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Consumptive water use in the Zambezi river basin (ZRB), one of the largest freshwater catchments in Africa and worldwide, is currently around 15-20% of total runoff. This suggests many development possibilities, particularly for irrigated agriculture and hydropower production. Development plans of the riparian countries indicate that consumptive water use might increase up to 40% of total runoff already by 2025. We have constructed a rainfall–runoff model for the ZRB that is calibrated on the best available runoff data for the basin. We then feed a wide range of water demand drivers as well as climate change predictions into the model and assess their implications for runoff at key points in the water catchment. The results show that, in the absence of effective international cooperation on water allocation issues, population and economic growth, expansion of irrigated agriculture, and water transfers, combined with climatic changes are likely to have very important transboundary impacts. In particular, such impacts involve drastically reduced runoff in the dry season and changing shares of ZRB countries in runoff and water demand. These results imply that allocation rules should be set up within the next few years before serious international conflicts over sharing the Zambezi's waters arise.

Bei der Kaufentscheidung eines neuen Produkts verlassen sich Konsumenten auf verschiedene Informationen, die ihnen helfen, das für sie ideale Produkt auszuwählen. Dies gilt insbesondere für die Automobilindustrie, da sich Fahrzeuge durch hohes Involvement, einen hohen Preis und einen langfristigen Verwendungszeitraum charakterisieren. Dementsprechend ist es naheliegend, dass gerade beim Kauf eines Fahrzeuges verschiedene Informationen berücksichtigt werden, um das Risiko eines Fehlkaufes zu mindern oder gar auszuschliessen. Die vorliegende kumulative Dissertation untersucht den Einfluss von Produktrückrufaktionen und sozialem Feedback auf die Entscheidungsfindung beim Kauf eines neuen Fahrzeuges. Die folgenden drei Artikel zeigen anhand realer Sekundärdaten der Automobilindustrie empirische Evidenz, dass Produktrückrufaktionen und soziales Feedback signifikante Effekte auf verschiedene Kernelemente des Kaufentscheidungsprozesses haben. Basierend auf tatsächlichen Verkaufsdaten wird im ersten Artikel der Einfluss von Produktrückrufaktionen auf die Markenwahl von Konsumenten beim Kauf eines neuen Fahrzeuges untersucht. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass Rückrufaktionen zwar zu einer erschwerten Neukundengewinnung führen, jedoch fast keinen Einfluss auf die Markentreue der Bestandskunden nehmen. Der zweite Beitrag untersucht die Einflussnahme von sozialem Feedback auf die kundenspezifische Produktgestaltung mittels Produktkonfiguratoren und der damit verbundenen Kaufabsicht. Die Auswertungen realer Konfigurationsdaten und zweier Experimente zeigen, dass der Einfluss von Feedback einerseits von dessen Quelle, andererseits vom kundenspezifischen Fortschritt im Konfigurationsprozess abhängt. Der dritte Beitrag greift den Einfluss von Feedback nochmals auf und weist darauf hin, dass soziale Interaktion im Produktkonfigurator Einfluss auf den Preis des eigens konfigurierten Produktes nimmt. Dabei hängt der Preiseffekt der s

This research quantitatively investigates the impact of violence on the propagation of images in social media in the context of political protest. Using a computational approach, we measure the relative violence of a large set of images shared on Twitter during the protests against the G20 summit in Frankfurt am Main in 2017. This allows us to investigate if more violent content is shared more times and faster than less violent content on Twitter, and if different online communities can be characterized by the level of violence of the visual content they share. The results show that the level of violence in an image tweet does not correlate with the number of retweets and mentions it receives that the time to retweet is marginally lower for image tweets containing a high level of violence and that the level of violence in image tweets differs between communities.