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Das Ziel dieser Arbeit ist es zu bestimmen, wie Chatbots in der Vertriebskommunikation wahrgenommen werden und in weitere Folge wie diese von deren Usern/Userinnen akzeptiert werden. Hierbei wird speziell der Fokus auf Chatbots gelegt, die mit künstlicher Intelligenz versehen sind und darauf basierend die an sie gestellten Fragen beantworten können.Folgende Forschungsfrage wird dabei gestellt: Welche Rolle spielen auf künstliche Intelligenz basierte Chatbots in der Vertriebskommunikation? Um die Forschungsfrage zu beantworten wurden sowohl Experten-/Expertinneninterviews als auch User-/Userinneninterviews durchgeführt, um sowohl die Kunden-/Kundinnensicht als auch die Unternehmenssicht zu gewährleisten. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass Chatbots, die auf künstlicher Intelligenz basieren, in der Theorie allen anderen Chatbots in den meisten Fällen überlegen sind. Die Praxis zeigt dabei allerdings einige Abweichungen zu dieser theoretischen Feststellung auf. Alles in allem können Chatbots speziell in der heutigen Zeit, in der viele Arbeitsschritte automatisiert werden, einem Unternehmen einen gewaltigen Mehrwert liefern. Diese Art der Kommunikation wird immer populärer und daher auch in Zukunft inBereichenwie dem abstrakten Denkenweiterentwickelt werden. Die Kombination aus Theorie, Experten-/Expertinnensicht sowie Kunden-/Kundinnensicht ermöglicht dabei spannende Einblicke in das Feld der technologiebasierten Vertriebskommunikation. *****The goal of this work is to determine how chatbots are perceived in sales communication and subsequently how they are accepted by their users. The focus of this thesis lies on chatbots that use artificial intelligence to answer the questions posed to them. Therefore, the following research question is asked: What is the role of artificial intelligence-based chatbots in sales communication? To answer the research question, both expert interviews and user interviews were conducted to ensure both the customer view and the compan

This dissertation investigates the influence of recombination upon the evolution of mutation rates, and the properties of mutational load in evolving populations, using the tools of experimental evolution. It is shown, in Chapter 1, that conjugation inhibits the spread of mutator alleles in an experimental bacterial population. This result confirms previous experimental and theoretical findings that mutator alleles spread by remaining in linkage with beneficial mutations. The exchange of genetic material across individuals disrupts this process, and thereby makes it more difficult for mutator alleles to rise in frequency. This phenomenon likely plays an important role in limiting mutation rates in natural populations. In Chapter 2, the fitness cost of mismatch repair deficiency is carefully measured in experimental yeast populations, and found to be substantial (>2%). It is shown that this fitness cost is indirect, attributable to a heavy tail of less fit individuals in the distribution of fitness of the mutator population. Separately, the lethal mutation rate of the mismatch- repair-deficient strain is estimated by observing and tracking thousands of budding events of single cells. The reduction in fitness caused by the presence of less-fit individuals in the mutator population and the excess lethal rate of the mutator strain neatly sum to account for the separately measured fitness cost relative to the wild-type strain. The methods of Chapter 2 are extended in Chapter 3 to produce time-series data from an evolving population. A population of mismatch-repair-deficient yeast is founded from a single cell, in order to begin from a state of no mutational load, and the development of load as the population moves towards mutation-selection balance is measured by estimating the distribution of fitness at several time points. Loads are computed at the early time points, and the methods of approximate Bayesian computation are applied to estimate the deleterious mutation ra