Master Thesis MSTR-2020-58

BibliographySen, Latife: Psychometric Evaluation of IBM Watson Personality Insights and LIWC for assessing Software Developer Personalities.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Master Thesis No. 58 (2020).
107 pages, german.
Abstract

Die Technik ist heutzutage so weit fortgeschritten sodass aus Forschungen, Analysen und Statistiken die Persönlichkeit eines Menschen aufgefasst werden können. Viele Studien haben sich bereits mit dieser Art von Analysen auseinandergesetzt und jahrelange Forschungen durchgeführt. Durch Social-Media-Plattformen können derzeit mehr Informationen über Persönlichkeiten erfasst werden als jemals zuvor. Viele Unternehmer nutzen daher diese Informationen über die Gesellschaft, damit sie diese Personen gezielt ansprechen können. So ist es möglich Interessen und Persönlichkeitseigenschaften der Person aus den zahlreichen Daten zu extrahieren. Nicht nur in der Geschäftswelt ist diesesWissen von Vorteil sondern auch im privaten Umfeld. Diese Analyse könnte in der Geschäftswelt sehr von Nutzen sein, da man so die Persönlichkeiten von den Mitarbeitern ermitteln kann, somit können Stärken und Schwächen von den Arbeitern analysiert werden und die Arbeiter können dann effizienter eingesetzt werden. Bei der Softwareentwicklung können somit die Informationen von Entwicklern aus den Projekten entnommen werden, die sie täglich nutzen, um eine Analyse zu starten. Für so eine Analyse könnten Kommentare, Beschreibungen, Titel und das Hochladen oder Erstellen von Dateien die Quelle sein. Es gibt mehrere Anwendungen, die solche Analysen durchführen, jedoch ist es umstritten ob solche Anwendungen zuverlässig sind. In dieser Master-Arbeit werden zwei Textanalyse-Tools „IBM Watson Personality Insights“ und „LIWC"gegenübergestellt. Die Reliabilität der beiden Anwendungen wird mit einem Fragebogen, dass nach dem Big-Five Modell erstellt wurde, ermittelt.

Department(s)University of Stuttgart, Institute of Software Technology, Empirical Software Engineering
Superviser(s)Wagner, Prof. Stefan; Graziotin, Dr. Daniel
Entry dateMarch 3, 2021
   Publ. Computer Science