Abschlussarbeiten
Vielen Dank für Ihr Interesse, am ISDL-Lehrstuhl Ihre Abschlussarbeit zu schreiben. Für einen reibungslosen Ablauf beachten Sie bitte die nachstehenden Hinweise. Vielen Dank.
Ablauf
1. Bitte informieren Sie sich über die möglichen Abschlussarbeitsthemen auf dieser Website und entscheiden sich für ein Thema. Das Formular darf nur nach Rücksprache mit einem Betreuer mehrfach ausgefüllt werden.
2. Bitte informieren Sie sich über die maximale Bearbeitungsdauer Ihrer Abschlussarbeit und Ihr angestrebtes Anmeldedatum. Die Anmeldung sollte innerhalb der nächsten sechs Wochen nach Anfrage erfolgen.
3. Zur Anfrage für eine Abschlussarbeit nutzen Sie bitte das Formular im unteren Teil der Website. Bitte beachten Sie dabei auch ggf. angegebene Hinweise in den einzelnen Themenstellungen.
4. Nach Abschicken des Formulars wird sich der dafür zuständige Mitarbeiter bzw. die dafür zuständige Mitarbeiterin mit Ihnen in Kontakt setzen.
Themen
Human-AI Relationships
Die Verfügbarkeit von hochentwickelten KI-Tools für die breite Öffentlichkeit hat sowohl positive als auch negative Reaktionen zur Folge. In Zukunft werden viele Bereiche durch die Interaktion zwischen Menschen und KI-Tools gekennzeichnet sein, unter anderem auch interpersonelle Beziehungen wie Freundschaften. Dieses Forschungsgebiet umfasst eine Vielzahl von Unterthemen, z.B. das Attachment zu solchen KI-„Freunden“, die wahrgenommene Objektivität von Inhalten, die von großen Sprachmodellen generiert werden, die wahrgenommene Handlungsfähigkeit von KI-Chatbots, die Auswirkungen der Interaktion mit KI auf die geistige Gesundheit, sowie Datenschutzaspekte im Kontext von KI-Chatbots.
Startzeitpunkt: ab sofort
Methode: verschiedene Methoden möglich
Level: Bachelor/Master
Sprache: Englisch/Deutsch
Weiteres Vorgehen: Eine spezifische Forschungsfrage liegt vor und wird mit dem Betreuer besprochen.
Einstiegsliteratur:
Schuetz, S., & Venkatesh, V. (2020). Research Perspectives: The Rise of Human Machines: How Cognitive Computing Systems Challenge Assumptions of User-System Interaction. Journal of the Association for Information Systems, 21(2), 460–482. doi.org/10.17705/1jais.00608
Pentina, I., Hancock, T., & Xie, T. (2023). Exploring relationship development with social chatbots: A mixed-method study of replika. Computers in Human Behavior, 140, 107600. doi.org/10.1016/j.chb.2022.107600
Fügener, Andreas; Grahl, Jörn; Gupta, Alok; Ketter, Wolfgang (2021): Will Humans-in-the-Loop Become Borgs? Merits and Pitfalls of Working with AI. In: MISQ 45 (3), S. 1527–1556. DOI: 10.25300/MISQ/2021/16553.
User Resistance to Human-like AI Systems
Im Zuge des technologischen Fortschritts und der wachsenden Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Alltag entstehen zunehmend Anwendungen, die darauf abzielen, soziale und emotionale Bedürfnisse der Nutzer zu erfüllen. Eine besondere Entwicklung in diesem Bereich sind KI-basierte Apps, die menschenähnliches Verhalten und Interaktionen simulieren. Trotz der technischen Innovationen und potenziellen Nutzen dieser Anwendungen gibt es eine spürbare Zurückhaltung und Widerstand in der Nutzerakzeptanz. Ziel der Abschlussarbeit ist es, die Gründe für die User Resistance gegenüber diesen Anwendungen zu untersuchen und zu verstehen, welche psychologischen, sozialen und technologischen Faktoren diese Barrieren beeinflussen.
Startzeitpunkt: ab sofort
Methode: verschiedene Methoden möglich
Level: Master
Sprache: Englisch/Deutsch
Weiteres Vorgehen: Eine spezifische Forschungsfrage liegt vor und wird mit dem Betreuer besprochen.
