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There is no longer any doubt about the general effectiveness of psychotherapy. However, up to 40% of patients do not respond to treatment. Despite efforts to develop new treatments, overall effectiveness has not improved. Consequently, practice-oriented research has emerged to make research results more relevant to practitioners. Within this context, patient-focused research (PFR) focuses on the question of whether a particular treatment works for a specific patient. Finally, PFR gave rise to the precision mental health research movement that is trying to tailor treatments to individual patients by making data-driven and algorithm-based predictions. These predictions are intended to support therapists in their clinical decisions, such as the selection of treatment strategies and adaptation of treatment. The present work summarizes three studies that aim to generate different prediction models for treatment personalization that can be applied to practice. The goal of Study I was to develop a model for dropout prediction using data assessed prior to the first session (N = 2543). The usefulness of various machine learning (ML) algorithms and ensembles was assessed. The best model was an ensemble utilizing random forest and nearest neighbor modeling. It significantly outperformed generalized linear modeling, correctly identifying 63.4% of all cases and uncovering seven key predictors. The findings illustrated the potential of ML to enhance dropout predictions, but also highlighted that not all ML algorithms are equally suitable for this purpose. Study II utilized Study I’s findings to enhance the prediction of dropout rates. Data from the initial two sessions and observer ratings of therapist interventions and skills were employed to develop a model using an elastic net (EN) algorithm. The findings demonstrated that the model was significantly more effective at predicting dropout when using observer ratings with a Cohen’s d of up to .65 and more effective than the model in Study I, despite the smaller sample (N = 259). These results indicated that generating models could be improved by employing various data sources, which provide better foundations for model development. Finally, Study III generated a model to predict therapy outcome after a sudden gain (SG) in order to identify crucial predictors of the upward spiral. EN was used to generate the model using data from 794 cases that experienced a SG. A control group of the same size was also used to quantify and relativize the identified predictors by their general influence on therapy outcomes. The results indicated that there are seven key predictors that have varying effect sizes on therapy outcome, with Cohen's d ranging from 1.08 to 12.48. The findings suggested that a directive approach is more likely to lead to better outcomes after an SG, and that alliance ruptures can be effectively compensated for. However, these effects
were reversed in the control group. The results of the three studies are discussed regarding their usefulness to support clinical decision-making and their implications for the implementation of precision mental health.
The publication of statistical databases is subject to legal regulations, e.g. national statistical offices are only allowed to publish data if the data cannot be attributed to individuals. Achieving this privacy standard requires anonymizing the data prior to publication. However, data anonymization inevitably leads to a loss of information, which should be kept minimal. In this thesis, we analyze the anonymization method SAFE used in the German census in 2011 and we propose a novel integer programming-based anonymization method for nominal data.
In the first part of this thesis, we prove that a fundamental variant of the underlying SAFE optimization problem is NP-hard. This justifies the use of heuristic approaches for large data sets. In the second part, we propose a new anonymization method belonging to microaggregation methods, specifically designed for nominal data. This microaggregation method replaces rows in a microdata set with representative values to achieve k-anonymity, ensuring each data row is identical to at least k − 1 other rows. In addition to the overall dissimilarities of the data rows, the method accounts for errors in resulting frequency tables, which are of high interest for nominal data in practice. The method employs a typical two-step structure: initially partitioning the data set into clusters and subsequently replacing all cluster elements with representative values to achieve k-anonymity. For the partitioning step, we propose a column generation scheme followed by a heuristic to obtain an integer solution, which is based on the dual information. For the aggregation step, we present a mixed-integer problem formulation to find cluster representatives. To this end, we take errors in a subset of frequency tables into account. Furthermore, we show a reformulation of the problem to a minimum edge-weighted maximal clique problem in a multipartite graph, which allows for a different perspective on the problem. Moreover, we formulate a mixed-integer program, which combines the partitioning and the aggregation step and aims to minimize the sum of chi-squared errors in frequency tables.
