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Preis für Mittweidaer Studentin Bianca Emmert im Big-Data-Wettbewerb

Nach der Preisverleihung:<br>Rupert Lehner (Fujitsu Deutschland), Bianca Emmert,<br>Jochen Brünger (Vorstand Fujitsu Next e.V.),<br>Haupt-Preisträger André Hacker und<br>Prof. Dr. Peter Heusch (Wissenschaftlicher Beirat) (v.l.)

"Sind wir bereit für den Big-Data-Lifestyle?" - mit dieser Frage beschäftigte sich Bianca Emmert, Studentin im Masterstudiengang Information and Communication Science in ihrer Bachelorarbeit. Sie untersuchte ihr Verhalten in einem Selbstbeobachtungs-Experiment unter Einsatz von Echtzeit-Beobachtungsinstrumenten aus dem Internet. Mithilfe dieser Methode schaffte sie sich Transparenz über ihre persönlichen Lebensgewohnheiten und reflektierte in ihrer Abschlussarbeit mit dem Untertitel "Eine Betrachtung und Analyse der Quantified-Self-Bewegung im Umfeld von Big Data" kritisch die eigenen Erfahrungen.

Für die Originalität ihrer Feldstudie wurde die Medienmanagement-Absolventin im November mit dem Sonderpreis des Big Data Awards des Fujitsu NEXT e.V. ausgezeichnet. Die Preisträgerin selbst zeigte sich überrascht: "Ich habe eigentlich gar nicht damit gerechnet und mich deswegen noch mehr gefreut." Den mit 500 Euro dotierten Sonderpreis hatte Fujitsu Next auch eigens für die Mittweidaer Studentin gestiftet, weil sie eine Arbeit eingereicht hatte, die zwar nicht originär aus der IT stammt, sich aber dennoch auf innovative Weise mit der Thematik Big Data auseinandersetzt.
Professor Klaus Liepelt, Gutachter der Bachelorarbeit von Bianca Emmert, stimmt zu: "Das Konzept ist von eigenwilliger Neugier getragen. Bei seiner systematischen Umsetzung hat die junge Wissenschaftlerin ein Talent zu Handhabung komplexer Sachverhalte offenbart." Im Masterstudiengang beschäftigt sie sich nun mit dem innovativem Gebiet der relationalen Publikumsforschung.

Fujitsu NEXT ist ein Anwenderverein, der sich 2010 gegründet hat und sich mit aktuellen Themen aus der IT beschäftigt. Den diesjährigen Haupt-Award gewann André Hacker von der FU Berlin für seine Bachelorarbeit zum Thema "Evaluating Parallel Data Processing Systems for Scalable Feature Selection".