Analysis of IT Security aspects in Open Source Software Development
Betreuer/inProf. Dr. Oliver Hinz
ProfessorProf. Dr. Oliver Hinz
Starttermin ab sofort
EmpirischJa
KurzbeschreibungScope of the thesis depends on type of work (Bachelor- or Masterthesis) The goal of this thesis is to find out more about the economic impact of IT Security issues on developed open source software. As a first step a SourceForge database analysis should deliver necessary data to get a deeper knowledge into the relation of IT Security issues during software development and their impact on the developed product and its maintenance. Exemplary variables to retrieve are security bugs, security feature requests, etc. Also a comparison of developed software and vulnerability databases could provide valuable insights. In this thesis security relevant information should be retrieved from the SourceForge database and their impact on the development process and the deployment should be analyzed. Questions to analyze include: Are relations detectable between security issues and product usage, upgrades and extension mechanisms? Are security relevant trends detectable in development processes? Are there significant differences traceable between different kinds of software? Etc.

Tasks:
Thorough research on open source development and IT Security
Analyze the SourceForge database
Implement a mechanism to retrieve relevant data
Scientifically justify your procedure
Analyze the data and draw conclusions


Requirements:
High motivation and creativity
Good knowledge of and interest in IT Security
Good programing skills
Good experience with reading research papers
EinstiegsliteraturKevin Crowston, Kangning Wei, James Howison, and Andrea Wiggins. 2008. Free/Libre open-source software development: What we know and what we do not know. ACM Comput. Surv. 44, 2, Article 7 (March 2008).
Flore Barcellini, Françoise Détienne, Jean-Marie Burkhardt, and Warren Sack. 2008. A socio-cognitive analysis of online design discussions in an Open Source Software community. Interact. Comput. 20, 1 (January 2008), 141-165.
Eric von Hippel and Georg von Krogh. 2003. Open Source Software and the "Private-Collective" Innovation Model: Issues for Organization Science. Organization Science 14, 2 (March 2003), 209-223.
Walt Scacchi, Thomas A. Alspaugh. Processes in Securing Open Architecture Software Systems, Proc. 2013 Intern. Conf. Software and System Processes, May 2013, San Francisco, CA.

Offene Themen

From Cyber Reconnaissance to Cyber Attack Tree Modeling

Kurzbeschreibung: 

Nach dem Cyber-Kill-Chain-Model von Lockheed Martin starten böswilliger Hacker ihre Cyberangriffe mit der sogenannten Cyber Reconnaissance Phase in der potenzielle Opfer mit der Hilfe von Open Source Intelligence Tools (OSINT) ausspioniert werden. Mit den gewonnen Daten sollen dann im nächsten Schritt potenzielle Schwachstellen identifiziert werden, anhand derer Angriffsstrategien abgeleitet werden. Um dieses Risiko für Unternehmen zu modellieren und zu evaluieren, hat sich das Cyber Attack Trees Modeling etabliert. Dabei werden Graphen erstellt, um mögliche Angriffsstrategien zu visualisieren und zu bewerten. Diese Attacke Trees werden in der Regel manuell durch Experten oder mit Hilfe von kommerzieller Software basierend auf internen Daten automatisiert erstellt. Die Sicht des Angreifers auf mögliche Schwachstellen des Unternehmens wird dabei vernachlässigt.

Zielsetzung:

Im Rahmen einer Masterarbeit soll ein Verfahren entwickelt werden, um basierend auf OSINT-Daten mögliche Cyber Attack Trees automatisiert abzuleiten. Ein Datensatz mit gesammelten OSINT-Daten kann vom Lehrstuhl zur Verfügung gestellt werden. Es wäre auch möglich das entwickelte Verfahren in einem Workshop im Rahmen des AeroKI-Projektes von Experten bewerten zu lassen

Einstiegsliteratur:

  • Lallie, Harjinder Singh, Kurt Debattista, and Jay Bal. "A review of attack graph and attack tree visual syntax in cyber security." Computer Science Review 35 (2020): 100219.
  • Mazurczyk, Wojciech, and Luca Caviglione. "Cyber reconnaissance techniques." Communications of the ACM 64.3 (2021): 86-95.
  • Kwon, J., Johnson, M.E., 2014. Proactive versus reactive security investments in the healthcare sector. MIS Quarterly 38, 451-A3.
  • Ampel, B.M., Samtani, S., Zhu, H., Chen, H., 2024. Creating proactive cyber threat intelligence with hacker exploit labels: A deep transfer learning approach. MIS Quarterly 48.
  • github.com/hyakuhei/attackTrees

Voraussetzungen:

  • Sehr gute Programmierkenntnisse (z.B. Python oder Go)
  • Interesse am Thema Cyber Security, insb. OSINT und Threat Modeling

Bei Interesse an der Abschlussarbeit schicken Sie bitte einen aktuellen Leistungsspiegel und einen Lebenslauf an Frederik Hering (hering(at)wiwi.uni-frankfurt.de).

