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Schon lange spielt die Diskriminierung homosexueller Paare eine Rolle in der Gesetzgebung, Politik sowie in den Medien. Diese Diplomarbeit hat sich deshalb zum Ziel gesetzt die Diskriminierung im Eingetragene Partnerschaft-Gesetz offen zu legen, die damit einhergehenden Entscheidungen der Höchstgerichte zu veranschaulichen sowie die betreffenden unumgänglichen Gesetzesänderungen darzustellen.Eingangs wird die Entwicklung des Eingetragene Partnerschaft-Gesetzes unter Berücksichtigung des Lebenspartnerschaftsgesetzes dargelegt. Den Hauptteil bilden die einzelnen diskriminierenden Tatbestände einschließlich der dazugehörigen Entscheidungen des Verfassungsgerichtshofes bzw des Europäischen Gerichtshofes für Menschenrechte sowie die daraus resultierenden gesetzlichen Anpassungen. Abschließend werden die gesetzlichen Möglichkeiten analysiert, die noch erforderlich sind, um eine völlige Gleichstellung zwischen heterosexuellen und homosexuellen Paaren zu erreichen. ; The discrimination against same-sex couples has played an important part in legislation, politics and media for many years. This thesis is dedicated to reveal the discrimination of same-sex union in the Austrian law, to illustrate the judgments of the courts and to express the legal changes.First of all, the progress of the Austrian law of same-sex union allowing for the Civil Partnership Act will be demonstrated. The main part of this thesis deals with the single discrimination facts including the judgements of the Constitutional Court and the European Court of Human Rights. In addition to that, the inevitable legislative amendments will be presented. Finally, the law possibilities, which are necessary for the entire equality between opposite-sex couples and same-sex couples, will be analysed. ; vorgelegt von Lisa Posch ; Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers ; Zsfassung in dt. Sprache ; Graz, Univ., Dipl.-Arb., 2015 ; (VLID)839986

Crowd employment is a new form of short-term and flexible employment that has emerged during the past decade. To understand this new form of employment, it is crucial to illuminate the underlying motivations of the workforce involved in it. This article introduces the Multidimensional Crowdworker Motivation Scale (MCMS), a scale for measuring the motivation of crowdworkers on microtask platforms. The MCMS is theoretically grounded in self-determination theory and tailored specifically to the context of paid crowdsourced microlabor. The scale measures the motivation of crowdworkers along six motivational dimensions, ranging from amotivation to intrinsic motivation. We validated the MCMS on data collected in ten countries and three income groups. Factor analyses demonstrated that the MCMS's six dimensions showed good model fit, validity, and reliability. Furthermore, our measurement invariance tests showed that motivations measured with the MCMS are comparable across countries and income groups, and we present a first cross-country comparison of crowdworker motivations. This work constitutes an important first step toward understanding the motivations of the international crowd workforce.

Interpreting the meaning of a document represents a fundamental challenge for current semantic analysis methods. One interesting aspect mostly neglected by existing methods is that authors of a document usually assume certain background knowledge of their intended audience. Based on this knowledge, authors usually decide what to communicate and how to communicate it. Traditionally, this kind of knowledge has been elusive to semantic analysis methods. However, with the rise of social media such as Twitter, background knowledge of intended audiences (i.e., the community of potential readers) has become explicit to some extents, i.e., it can be modeled and estimated. In this paper, we (i) systematically compare different methods for estimating background knowledge of different audiences on Twitter and (ii) investigate to what extent the background knowledge of audiences is useful for interpreting the meaning of social media messages. We find that estimating the background knowledge of social media audiences may indeed be useful for interpreting the meaning of social media messages, but that its utility depends on manifested structural characteristics of message streams.

Social Media Monitoring des Bundestagswahlkampfs 2017

Dieser Datensatz enthält Ergebnisse aus dem Social Media Monitoring von Facebook und Twitter für den Bundestagswahlkampf 2017. Das Projekt sammelte die Tweets und Facebook-Posts von politischen Kandidaten und Organisationen und das Engagement der Nutzer mit diesen Inhalten - Retweets und @-Mentions auf Twitter, Kommentare, Shares und Ähnliches auf Facebook. Schließlich wurden alle Nachrichten auf Twitter gesammelt, die mindestens ein Schlüsselwort zu zentralen politischen Themen enthalten. Alle Daten waren zum Zeitpunkt der Datenerhebung öffentlich zugänglich. Die gesammelten Daten sind Eigentum von Facebook und Twitter. Aus diesem Grund und im Hinblick auf die Datenschutzbestimmungen können nur die folgenden Aspekte der Daten weitergegeben werden:

(1) Eine Liste aller Kandidaten, die im Projekt berücksichtigt wurden, ihre Schlüsselattribute und die Identifikation ihrer jeweiligen Twitter-Accounts und Facebook-Seiten.

Kandidatendatensatz: Vor- und Nachname des Kandidaten, akademischer Titel und Namenszusatz falls vorhanden; URL des ersten Facebook-Accounts; URL des zweiten Facebook-Accounts; URL des Twitter-Accounts; Kandidat ist auf einer Parteiliste gelistet; Listenplatz; Direktkandidat in einem der Wahlkreise; Wahlkreisnummer; Name des Wahlkreises; Bundesland; Kandidat ist Mitglied des Bundestages; Parteizugehörigkeit; Geschlecht; Alter (Geburtsjahr); Wohnort; Geburtsort; Beruf.
Zusätzlich verkodet wurde: Eindeutige ID.

(2) Listen von Organisationen, die während eines Wahlkampfes relevant sind, d.h. politische Parteien und wichtige Gatekeeper, mit ihren jeweiligen Twitter- und Facebook-Accounts.

(3) Eine Liste von Tweet-IDs, die verwendet werden können, um die Tweets abzurufen, die wir während unseres Forschungszeitraums gesammelt haben.