Finally, an experimental study comparing the methods covered or developed in this work shows particularly strong results for the proposed method with respect to relative criteria, while SAFE shows its strength with respect to the maximum absolute error in frequency tables. We conclude that the inclusion of integer programming in the context of data anonymization is a promising direction to reduce the inevitable information loss inherent in anonymization, particularly for nominal data.
Building Fortress Europe Economic realism, China, and Europe’s investment screening mechanisms
(2023)
This thesis deals with the construction of investment screening mechanisms across the major economic powers in Europe and at the supranational level during the post-2015 period. The core puzzle at the heart of this research is how, in a traditional bastion of economic liberalism such as Europe, could a protectionist tool such as investment screening be erected in such a rapid manner. Within a few years, Europe went from a position of being highly welcoming towards foreign investment to increasingly implementing controls on it, with the focus on China. How are we to understand this shift in Europe? I posit that Europe’s increasingly protectionist shift on inward investment can be fruitfully understood using an economic realist approach, where the introduction of investment screening can be seen as part of a process of ‘balancing’ China’s economic rise and reasserting European competitiveness. China has moved from being the ‘workshop of the world’ to becoming an innovation-driven economy at the global technological frontier. As China has become more competitive, Europe, still a global economic leader, broadly situated at the technological frontier, has begun to sense a threat to its position, especially in the context of the fourth industrial revolution. A ‘balancing’ process has been set in motion, in which Europe seeks to halt and even reverse the narrowing competitiveness gap between it and China. The introduction of investment screening measures is part of this process.
While humans find it easy to process visual information from the real world, machines struggle with this task due to the unstructured and complex nature of the information. Computer vision (CV) is the approach of artificial intelligence that attempts to automatically analyze, interpret, and extract such information. Recent CV approaches mainly use deep learning (DL) due to its very high accuracy. DL extracts useful features from unstructured images in a training dataset to use them for specific real-world tasks. However, DL requires a large number of parameters, computational power, and meaningful training data, which can be noisy, sparse, and incomplete for specific domains. Furthermore, DL tends to learn correlations from the training data that do not occur in reality, making DNNs poorly generalizable and error-prone.
Therefore, the field of visual transfer learning is seeking methods that are less dependent on training data and are thus more applicable in the constantly changing world. One idea is to enrich DL with prior knowledge. Knowledge graphs (KG) serve as a powerful tool for this purpose because they can formalize and organize prior knowledge based on an underlying ontological schema. They contain symbolic operations such as logic, rules, and reasoning, and can be created, adapted, and interpreted by domain experts. Due to the abstraction potential of symbols, KGs provide good prerequisites for generalizing their knowledge. To take advantage of the generalization properties of KG and the ability of DL to learn from large-scale unstructured data, attempts have long been made to combine explicit graph and implicit vector representations. However, with the recent development of knowledge graph embedding methods, where a graph is transferred into a vector space, new perspectives for a combination in vector space are opening up.
In this work, we attempt to combine prior knowledge from a KG with DL to improve visual transfer learning using the following steps: First, we explore the potential benefits of using prior knowledge encoded in a KG for DL-based visual transfer learning. Second, we investigate approaches that already combine KG and DL and create a categorization based on their general idea of knowledge integration. Third, we propose a novel method for the specific category of using the knowledge graph as a trainer, where a DNN is trained to adapt to a representation given by prior knowledge of a KG. Fourth, we extend the proposed method by extracting relevant context in the form of a subgraph of the KG to investigate the relationship between prior knowledge and performance on a specific CV task. In summary, this work provides deep insights into the combination of KG and DL, with the goal of making DL approaches more generalizable, more efficient, and more interpretable through prior knowledge.