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Evaluating Incentive Mechanisms for Consumer Data Sharing

Kurzbeschreibung:

Datenökosysteme sind Netzwerke von verbundenen Datenquellen, Plattformen und Diensten, die zusammenarbeiten, um Daten zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Sie sind besonders wichtig für KMUs, da sie Zugang zu wertvollen Einblicken und neuen Geschäftsmöglichkeiten bieten, die ansonsten großen Unternehmen, mit einer breiten Nutzendenbasis, vorenthalten bleiben. Zudem stärken sie die Datensouveränität der Datenerzeuger*innen, indem sie sicherstellen, dass diese die Kontrolle über ihre Daten behalten.


Das Konsortialprojekt COMET adressiert diese Herausforderungen, indem es Mechanismen des Consumer Empowerments entwickelt, sodass Konsument*innen selbstbestimmt über die Nutzung ihrer Daten entscheiden können. Durch COMET sollen Konsument*innen als Data Owner agieren und Unternehmen verantwortungsvoll Zugang zu realen Konsumierendendaten erhalten, um bspw. innovative KI-basierte Angebote entwickeln zu können.


Es ist entscheidend, dass Konsument*innen ihre Daten freiwillig und informiert freigeben, um die volle Potenzialentfaltung des Ökosystems zu ermöglichen. In diesem Zusammenhang sollen verschiedene Anreizmechanismen (bspw. monetäre Anreize, bessere Services oder Gamification-Ansätze) untersucht werden, die Endkonsument*innen zur Freigabe ihrer Daten inzentivieren könnten.


Zielsetzung:

Im Rahmen einer Masterarbeit sollen sowohl qualitative als auch quantitative Methoden in einem zweistufigen Ansatz angewendet werden, um verschiedene Anreizmechanismen zur freiwilligen Datenfreigabe durch Konsument*innen zu untersuchen. Durch diesen 2-Step-Approach sollen eine tiefgehende Analyse und Bewertung der Effektivität und Akzeptanz der vorgeschlagenen Anreize evaluiert werden.


Einstiegsliteratur:

  • Naous, Dana, and Christine Legner. „Exploring Information Disclosure in Location-based Services: U.S. vs. German Populations“ (2019). ICIS 2019 Pre-Conference Workshop Proceedings.
  • Stepanovic, Stefan and Mettler, Tobia. "Financial Incentives and Intention to Subscribe to Data-Driven Health Plans" (2020). ICIS 2020 Proceedings. 6.
  • Raddatz, Nirmalee I., William J. Kettinger and Joshua Coyne. “Giving to Get Well: Patients’ Willingness to Manage and Share Health Information on AI-Driven Platforms” (2023). Communications of the Association for Information Systems, 52, 1017-1049


Bei Interesse an der Abschlussarbeit schicken Sie bitte einen aktuellen Leistungsspiegel und einen Lebenslauf an Dr. K. Valerie Carl (kcarl(at)wiwi.uni-frankfurt.de) und Aaron Witzki (witzki(at)wiwi.uni-frankfurt.de).

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Consumer Boundary Resources

Kurzbeschreibung: 

Boundary Resources werden im Kontext von digitalen Ökosystemen bereitgestellt und richten sich zumeist an Entwickler*innen. Dazu zählen beispielsweise Entwicklungsleitlinien für die Programmierung von Apps oder APIs. Analog stellen Betreiber digitaler Ökosysteme bzw. Plattformen Ressourcen an der Schnittstelle zu Konsument*innen bereit. Die Erforschung dieser Ressourcen ist noch im Anfangsstadium. Dazu soll mit dieser Masterarbeit ein Beitrag geleistet werden. Im Rahmen einer qualitativen Datenanalyse sollen frei verfügbare Daten zunächst gecrawlt und anschließend mittels Kodierung ausgewertet werden. Ziel dieser Arbeit ist an einem bestimmten Ökosystem-Use-Case zu zeigen, welche Ressourcen an der Schnittstelle zu Konsument*innen bereitgestellt werden.