Einstiegsliteratur:
Pentina, I., Hancock, T., & Xie, T. (2023). Exploring relationship development with social chatbots: A mixed-method study of replika. Computers in Human Behavior, 140, 107600. doi.org/10.1016/j.chb.2022.107600
Seeger, A.-M., Pfeiffer, J., & Heinzl, A. (2021). Texting with Humanlike Conversational Agents: Designing for Anthropomorphism. Journal of the Association for Information Systems, 22(4). doi.org/10.17705/1jais.00685
Schuetz, S., & Venkatesh, V. (2020). Research Perspectives: The Rise of Human Machines: How Cognitive Computing Systems Challenge Assumptions of User-System Interaction. Journal of the Association for Information Systems, 21(2), 460–482. doi.org/10.17705/1jais.00608
Ansätze zur Messung und Entwicklung einer zeitgemäßen IT-, Arbeits- und Firmenkultur
Was können und müssen Unternehmen tun, um eine zeitgemäße Kultur des Arbeitens, Kommunizierens und Miteinanderumgehens speziell für IT-nahe Berufe zu schaffen?
Seit vielen Jahren sind insbesondere Menschen mit IT- und Business-Kenntnissen – die typischen WI- und IISM-Absolventen – eine der nachgefragtesten Gruppen auf dem Arbeitsmarkt. Das hat dazu geführt, dass sich Unternehmen immer stärker bemühen, mögliche Kandidaten zielgruppengerecht anzusprechen und sich als attraktiver Arbeitgeber zu präsentieren. Ein Teil der Literatur aus der langen Forschungstradition zu Berufsbildern, Fähigkeiten, Eigenschaften und Bedarfen von IT-Fachkräften (IT workers, IT talent, IT professionals) hat dabei u.a. gezeigt, dass heute „weiche“ Anforderungen die Wunschliste an einen Idealarbeitgeber dominieren und eine gesunde Arbeits-, Firmen- und Kommunikationskultur wichtige Entscheidungskriterien für die knappen Bewerber sind. Der Schwerpunkt soll daher auf einem der folgenden Bereiche liegen:
- Was sind die konkreten Bausteine einer modernen Arbeitskultur?
- Welche Maßnahmen zur Entwicklung einer guten „Kultur“ im Unternehmen gibt es und welche davon wirken nachweislich?
- Was machen Firmen, um eine zielgruppengerechte „Kultur“ im Unternehmen speziell für bestimmte Zielgruppen (WI/IT oder auch andere) zu schaffen?
- Wie kann man „Kultur“ im Unternehmen messen?
Startzeitpunkt: ab sofort
Methode: verschiedene Methoden möglich (v.a. Literaturanalyse, Fallstudien, Repertory Grid (Nutzung und Toolentwicklung))
Level: Master
Sprache: Englisch/Deutsch
Weiteres Vorgehen: Details werden mit dem Betreuer besprochen.
Methoden und Theorien in der Wirtschaftsinformatik
Die Wirtschaftsinformatik- und Information-Systems-Forschung verwendet eine zunehmend diverse Menge an Methoden und Theorien. Der Scherpunkt dieses Themenbereiches liegt in der Analyse dieser Vielfalt. Konkret sollen die meistverwendeten Theorien bzw. Methoden in der Kernliteratur der WI/IS-Community sowie in benachbarten Wissenschaftsdisziplinen (zB. strategisches Management) identifiziert werden.
Startzeitpunkt: ab sofort
Methode: verschiedene Methoden möglich
Level: Master
Sprache: Englisch/Deutsch
Weiteres Vorgehen: Details werden mit dem Betreuer besprochen.
Einstiegsliteratur:
Wilde, T., Hess, T. (2007): „Forschungsmethoden in der Wirtschaftsinformatik“, WIRTSCHAFTSINFORMATIK 49 (4), S. 280–287
Filter Bubbles and Information Processing
Filterblasen sind Metaphern für die in der Öffentlichkeit weitverbreitete Sorge, dass die Nutzung sozialer Medien die Informationen einschränkt, denen die Nutzer online begegnen oder die sie konsumieren. Insbesondere besteht die Befürchtung, dass die Algorithmen der sozialen Medien in Verbindung mit der Tendenz, sich mit Gleichgesinnten auszutauschen, den Zugang zu Nutzern mit anderen Ansichten einschränken und sie dazu ermutigen, extreme ideologische Positionen einzunehmen. Allerdings ist der aktuelle Forschungsstand zu Filterblasen nicht eindeutig. Beispielweise ist eine Erklärung von Filterblasen nicht auf die Algorithmen zurückzuführen, sondern auf die allgemein menschlichen Bestätigungssehnsucht (confirmation bias). Abschlussarbeiten in diesem Bereich sollen sich mit dem aktuellen Literaturstand des Themas beschäftigen.
Startzeitpunkt: ab sofort
Methode: verschiedene Methoden möglich
Level: Bachelor/Master
Sprache: Deutsch /Englisch
Weiteres Vorgehen Eine spezifische Forschungsfrage wird gemeinsam erarbeitet.
