SMS erläutern, um anschließend kurz auf den Begriff der "keyboard-to-screen-communication" (KSC) einzugehen.In Abschnitt 5 gebe ich einen Überblick über die linguistischen Charakteristika der SMS-Sprache und belege diese mit entsprechenden Beispielen aus dem Untersuchungskorpus.Im folgenden Abschnitt 6 werde ich zunächst einen kurzen Überblick über die vorliegende Untersuchung geben und das Subkorpus, welches zur Analyse herangezogen wird, präsentieren (6.1). Die genutzten stilometrischen Verfahren ('Stylo R': 'stylo', 'oppose') werden in einem gesonderten Abschnitt behandelt und vorgestellt (6.2). Eine explorative Netzwerkanalyse der mit 'Stylo R' errechneten Daten in Gephi steht zu Beginn der Analyse (6.3). Die durch dieses Verfahren gewonnenen Einblicke werden mit weiteren statistischen Daten auf lexikalischer Ebene mithilfe von Voyant Tools und der 'oppose'-Funktion von 'Stylo R' untersucht. Die Auswertung der Ergebnisse findet in eigenen Abschnitten getrennt nach Kategorie (Männer ¿ Frauen /"unter30" ¿ "über30"/"hoher" ¿ "niedrigerer" Bildungsgrad) statt (Abschnitt 6.4).