In Zusammenarbeit mit einem in Köln stationierten Rundfunksender bauen wir eine Player-App, die mit Spotify vergleichbar ist, aber auf Radioinhalte fokussiert, d.h. auch News, Artikel, Hörspiele, usw. beinhaltet. Die App lernt von den Nutzerinteraktionen und generiert für jeden Nutzer eine personalisierte Playlist. In diesem Kontext haben wir mehrere Masterarbeiten zu vergeben:

Masterarbeit 1: Player Design

Radio zum einen und Apps zum anderen implizieren Nutzerverhalten, Nutzungsmuster und Anforderungen, die im Player-Design abgebildet werden müssen. Die Masterarbeit soll Interaction Design und Nutzungsverhalten von solchen Radio-Player-Apps untersuchen und ein solches Design als App umsetzen.

Hier werdet ihr also auch eine App programmieren (iOS oder Android könnt ihr selbst wählen). Am Ende der Arbeit soll ein Prototyp stehen, der die Basisfunktionen eines Players beinhaltet. Das beste Gefühl für eine Radio App bekommt man durch Testen der NPR One App (App Store /Play Store).

Masterarbeit 2: Recommender Systems

Zu obiger App soll ebenfalls Forschung über ein Empfehlungssystem durchgeführt werden, das vorschlägt, welche Audiodatei als nächstes gespielt werden soll. Im Bereich Musik sind diese Empfehlungen sehr ausgereift, im Bereich Radio stellt sich die Frage, in wie weit diese Algorithmen übertragbar sind. Das Empfehlungssystem erhält die Informationen, welcher Nutzer welche Inhalte mag oder nicht mag, und liefert auf Anfrage eine individuelle Playlist auf Basis dieser Informationen. In dieser Arbeit wird keine App entwickelt, sondern die Empfehlungsalgorithmen im Backend. Dazu sollen verschiedene Algorithmen für verschiedene Formate realisiert, getestet und evaluiert werden.

Interesse?

Dann am besten nicht zögern. Spannende Masterarbeiten gibt es selten, restliche Klausuren kann man auch später noch schreiben.