Einstiegsliteratur:
Bauer, K., von Zahn, M., Hinz, O. (2023). Expl(AI)ned: The Impact of Explainable Artificial Intelligence on Users’ Information Processing, Information Systems Research, 34 (4), 1582-1602. doi: 10.1287/isre.2023.1199
Kitchens, B., Johnson, S. L., and Gray, P. (2020). Understanding Echo Chambers and Filter Bubbles: The Impact of Social Media on Diversification and Partisan Shifts in News Consumption, MIS Quarterly, 44 (4), 1619-1649. doi: 10.25300/MISQ/2020/16371
Nickerson, R. S. (1998). Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises. Review of General Psychology, 2(2), 175-220. doi: 10.1037/1089-2680.2.2.175
Pörksen, B. (2022). Wir reden nur von Filterblasen. www.psychologie-heute.de/gesellschaft/artikel-detailansicht/41760-wir-reden-nur-von-filterblasen-das-stoert-bernhard-poerksen.html
Digital experimentation
“Our success at Amazon is a function of how many experiments we do per year, per month, per week, per day.” Jeff Bezoss
ExP, XP oder Octopus sind Experiment-Plattformen von Technology Companies wie Microsoft, Uber und Zalando. Diese Unternehmen nutzen digitale Experimente vermehrt als Standard für die Bewertung von Verbesserungen in Softwaresystemen. Die Systeme werden sukzessive optimiert. Nach jeder Verbesserung wird an echten Nutzern mittels eines digitalen Experiments getestet, ob eine Produktvariante besser ist als die andere.
Ein Experiment testet also Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zwischen Faktoren. Bei einem Experiment wird mindestens ein Faktor aktiv manipuliert (z.B. Verbesserung eines Systems). Die Auswirkungen der Manipulation werden dann auf eine oder mehrere Outcome-Variable gemessen. In diesem Themenbereich können folgende Fragestellungen bearbeitet werden:
- Entwicklung von Online, Feld- oder Labor-Experimenten in einem spezifischen Kontext mit der Software „Labvanced“ (www.labvanced.de)
- Entwicklung eines Teaching Case zum Thema „digital experimentation“
Startzeitpunkt: ab sofort
Methode: Experimente
Level: Bachelor/Master
Sprache: Deutsch/Englisch
Einstiegsliteratur:
Karahanna, E., Benbasat, I., Bapna, R., and Rai, A. 2018. “Opportunities and Challenges for Different Types of Online Experiments,” MIS Quarterly (42:4), pp. iii–x.
große Deters, F.; Tams, S.; Johnston, A.; and Thatcher, J. Designing Experimental Studies. Proceedings of the 40th International Conference on Information Systems (2019).
VC Kurs ISDL-DEXP-B (www.uni-bamberg.de/isdl/studium/bachelor-studium/isdl-dexp-b-digital-experimentation/ )
Coping with the dark side of IT usage
Die tägliche Nutzung von IT kann zu negativen Konsequenzen bei Nutzern führen. Diese können durch die Nutzung von Technologien gestresst sein, negative Emotionen aufbauen oder sogar süchtig nach der Nutzung der Technologie werden. Die Auswirkungen der IT-Nutzung können einerseits zu Verringerung der Nutzung führen, was für Organisationen und Softwareanbieter Umsatzsenkungen zufolge hat. Andererseits können diese negativen Effekte auch zu gesundheitlichen Problemen bei Individuen führen. Um diese negativen Effekte der IT-Nutzung zu verringern oder komplett zu vermeiden, können Individuen verschiedene Verhaltensformen zur Bewältigung und Anpassung anwenden – dies nennt man Coping Strategien.
Startzeitpunkt: ab sofort
Methode: Literaturanalyse/Umfragen/Experimente
Level: Bachelor/Master
Sprache: Deutsch/Englisch
Weiteres Vorgehen: Eine spezifische Forschungsfrage wird gemeinsam erarbeitet.
Einstiegsliteratur:
Beaudry, A. and Pinsonneault, A. Understanding user responses to information technology: a coping model of user adaptation. MIS Quarterly, 29, 3 (2005), 493–524.
Salo, M.; Makkonen, M.; and Hekkala, R. The interplay of it users’ coping strategies: Uncovering momentary emotional load, routes, and sequences. MIS Quarterly, 44, 3 (2020), 1143–1175.
Weinert, C. Coping with discrepant information technology events: A literature review. Proceedings of the 26st European Conference of Information Systems - ECIS 2018 (2018).