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This doctoral thesis contains four empirical studies analysing the personal accountability of prime ministers and the electoral presidentialisation of parliamentary elections in European democracies. It develops the concept of presidentialised prime ministerial accountability as a behavioural element in the chain of accountability in parliamentary systems. The ongoing presidentialisation of parliamentary elections, driven by changes in mass communication and erosion of societal cleavages, that fosters an increasing influence of prime ministers' and other leading candidates' personalities on vote choices, has called performance voting – and the resulting accountability mechanism of electoral punishment and reward of governing parties – into question. This thesis analyses whether performance voting can be extended to the personal level of parliamentary governments and asks whether voters hold prime ministers personally accountable for the performance of their government. Furthermore, it explores how voters change their opinion of prime ministers and how differences in party system stability and media freedom between Western and Central Eastern Europe contribute to higher electoral presidentialization in Central Eastern European parliamentary elections. This thesis relies on several national data sources: the "British Election Study", the "German Longitudinal Election Study" and other German election surveys, the "Danish Election Study", as well as, data from the "Forschungsgruppe Wahlen". In addition, it utilises cross-national data from the "Comparative Study of Electoral Systems".
The wide accessibility of the Internet and web-based programs enable an increased volume of online interventions for mental health treatment. In contrast to traditional face-to-face therapy, online treatment has the potential to overcome some of the barriers such as improved geographical accessibility, individual time planning, and reduced costs. The availability of clients' treatment data fuels research to analyze the collected data to obtain a better understanding of the relationship among symptoms in mental disorders and derive outcome and symptom predictions. This research leads to predictive models that can be integrated into the online treatment process to assist clinicians and clients. This dissertation discusses different aspects of the development of predictive modeling in online treatment: Categorization of predictive models, data analyses for predictive purposes, and model evaluation. Specifically, the categorization of predictive models and barriers against the uptake of mental health treatment are discussed in the first part of this dissertation. Data analysis and predictive modeling are emphasized in the second part by presenting methods for inference and prediction of mood as well as the prediction of treatment outcome and costs. Prediction of future and current mood can be beneficial in many aspects. Inference of users' mood levels based on unobtrusive measures or diary data can provide crucial information for intervention scheduling. Prediction of future mood can be used to assess clients' response to the treatment and expected treatment outcome. Prediction of the expected treatment costs and outcomes for different treatment types allows simultaneous optimization of these objectives and to increase the cost-effectiveness of the treatment. In the third part, a systematic predictive model evaluation incorporating simulation analyses is demonstrated and a method for model parameter estimation for computationally limited devices is presented. This dissertation aims to overcome the current challenges of predictive model development and its use in online treatment. The development of predictive models for varies data collected in online treatment is demonstrated and how these models can be applied in practice. The derived results contribute to computer science and mental health research with client individual data analysis, the development ofpredictive models, and their statistical evaluation.
Es gibt bisher wenige empirische Modelle zum Flugzeugkabinenkomfort, und vereinzelt werden Umgebungsfaktoren wie Akustik, Turbulenzen, Temperatur und Luftqualität untersucht, aber kein Vorhersagemodell für den Gesamtkomfort existiert bislang. Ziel der Studie ist es, die Determinanten für das Komforterleben bzw. die Zufriedenheit in der Flugzeugkabine zu identifizieren. Dabei wird ein Methodenmix aus drei Datenerhebungen angewendet: (1) In der ersten Untersuchung werden zehn Flugzeugkabinenbilderpaare zehn Sekunden pro Bild präsentiert. Über die multidimensionale Skalierung wird auf einer fünfstufigen Skala die Ähnlichkeit von sehr bis gar nicht dargeboten. Die eindimensionale Darstellung der Bilder legt nahe, dass es einen Faktor wie "Platz zum Sitzen" gibt. In Interviews wird der Annahme nachgegangen. (2) In Interviews assoziierten 61 Psychologiestudierende Nomina zum Fliegen. Bei den Kategorien stellt Platz/Beinfreiheit der am häufigsten genannte Komfortaspekt innerhalb einer Flugzeugkabine dar. Sitzkomfort, Flugbegleiter, Inflight-Entertainment, Essen, Trinken, Sicherheit, Sauberkeit wurden oft genannt, Temperatur, Design, Toiletten, Geräusche, Turbulenzen, Geruch, Luftqualität, Beleuchtung, Raucherbereiche und ein gutes Preis-Leistungsverhältnis nur vereinzelt. (3) Die Fragebögen am Hamburger Flughafen greifen die in den Interviews genannten Komfortaspekte auf. 301 Passagiere beantworteten Zufriedenheitsitems auf einer fünfstufigen Skala. Mittels einer explorativen Faktorenanalyse werden fünf Faktoren aus den Items extrahiert, die räumliche, physiologische, psychologische, physikalische und organisatorische Aspekte beinhalten. Eine lineare multiple Regression mit den fünf Faktoren zum Item "Gesamtzufriedenheit" ist hochsignifikant und klärt 40,5% Varianz auf. Die Moderatoreinflüsse und Interaktionen werden teils signifikant und klären 1,6% weniger (Fluglänge) oder 1,5% mehr (Fluggesellschaft und Flugangst) Varianz auf. Mittelwertvergleiche zeigen, dass die Star Alliance Fliegenden und Nicht-Flugängstlichen bei allen fünf Faktoren und fast allen Items hochsignifikant höhere Zufriedenheitswerte als Billigfliegende und Flugängstliche aufweisen. Bei Kurz- über Mittel- zum Langstreckenflug wurde eine v-Form gefunden mit der geringsten Zufriedenheit bei Mittelstreckenflügen mit hochsignifikanten Unterschieden. Entscheidend ist das durch die Kombination aus Zusammenhangs- und Vorhersageanalyse für den Forschungsbereich "Komfort in der Flugzeugkabine" neu generierte Gesamtkomfortmodell.
Personally meaningful tourist experiences foster subjective mental wellbeing. Modern, human-centred technologies such as gamified technology have been recognised as a promising means to support tourists in their co-creation of meaningful tourist experiences. However, a deeper understanding and conceptualisation of tourists' engagement with gamified technologies in the tourist experience has remained absent so far. This study draws on positive psychology as the guiding theoretical lens to conceptualise and explore tourists' underlying motives for engaging with gamified technology, as well as the gratifications thereof for the tourist experience. In doing so, this thesis identifies how tourists generate meaning through interacting with gamified technology in the tourist experience, thereby fostering the co-creation of meaningful tourist experiences and contributing to subjective mental wellbeing. Being among the first studies to link the concepts of positive psychology, gamified technology, and tourist experiences, the results of this thesis provide rich findings on the underlying motives for tourists to engage with gamified technology during vacation, as well as the gratifications of gamified technology for the creation of meaning in the tourist experience. Using the theoretical lens of positive psychology and achievement motivation theory as the main theoretical underpinning, this study is positioned at the intersection of social psychology, human-computer interaction, and tourism as the field of application. Conceptually, this thesis provides an in-depth understanding of tourists’ engagement with gamified technology, including the socio-psychological motivators for engagement and the outcomes thereof for the tourist experience.