Family firms play a crucial role in the DACH region (Germany, Austria, Switzerland). They are characterized by a long tradition, a strong connection to the region, and a well-established network. However, family firms also face challenges, especially in finding a suitable successor. Wealthy entrepreneurial families are increasingly opting to establish Single Family Offices (SFOs) as a solution to this challenge. An SFO takes on the management and protection of family wealth. Its goal is to secure and grow the wealth over generations. In Germany alone, there are an estimated 350 to 450 SFOs, with 70% of them being established after the year 2000. However, research on SFOs is still in its early stages, particularly regarding the role of SFOs as firm owners. This dissertation delves into an exploration of SFOs through four quantitative empirical studies. The first study provides a descriptive overview of 216 SFOs from the DACH-region. Findings reveal that SFOs exhibit a preference for investing in established companies and real estate. Notably, only about a third of SFOs engage in investments in start-ups. Moreover, SFOs as a group are heterogeneous. Categorizing them into three groups based on their relationship with the entrepreneurial family and the original family firm reveals significant differences in their asset allocation strategies. Subsequent studies in this dissertation leverage a hand-collected sample of 173 SFO-owned firms from the DACH region, meticulously matched with 684 family-owned firms from the same region. The second study focusing on financial performance indicates that SFO-owned firms tend to exhibit comparatively poorer financial performance than family-owned firms. However, when members of the SFO-owning family hold positions on the supervisory or executive board of the firm, there's a notable improvement. The third study, concerning cash holdings, reveals that SFO-owned firms maintain a higher cash holding ratio compared to family-owned firms. Notably, this effect is magnified when the SFO has divested its initial family firms. Lastly, the fourth study regarding capital structure highlights that SFO-owned firms tend to display a higher long-term debt ratio than family-owned firms. This suggests that SFO-owned firms operate within a trade-off theory framework, like private equity-owned firms. Furthermore, this effect is stronger for SFOs that sold their original family firm. The outcomes of this research are poised to provide entrepreneurial families with a practical guide for effectively managing and leveraging SFOs as a strategic long-term instrument for succession and investment planning.
Some of the largest firms in the DACH region (Germany, Austria, Switzerland) are (partially) owned by a foundation and/or a family office, such as Aldi, Bosch, or Rolex. Despite their growing importance, prior research neglected to analyze the impact of these intermediaries on the firms they own. This dissertation closes this research gap by contributing to a deeper understanding of two increasingly used family firm succession vehicles, through four empirical quantitative studies. The first study focuses on the heterogeneity in foundation-owned firms (FOFs) by applying a descriptive analysis to a sample of 169 German FOFs. The results indicate that the family as a central stakeholder in a family foundation fosters governance that promotes performance and growth. The second study examines the firm growth of 204 FOFs compared to matched non-FOFs from the DACH region. The findings suggest that FOFs grow significantly less in terms of sales but not with regard to employees. In addition, it seems that this negative effect is stronger for the upper than for the middle or lower quantiles of the growth distribution. Study three adopts an agency perspective and investigates the acquisition behavior within the group of 164 FOFs. The results reveal that firms with charitable foundations as owners are more likely to undertake acquisitions and acquire targets that are geographically and culturally more distant than firms with a family foundation as owner. At the same time, they favor target companies from the same or related industries. Finally, the fourth study scrutinizes the capital structure of firms owned by single family-offices (SFOs). Drawing on a hand-collected sample of 173 SFO-owned firms in the DACH region, the results show that SFO-owned firms display a higher long-term debt ratio than family-owned firms, indicating that SFO-owned firms follow trade-off theory, similar to private equity-owned firms. Additional analyses show that this effect is stronger for SFOs that sold their original family firm. In conclusion, the outcomes of this dissertation furnish valuable research contributions and offer practical insights for families navigating such intermediaries or succession vehicles in the long term.
Diese Dissertationsschrift befasst sich mit der Erforschung des motorischen Gedächtnisses. Wir gehen der Frage nach, ob sich dort Analogien zu im deklarativen Gedächtnis bekannten kontextuellen und inhibitorischen Effekten finden lassen.
