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Original title:
Prognose der Akzeptanz von Innovationen am Beispiel autonomer Fahrzeuge
Translated title:
Predicting the Acceptance of Innovations Using the Example of Autonomous Vehicles
Author:
Kohl, Christopher Oswald
Year:
2021
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Informatik
Advisor:
Krcmar, Helmut (Prof. Dr.)
Referee:
Krcmar, Helmut (Prof. Dr.); Bengler, Klaus (Prof. Dr.)
Language:
de
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:
Autonomes Fahren, Technologieakzeptanz, Risikowahrnehmung, Social Media, Machine-Learning
Translated keywords:
Self-driving cars, technology acceptance, risk perception, social media, machine-learning
TUM classification:
WIR 523
Abstract:
Häufig schaffen es Ideen oder Erfindungen nicht zur Marktreife oder werden vom Markt nicht angenommen. Ziel dieser Dissertation ist es, die Akzeptanz von Innovationen in frühen Phasen des Produktentwicklungsprozesses vorherzusagen. Zu diesem Zweck entwickeln wir ein Modell und vergleichen es mit etablierten Akzeptanzmodellen am Beispiel von autonomen Fahrzeugen. Weiterhin entwickeln wir einen Machine-Learning-Ansatz zur Akzeptanzvorhersage anhand von Beiträgen der Social-Media-Plattform Twitter.
Translated abstract:
Often, ideas or inventions do not make it to market maturity or are not accepted by the market. The aim of this dissertation is to predict the acceptance of innovations in the early stages of the product development process. For this purpose, we develop a model and compare it with established acceptance models using the example of autonomous vehicles. Furthermore, we develop a machine learning approach for acceptance prediction based on posts of the social media platform Twitter.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1609670
Date of submission:
18.05.2021
Oral examination:
15.11.2021
File size:
3306698 bytes
Pages:
260
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20211115-1609670-1-7
Last change:
13.12.2021
 BibTeX