Zielsetzung:

In der ersten Sitzung werden gemeinsam spezifische Forschungsfragen diskutiert und das weitere Vorgehen festgelegt. Mithilfe einer Case Study (voraussichtlich Amazon) sollen mögliche Ressourcen identifiziert und strukturiert werden. Vorerfahrung im Crawling von Daten ist hilfreich aber nicht notwendig, Erfahrungen mit qualitativer Datenanylse sind keine Voraussetzung.

Bei Interesse an der Abschlussarbeit schicken Sie bitte einen aktuellen Leistungsspiegel und einen Lebenslauf an Dr. K. Valerie Carl (kcarl@wiwi.uni-frankfurt.de).

Einsteigsliteratur:

  • Eaton, B., Elaluf-Calderwood, S., Sørensen, C., & Yoo, Y. (2015). Distributed Tuning of Boundary Resources: The Case of Apple’s iOS Service System. MIS Quarterly, 39(1), 217–243. doi: 10.25300/MISQ/2015/39.1.10
  • Karhu, K., Gustafsson, R., & Lyytinen, K. (2018). Exploiting and Defending Open Digital Platforms with Boundary Resources: Android’s Five Platform Forks. Information Systems Research, 29(2), 479–497. doi: 10.1287/isre.2018.0786
  • Wulfert, T. (2023). Boundary resource management in innovation ecosystems: The case of e-commerce. Electronic Markets, 33(1), 27. doi: 10.1007/s12525-023-00651-6

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Aspect-based sentiment analysis for customer review analysis

Kurzbeschreibung: 

Die Auswertung des Stimmungsbildes (Sentiment Analysis) von Texten hat sich zu einem gängigen Instrument bei der Analyse von Texten entwickelt. Insbesondere bei Produkt- und Kundenbewertungen wird die Sentiment-Analyse eingesetzt, um negatives und positives Feedback klassifizieren zu können. Die gängigsten Verfahren und Methoden beziehen sich jedoch auf die Klassifikation gesamter Bewertungstexte und vernachlässigen eine Klassifizierung auf Entitäts- und Aspektebene. Hier kommt die Aspect-based Sentiment Analysis ins Spiel, die zuerst relevante Entitäten und Aspekte eines Textes detektiert und im zweiten Schritt ein assoziiertes Sentiment klassifiziert. Dadurch wird eine granulare Betrachtung und Einordnung von Bewertungen ermöglicht, die es Unternehmen ermöglicht genauer auf Kundenfeedback zu reagieren.

Zielsetzung:

Im Rahmen der Masterarbeit soll ein Verfahren zur Aspect-based Sentiment Analysis entwickelt und mit Datensätzen zu Produktbewertungen und/oder Kundenfeedback validiert werden. Das Verfahren kann entweder selbst entwickelt oder basierend auf bestehenden Publikationen weiterentwickelt werden. Bei guten Ergebnissen ist eine Publikation als Python-Package vorgesehen.

Einstiegsliteratur:

  • Hai Ha Do, PWC Prasad, Angelika Maag, Abeer Alsadoon, Deep Learning for Aspect-Based Sentiment Analysis: A Comparative Review. Expert Systems with Applications, Volume 118, 2019.
  • Zhang, W., Li, X., Deng, Y., Bing, L., & Lam, W. (2022). A survey on aspect-based sentiment analysis: Tasks, methods, and challenges. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering.
  • Mowlaei, Mohammad Erfan, Mohammad Saniee Abadeh, and Hamidreza Keshavarz. "Aspect-based sentiment analysis using adaptive aspect-based lexicons." Expert Systems with Applications 148 (2020).

Voraussetzungen:

  • Sehr gute Programmierkenntisse in Python
  • Interesse am Thema NLP und Machine Learning und dessen Anwendung im Bereich Produkt- und Kundenfeedback

Bei Interesse an der Abschlussarbeit schicken Sie bitte einen aktuellen Leistungsspiegel und einen Lebenslauf an Frederik Hering (hering(at)wiwi.uni-frankfurt.de).