Der erste von drei peer reviewed Artikeln setzt sich mit der generellen Bedeutung von externen Kontextmerkmalen für einen motorischen Gedächtnisabruf auseinander. Wir veränderten zwei verschiedene Sätze motorischer Sequenzen entlang einer hohen Zahl entsprechender Merkmale. Signifikant unterschiedliche Erinnerungsleistungen wiesen auf eine Kontextabhängigkeit motorischer Inhalte hin. Die Erinnerungsleistung variierte entlang der seriellen Output-Position. Bei einem Kontextwechsel blieb die Erinnerungsleistung über den Abrufverlauf nahezu stabil, bei Kontextbeibehaltung fiel diese schnell signifikant ab.
Beide weiteren peer reviewed Artikel wenden sich dann der Inhibition motorischer Sequenzen zu. Im zweiten Artikel begutachten wir drei Sätze motorischer Sequenzen, die wir mit verschiedenen Händen ausführen ließen, auf ein selektives gerichtetes Vergessen. Die Vergessen-Gruppe zeigte dies nur, wenn für Satz Zwei und Drei dieselbe Hand benutzt wurde und somit ein hohes Interferenzpotenzial zwischen diesen Listen bestand. War dieses im Vergleich niedrig, indem beide Sätze mit verschiedenen Händen auszuführen waren, trat kein selektives gerichtetes Vergessen auf. Das deutet auf kognitive Inhibition als wirkursächlichen Prozess.
Im dritten Artikel schließlich untersuchen wir Effekte willentlicher kognitiver Unterdrückung sowohl des Gedächtnisabrufs als auch des Ausführens in einer motorischen Adaptation des TNT (think/no-think) – Paradigmas (Anderson & Green, 2001). Waren die Sequenzen in Experiment 1 anfänglich stärker trainiert worden, so zeigten willentlich unterdrückte (no-think) motorische Repräsentationen eine deutliche Verlangsamung in deren Zugänglichkeit und tendenziell auch in der Ausführung, - im Vergleich zu Basisraten-Sequenzen. Waren die Sequenzen in Experiment 2 dagegen nur moderat trainiert, wurden diese auch schlechter erinnert und deutlich verlangsamt ausgeführt. Willentliche kognitive Unterdrückung kann motorische Gedächtnisrepräsentation und deren Ausführung beeinflussen.
Unsere drei Artikel bestätigen motorische Analogien bekannter Kontext- und Inhibitionseffekte im deklarativen Gedächtnis. Wir führen ein selektives gerichtetes Vergessen motorischer Inhalte eindeutig auf Inhibition zurück und bestätigen darüber hinaus Effekte der willentlichen Unterdrückung motorischer Gedächtnisrepräsentation.
Anmerkung: Es handelt sich um die 1. Auflage der Dissertation.
2. überarbeitete Auflage siehe:
"https://ubt.opus.hbz-nrw.de/frontdoor/index/index/docId/2166".
Ausgangspunkt der politisch-ikonographischen Untersuchung, in deren Zentrum zwei Staatsporträts König Maximilians II. von Bayern stehen, ist die Beobachtung, dass diese beiden Bildnisse grundsätzlich unterschiedliche Inszenierungsformen wählen. Das erste von Max Hailer gefertigte Werk zeigt Maximilian II. im vollen bayerischen Krönungsornat und greift eine tradierte Darstellungsweise im Staatsporträt auf. Es entstand zwei Jahre nach Maximilians II. Thronbesteigung und damit nach den revolutionären Unruhen der Jahre 1848/49 im Jahr 1850. Das zweite wurde von Joseph Bernhardt 1857 bis 1858 gemalt und im Jahr 1858 zum zehnjährigen Thronjubiläum des Monarchen erstmals präsentiert. Die Inszenierung ändert sich im zweiten Bildnis: Das bayerische Krönungsornat ist der Generalsuniform gewichen, ebenso weitere Details, die sich noch in der ersten Darstellung finden: Draperie und Wappen fehlen, der übliche bayerisch-königliche Thronsessel ist durch einen anderen ersetzt. In den Hintergrund gedrängt ist die Verfassung, immerhin seit 1818 staatliche Rechtsgrundlage des bayerischen Königreichs. Die beiden Staatsporträts Maximilians II. leiten offensichtlich von den Herrscherbildnissen im vollen bayerischen Krönungsornat seines Großvaters Maximilian I. und Vaters Ludwig I. über zu einer solchen in Uniform mit Krönungsmantel wie sie sich bei Napoleon III. und Friedrich Wilhelm IV. finden und wie sie sein Sohn Ludwig II. weiterführte. Es stellt sich somit die Frage, welche Faktoren