Obwohl der elektronische Handel im Allgemeinen und Plattform-Geschäftsmodelle im elektronischen Handel stetig steigende Umsätze verzeichnen, ist der Aufbau von Ökosystemen für den elektronischen Handel nicht per se eine Erfolgsgarantie. Die Eigentümer potenzieller Plattformen müssen die Etablierung ihres Ökosystems sorgfältig planen, um eine kritische Masse an Kunden zu erreichen. Die kritische Masse bezieht sich auf die Anzahl der Teilnehmer und der zwischen ihnen abgewickelten Transaktionen (Wang & Archer, 2007). Direkte und indirekte Netzwerkeffekte erfordern einen Schwellenwert an Teilnehmern auf einer Plattform, damit die Plattform von ihnen profitieren und den Erfolg der Plattform steigern kann (Armstrong, 2006; Rochet & Tirole, 2006; Shapiro & Varian, 1998). Die bisherige Forschung hat jedoch keine klaren Anleitungen und Strategien für den erfolgreichen Aufbau von Ökosystemen im elektronischen Handel geliefert. In Anbetracht der Bedeutung der Schwelle der kritischen Masse wurde eine Vielzahl von Einführungsstrategien formuliert. Diese Strategien zielen darauf ab, die Zahl der Teilnehmer zu erhöhen, um eine kritische Masse zu erreichen und Netzwerkeffekte zu nutzen, indem die Marktseiten entweder nacheinander oder gleichzeitig angezogen werden.

Vor diesem Hintergrund soll diese Seminararbeit in der wissenschaftlichen Literatur vorgeschlagene Etablierungsstrategien für Transaktionsplattformen mit besonderem Fokus auf den Einsatz im E-Commerce synthetisieren.

Literatur

• Armstrong, M. (2006). Competition in two-sided markets. RAND Journal of Economics, 37(3), 668–691.
• Parker, G., & Van Alstyne, M. (2016). Platform Strategy. In M. Augier & D. J. Teece (Eds.), The Palgrave Encyclopedia of Strategic Management (pp. 1–9). Palgrave Macmillan UK.
• Rochet, J., & Tirole, J. (2006). Two‐sided markets: a progress report. The RAND Journal of Economics, 37(3), 645–667.
• Schirrmacher, N. B., Ondrus, J., & Kude, T. (2017). Launch strategies of digital platforms: Platforms with switching and non-switching users. Proceedings of the 25th European Conference on Information Systems (ECIS 2017), 2017, 658–673.
• Shapiro, C., & Varian, H. R. L. B.-S. (1998). Information rules: a strategic guide to the network economy. Harvard Business Press.
• Wang, S., & Archer, N. P. (2007). Electronic marketplace definition and classification: literature review and clarifications. Enterprise Information Systems, 1(1), 89–112.

Obwohl der elektronische Handel im Allgemeinen und Plattform-Geschäftsmodelle im elektronischen Handel stetig steigende Umsätze verzeichnen, ist nicht nur der Aufbau von Ökosystemen für den elektronischen Handel schwierig. Auch bereits etablierte Transaktionsplattformen (z.B. Amazon, eBay) mit stabilen Umsätzen und hohen Nutzerzahlen entwickeln sich stetig weiter.

Die Eigentümer dieser Transaktionsplattformen müssen die Weiterentwicklung ihres Ökosystems sorgfältig planen, um die Masse an Ökosystemteilnehmern stetig zu vergrößern und die Transaktionen im Ökosystem zu monetarisieren. In der bisherigen Forschung existieren eine Reihe von Vorschlägen für die strategische Weiterentwicklung von Transaktionsplattformen und Positionierung im Wettbewerb mit anderen Ökosystemen.

Vor diesem Hintergrund soll diese Seminararbeit in der wissenschaftlichen Literatur vorgeschlagene Strategien zur Weiterentwicklung von Transaktionsplattformen und deren Positionierung im Wettbewerb mit besonderem Fokus auf den Einsatz im E-Commerce synthetisieren.

Literatur

• Armstrong, M. (2006). Competition in two-sided markets. RAND Journal of Economics, 37(3), 668–691.
• Cennamo, C. (2021). Competing in digital markets: A platform-based perspective. Academy of Management Perspectives, 35(2), 265–291.
• Dou, Y., & Wu, D. J. (2021). Platform competition under network effects: Piggybacking and optimal subsidization. Information Systems Research, 32(3), 820–835.
• Parker, G., & Van Alstyne, M. (2016). Platform Strategy. In M. Augier & D. J. Teece (Eds.), The Palgrave Encyclopedia of Strategic Management (pp. 1–9). Palgrave Macmillan UK.
• Rietveld, J., & Schilling, M. A. (2021). Platform Competition: A Systematic and Interdisciplinary Review of the Literature. Journal of Management, 47(6), 1528–1563.
• Rochet, J., & Tirole, J. (2006). Two‐sided markets: a progress report. The RAND Journal of Economics, 37(3), 645–667.
• Shapiro, C., & Varian, H. R. L. B.-S. (1998). Information rules: a strategic guide to the network economy. Harvard Business Press.
• Wang, S., & Archer, N. P. (2007). Electronic marketplace definition and classification: literature review and clarifications. Enterprise Information Systems, 1(1), 89–112.