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Effekte von Corporate Digital Responsibility-Engagement

Kurzbeschreibung: 

Corporate Digital Responsibility (CDR) beschreibt die freiwillige Übernahme von Unternehmensverantwortung im digitalen Kontext. Das Konzept gewinnt in den letzten Jahren zunehmend an Aufmerksamkeit in Forschung und Praxis. Während das grundsätzliche Verständnis konvergiert, ist die empirische Evaluierung von CDR noch im Anfangsstadium. Dazu soll ein Beitrag geleistet werden und mögliche (positive) Effekte von CDR-Engagement auf Unternehmen gemessen werden. Ziel der Arbeit ist zu beantworten, ob sich CDR-Engagement abseits der intrinsischen Motivation für Unternehmen auszahlen kann.

Zielsetzung:

In der ersten Sitzung werden gemeinsam spezifische Forschungsfragen diskutiert und das weitere Vorgehen festgelegt. Mithilfe einer Case Study in Zusammenarbeit mit einem Unternehmen sollen die Effekte von CDR-Engagement in der Praxis gemessen werden und so experimentell erworbene Erkenntnisse ergänzen.

Bei Interesse an der Abschlussarbeit schicken Sie bitte einen aktuellen Leistungsspiegel und einen Lebenslauf an Dr. K. Valerie Carl (kcarl@wiwi.uni-frankfurt.de).

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Generative KI in kreativen Kontexten

Kurzbeschreibung: 

Generative KI, ein sich entwickelnder Bereich innerhalb der künstlichen Intelligenz (KI), konzentriert sich auf die Entwicklung von Systemen, die in der Lage sind, selbstständig Inhalte zu erstellen, seien es Texte, Bilder oder andere Formen von Daten. Sie basiert auf fortschrittlichen Algorithmen, die oft tiefe neuronale Netze umfassen und es Maschinen ermöglichen, auf der Grundlage von Mustern, die sie aus vorhandenen Daten gelernt haben, neuartige Ergebnisse zu erzeugen. Diese Technologie hat sich in verschiedenen Anwendungen als vielversprechend erwiesen, von der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu kreativen Unternehmungen wie der Erzeugung von Bildern und Musik. Ein Verständnis der Fähigkeiten und Herausforderungen der generativen KI ist von entscheidender Bedeutung, da sie zu einem integralen Bestandteil unserer täglichen Umgebung wird.

Zielsetzung:

In der ersten Sitzung werden gemeinsam spezifische Forschungsfragen diskutiert. Ziel ist es, einen systematischen Literaturüberblick zu erstellen.

Bei Interesse an der Abschlussarbeit schicken Sie bitte einen aktuellen Leistungsspiegel und einen Lebenslauf an Rebecca Heigl (rmheigl(at)wiwi.uni-frankfurt.de).

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Algorithmic Management im Kontext von Influencern: Eine qualitative Masterarbeit mit Grounded Theory-Ansatz

Kurzbeschreibung: 

Social-Media-Plattformen sind im täglichen Leben allgegenwärtig. Sie sind äußerst mächtige Akteure, die das Verhalten von Milliarden von Menschen beeinflussen. Im digitalen Zeitalter üben Influencer eine erhebliche Macht bei der Gestaltung von Online-Narrativen und dem Verbraucherverhalten aus. Um einen tieferen Einblick in ihre dynamische Welt zu erhalten, versucht diese Studie herauszufinden, wie Influencer den Einfluss von algorithmusgesteuerten Content-Strategien auf ihre kreativen Prozesse wahrnehmen und wie sie das Bedürfnis nach Sichtbarkeit mit der Notwendigkeit, ihre persönliche Privatsphäre zu schützen, geschickt abwägen. Als empirische Methode werden qualitative Interviews mit Influencern geführt, die danach mit Hilfe von Grounded Theory ausgewertet werden sollen.

Zielsetzung:

Wie nehmen Influencer die Rolle von algorithmusgesteuerten Inhalten bei der Gestaltung ihrer Strategien zur Inhaltserstellung wahr?

Wie gehen Influencer mit dem Spannungsverhältnis zwischen ihrer Abhängigkeit von Algorithmen in Bezug auf Sichtbarkeit und dem Wunsch nach Schutz ihrer persönlichen Privatsphäre um?