zu diesem prägnanten Wandel in der Inszenierung Maximilians II. als König von Bayern führten. Die Arbeit geht der These nach, dass beide Darstellungen grundlegend auf eine reaktionäre, gegen die Revolution 1848/49 gerichtete Politik ausgelegt sind, wobei dieser reaktionäre Charakter in Maximilians II. Bildnis von 1858 noch eine Steigerung im Vergleich zu derjenigen von 1850 erfährt. Zudem wandelt sich die innenpolitisch-historische Ausrichtung des ersten Porträts bei der zweiten Darstellung des bayerischen Monarchen in eine außenpolitisch-progressive. Die Legitimation Maximilians II. begründet sich nicht mehr, wie bei ersterem, in der Geschichte und der Herrschaft der Wittelsbacher, sondern in seinen eigenen Errungenschaften und seiner eigenen Herrschaft. Dieser Wechsel der politischen Bildaussage fußt sowohl auf den politischen Veränderungen und Entwicklungen innerhalb und außerhalb Bayerns als auch auf der Entwicklung des Staatsporträts in der Mitte des 19. Jahrhunderts. Nach nur zehn Jahren wird so eine veränderte Botschaft über Maximilians II. Position und Machtanspruch ausgesendet.
Debatten führen nicht immer zu einem Konsens. Selbst die Vorlage von Beweisen bewirkt nicht immer eine Überzeugung der Gegenseite. Dies zeigt sich nicht nur in der Geschichte der Wissenschaften (vgl. Ludwik Fleck, Bruno Latour), sondern auch in der in unterschiedlichen Disziplinen geführten zeitgenössischen Debatte unter dem Label ‚science wars‘ zwischen einem Realismus und Konstruktivismus beziehungsweise Relativismus. Unterschiede in ihren Legitimierungen zeigen systematisch verschiedene Wirklichkeits- und Wahrheitsverständnisse, die sich aus den vom Seinsstandort der Perspektive abhängigen Grundannahmen konstituieren. Über einen wissenssoziologischen Zugriff wird es möglich die (sozio-)strukturlogische Konstitution von Perspektivität zu analysieren, die eine epistemologisch vorstrukturierte Revolvierung untereinander inkommensurabler Beiträge in der Debatte aufdeckt, was als Erklärung für ungelöste Debatten in Wissenschaft, Politik und Alltag überhaupt fungieren kann.
Die vorliegende Arbeit orientiert sich in ihrem Vorgehen an dem von Paul Boghossian veröffentlichten Werk ‚Angst vor der Wahrheit‘ als zeitgenössischen Vertreter eines Neuen Realismus. Hierbei werden zum einen den direkten Bezügen von Boghossian die Aussagen der kritisierten Perspektiven (v.a. Latour und Goodman) gegenübergestellt, als auch zum anderen weitere Spielarten eines Konstruktivismus (kognitionstheoretischer Konstruktivismus nach Maturana und Varela, soziologischer Konstruktivismus nach Berger und Luckmann, Wissenschaftssoziologie am Beispiel von Bloor und Latour, die Systemtheorie von Luhmann sowie postkonstruktivistische Positionen) in den Dimensionen ‚Wissensverständnis‘, ‚Subjektrelevanz‘ und ‚Einstellung zu einer naturalistischen Grundlage‘ vorgestellt. Es wird eine systematische und beidseitige Fehlinterpretation in der Debatte zwischen Realismus und Konstruktivismus sichtbar. Diese wird auf die Seinsgebundenheit von Perspektiven nach dem Verständnis einer mannheimschen Wissenssoziologie zurückgeführt. Anhand einer Rekonstruktion der Erkenntnistheorie des frühen Mannheims (1922: ‚Strukturanalyse der Erkenntnistheorie‘) wird die (sozio-)strukturlogische Konstitution erkenntnistheoretischer Elemente von Grundwissenschaften herausgearbeitet, wodurch denkstilgemäße Objektivierungen (und damit Wahrheitsverständnisse) unterschieden werden können. Diese Unterschiede erklären nicht nur die Inkommensurabilität von heterogenen Perspektiven in Debatten, sondern zeigen auf, dass das Aufeinandertreffen der Debattierenden vorstrukturiert sind. Der Ablauf einer Debatte ist soziostrukturell determiniert. Abschließend wird in der vorliegenden Arbeit diskutiert, inwiefern der verfahrenen Situation einer Debatte entgegengewirkt werden kann und auf welche Weise eine wissenssoziologische Analyse zu einem gegenseitigen Verständnis zwischen debattierenden Parteien beitragen kann.
Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Fragestellung, ob und wie Intersektionalität als analytische Perspektive für literarische Texte eine nützliche Ergänzung für ethnisch geordnete Literaturfelder darstellt. Diese Fragestellung wird anhand der Analyse dreier zeitgenössischer chinesisch-kanadischer Romane untersucht.
In der Einleitung wird die Relevanz der Themenbereiche Intersektionalität und asiatisch-kanadische Literatur erörtert. Das darauffolgende Kapitel bietet einen historischen Überblick über die chinesisch-kanadische Einwanderung und geht detailliert auf die literarischen Produktionen ein. Es wird aufgezeigt, dass, obwohl kulturelle Güter auch zur Artikulation von Ungleichheitsverhältnissen aufgrund von zugeschriebener ethnischer Zugehörigkeit entstehen, ein Diversifizierungsbestreben innerhalb der literarischen Gemeinschaft von chinesisch-kanadischen Autor:innen identifiziert werden kann. Das dritte Kapitel widmet sich dem Begriff „Intersektionalität“ und stellt, nach einer historischen Einordnung des Konzeptes mit seinen Ursprüngen im Black Feminism, Intersektionalität als bindendes Element zwischen Postkolonialismus, Diversität und Empowerment dar – Konzepte, die für die Analyse (kanadischer) Literatur in dieser Dissertation von besonderer Relevanz sind. Anschließend wird die Rolle von Intersektionalität in der Literaturwissenschaft aufgegriffen. Die darauffolgenden exemplarischen Analysen von Kim Fus For Today I Am a Boy, Wayson Choys The Jade Peony und Yan Lis Lily in the Snow veranschaulichen die vorangegangen methodischen Überlegungen. Allen drei Romanen vorangestellt ist die Kontextualisierung des jeweiligen Werkes als chinesisch-kanadisch, aber auch bisher vorgenommene Überlegungen, die diese Einordnung infrage stellen. Nach einer Zusammenfassung des Inhalts folgt eine intersektionale Analyse auf der inhaltlichen Ebene, die in den familiären und weiteren sozialen Bereich unterteilt ist, da sich die Hierarchiemechanismen innerhalb dieser Bereiche unterscheiden oder gegenseitig verstärken, wie aus den Analysen hervorgeht. Anschließend wird die formale Analyse mit einem intersektionalen Schwerpunkt in einem separaten Unterkapitel näher beleuchtet. Ein drittes Unterkapitel widmet sich einem dem jeweiligen Roman spezifischen Aspekt, der im Zusammenhang mit einer intersektionalen Analyse von besonderer Relevanz ist. Die Arbeit schließt mit einem übergreifenden Fazit, welches die wichtigsten Ergebnisse aus der Analyse zusammenfasst und mit weiteren Überlegungen zu den Implikationen dieser Dissertation, vor allem im Hinblick auf sogenannte kanadische „master narratives“, die eine weitreichende, kontextuelle Relevanz für das Arbeiten mit literarischen Texten aufweisen und durch einen intersektionalen literarischen Ansatz in Zukunft gegebenenfalls gewinnbringend ergänzt werden können.