Bei Interesse an der Abschlussarbeit schicken Sie bitte einen aktuellen Leistungsspiegel und einen Lebenslauf an Rebecca Heigl (rmheigl(at)wiwi.uni-frankfurt.de).

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Vorhersage von Song-Hits mittels Audio-Features und Marktdaten

Kurzbeschreibung: 

Plattenfirmen investieren enorme Summen und Ressourcen in neue Talente oder etablierte Künstler, bevor ein Song tatsächlich veröffentlicht wird. Ein Einblick in das, was einen Hit ausmacht, und die Vorhersage des Erfolgs eines Songs würden der Musikindustrie enorme Vorteile bringen. Wissenschaftliche Belege für die Vorhersage von Hits sind jedoch rar. In der Literatur wird diese Frage aus zwei Blickwinkeln angegangen: aus einer internen Perspektive, die sich ausschließlich auf (musikalische) Merkmale stützt, die aus dem Audiomaterial extrahiert werden, und aus einer externen Perspektive, die Aspekte des musikalischen Ökosystems modelliert, indem beispielsweise soziale Medien oder Marktdaten einbezogen werden. Zu den musikalischen Merkmalen gehören Low-Level-Merkmale, die akustische Deskriptoren wie Lautstärke, Dynamik und spektrale Form eines Signals, Rhythmusdeskriptoren oder tonale Informationen erfassen. Im Gegensatz dazu erfassen High-Level-Features abstrakte Konzepte wie Stimmung, Genres, Gesang oder Musikart. Ziel dieser Arbeit ist es, die bisherigen Erkenntnisse in der Literatur zu erweitern, indem sowohl die interne als auch die externe Perspektive in die Analyse einbezogen wird. Die Daten können aus öffentlichen Datenbanken wie dem frei zugänglichen Million Song Dataset (MSD) entnommen werden, das eine Million Songs enthält, die repräsentativ für westliche kommerzielle Musik sind. Für die Extraktion von Low- und High-Level-Features aus den Audiodaten kann das Essentia-Framework verwendet werden. Daten aus sozialen Medien (z. B. Facebook, Instagram) und Marktdaten (z. B. Spotify) liefern ebenfalls wertvolle Erkenntnisse für diese Forschung. Um die Frage zu beantworten, ob Hits vorhergesagt werden können, sollten verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet werden, wie z.B. Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Naïve Bayes und Random Forests. Erforderlich sind sehr gute Programmierkenntnisse und Know-How im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere in Python.

Bei Interesse an der Abschlussarbeit schicken Sie bitte einen aktuellen Leistungsspiegel und einen kurzen Lebenslauf an Prof. Oliver Hinz (hinz(at)wiwi.uni-frankfurt.de).

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Einstiegsliteratur:

  • Dorien Herremans, David Martens, and Kenneth Sörensen. Dance hit song prediction. Journal of New Music Research, 43(3):291–302, 2014.
  • Myra Interiano, Kamyar Kazemi, Lijia Wang, Jienian Yang, Zhaoxia Yu, and Natalia L. Komarova. Musical trends and predictability of success in contemporary songs in and out of the top charts. Royal Society Open Science, 5(5), 2018.
  • H. Silk, R. Santos-Rodriguez, C. Mesnage, T. De Bie, and M. McVicar, “Data science for the detection of emerging music styles,” EPSRC, pp. 4–6, 2014.
  • Yekyung Kim, Bongwon Suh, and Kyogu Lee. #nowplaying the future billboard: Mining music listening behaviors of twitter users for hit song prediction. In Proc. International Workshop on Social Media Retrieval and Analysis, pages 51–56. ACM, 2014
  • Xiao Hu and J Stephen Downie. Exploring mood metadata: Relationships with genre, artist and usage metadata. In Proc. International Society for Music Information Retrieval Conference, pages 67–72, 2007.

 

 

Vergleichende Untersuchung des Product Carbon Footprints von eBooks und gedruckten Büchern

Kurzbeschreibung: 

Fach- und Unterhaltungsliteratur wird zunehmend digital, als sog. eBooks, zur Verfügung gestellt und gelesen. Dabei entfallen ggü. der gedruckten Form einerseits Kosten und Umweltbelastungen bei Herstellung (inkl. der benötigten Vorprodukte wie bspw. Papier, Druckfarben), Verpackung, Lagerung und Transport sowie bei der Entsorgung von Mängel- und Restexemplaren und ggf. sogar beim Lesen (in Form elektrischen Lichts). Andererseits entstehen neue Kosten und Umweltbelastungen durch Datenspeicherung, -verarbeitung und -transport sowie durch Herstellung, Betrieb und Entsorgung der zum Lesen genutzten Hardware (bspw. dezidierte eBook-Reader, oder Tablets, Notebooks, Smartphones und Desktop-Computer, die auch anderen Einsatzzwecken dienen). Ein Vergleich der Umweltbelastungen beider Medienformate entlang der gesamten Wertschöpfungs- und Lebensdauer (Cradle-to-Grave) ist aufgrund der multidimensionalen Einflussparameter (bspw. Anzahl und Umfang der gelesenen Bücher über einen definierten Zeitraum, Konsum neuer/gebrauchter/geliehener Bücher, Kauf bzw. Ausleihe stationär/online, Lesen bei Tageslicht/Dunkelheit, Energiemix, Art und Nutzungsdauer der eingesetzten Hardware, etc.) sehr komplex.

Das Ziel dieser Masterarbeit soll sein, einen Vergleich der Umweltbelastungen – insbesondere des Product Carbon Footprint, bei dem die Treibhausgasemissionen als CO2-Äquivalent für die komplette Lebensdauer eines Produktes ermittelt werden – beider Medienformate (Print vs. eBook) in einer quantifizierbaren Form und in Abhängigkeit von den relevanten Parametern hinsichtlich Herstellung, Kauf- und Leseverhalten, Energiemix, Hardware und ggf. anderen zu ermitteln. Für die identifizierten Parameter sollen statistisch belegbare „typische“ Werte bzw. -bereiche ermittelt werden und die jeweiligen Umweltbelastungen für entsprechende Szenarien konkret berechnet und verglichen werden.

Die Arbeit erfolgt im Auftrag der Bookwire GmbH, einem führenden, international tätigen Anbieter von digitalen Dienstleistungen für Verlage und Self-Publishing-Autoren. Bei beiderseitigem Interesse besteht nach erfolgreichem Studienabschluss die Möglichkeit, gemeinsam mit dem hochmotivierten und -qualifizierten Team der Bookwire die Zukunft des Publizierens zu gestalten.

Bei Interesse an der Abschlussarbeit schicken Sie bitte einen aktuellen Leistungsspiegel und einen kurzen Lebenslauf an Prof. Oliver Hinz (hinz(at)wiwi.uni-frankfurt.de).

Ausgeschrieben ab: sofort

Einstiegsliteratur:

  • A. Manhart. E. Brommer, J. Gröger: PROSA E-Book-Reader - Entwicklung der Vergabekriterien für ein klimaschutzbezogenes Umweltzeichen, Öko-Institut e.V., Freiburg, Juni 2011
  • Moberg, A.; Borggren, C.; Finnveden, G.: Books from an environmental perspective – Part 2: e-books as an alternative to paper books”. International Journal of Life Cycle Assessment (2011) 16:238- 246, Stockholm 2011
  • Q. Kang, J. Lu, J. Xu: Is e-reading environmentally more sustainable than conventional reading? Evidence from a systematic literature review, Library & Information Science Research Volume 43, Issue 3, July 2021, 101105
  • V. Court, S. Sorrell: Digitalisation of goods: a systematic review of the determinants and magnitude of the impacts on energy consumption, 2020, Environmental Research Letters 15 043001
  • Amasawa, E., Ihara, T. & Hanaki, K. Role of e-reader adoption in life cycle greenhouse gas emissions of book reading activities. Int J Life Cycle Assess 23, 1874–1887 (2018).
  • U. Wilke: »Grüner« lesen: Buch oder eBook? - Konzeption eines Bewertungssystems für nachhaltiges Leseverhalten Masterarbeit (Nov. 2013) an Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur in Leipzig, Fakultät Medien, Studiengang Medienmanagement.
  • Jeswani, H.K., Azapagic, A. Is e-reading environmentally more sustainable than conventional reading?. Clean Techn Environ Policy 17, 803–809 (2015).
  • J.F. Aigner: Environmental Implications of Media Consumption embedded in Digital Ecosystems - A bottom-up systems approach to the perennial case of paperless reading in Germany, Degree Project in Environmental Engineering, KTH Royal Institute of Technology, School of Architecture and the built Environment Stockholm, Sweden, 2018.

 

 

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