Die zunehmende Globalisierung und die enormen Digitalisierungsbemühungen auf gesellschaftlicher, betrieblicher und individueller Ebene haben zu komplexen Systemen unabhängiger, aber miteinander verflochtener Akteure geführt. Plattform-Geschäftsmodelle haben viele Industriezweige bereichert, da die wertvollsten Unternehmen (z. B. Apple, Amazon und Alibaba) mehrseitige Märkte orchestrieren. Diese Unternehmen bilden digitale Geschäftsökosysteme mit den sie umgebenden Teilnehmern, die (End-)Kunden bedienen. Aufgrund zunehmend interaktiver Prozesse und globaler Abhängigkeiten haben auch einzelne Akteure die Macht, das gesamte Ökosystem zu beeinflussen (z. B. Engpässe in der Lieferkette). Da die Entwicklung dieser Ökosysteme von einzelnen Akteuren, den Interaktionen zwischen ihnen und ihrer dynamischen Anpassung an die Umwelt beeinflusst wird, kann Complex Adaptive Systems (CAS)-Theorie genutzt werden, um einzelne Akteure zu modellieren und ihre Interaktionen in einem Gesamtökosystem zu simulieren. Während Agenten sozio-technische Systeme (z. B. Menschen, Organisationen und Objekte) mit gemeinsamen Attributen und Verhaltensregeln darstellen, repräsentieren Interaktionen das adaptive Verhalten von Agenten, das durch Verbindungen zwischen mehreren Agenten und Ressourcenflüsse entlang dieser Verbindungen dargestellt wird.

Diese Seminararbeit soll vor dem gegebenen Hintergrund den Einsatz von agentenbasierter Simulation von E-Commerce-Ökosystemen hinterfragen und einen besonderen Fokus auf die Abbildung der verschiedener (zentraler) Plattformen des Ökosystems legen. Auf Basis bestehender Frameworks können auch einfache Simulationen implementiert werden.

Literatur

• Adner, R. (2017): Ecosystem as Structure: An Actionable Construct for Strategy, in: Journal of Management (43:1) S. 39–58.
• Moore, J.F. (1993): Predators and prey: a new ecology of competition, in: Harvard business review, 71. Jg., Nr. 3, S. 75–86.
• Wulfert, T.; Seufert, S.; Leyens, C. (2021): Developing Multi-Sided Markets in Dynamic Electronic Commerce Ecosystems - Towards a Taxonomy of Digital Marketplaces In: Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS 2021). Maui, Hawaii, S. 6133–6142.
• Schütte, R. and Wulfert, T. (2022) ‘Digital platforms and trading companies: the evolution of traditional business ecosystems to integrated digital business ecosystems’, in Baumann, S. (ed.) Handbook on Digital Business Ecosystems: Technolgies, Markets, Business Models, Management, and Societal Challenges. Cheltenham, UK: Edward Elgar, pp. 212–231.
• Haki, K.; Beese, J.; Aier, S.; Winter, R. (2020): The evolution of information systems architecture: An agent-based simulation model. MIS Quarterly: Management Information Systems. 44:1. S. 155–184.
• Kiesling, E.; Günther, M.; Stummer, C.; Wakolbinger, L. M. (2012): Agent-based simulation of innovation diffusion: A review. Central European Journal of Operations Research. 20:2. S. 183–230.
• Railsback, S. F.; Lytinen, S. L.; Jackson, S. K. (2006): Agent-based Simulation Platforms: Review and Development Recommendations. Simulation. 82:9. S. 609–623.
• Davidsson, P. (2000): Multi Agent Based Simulation: Beyond Social Simulation. In: International Workshop on Multi-Agent Systems and Agent-Based Simulation. Manchester, UK, S. 97–107.
• Raberto, M.; Cincotti, S.; Focardi, S. M.; Marchesi, M. (2001): Agent-based simulation of a financial market. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 299:1–2. S. 319–327.
• Drogoul, A.; Vanbergue, D.; Meurisse, T. (2002): Multi-agent Based Simulation: Where Are the Agents? In: International Workshop on Multi-Agent Systems and Agent-Based Simulation. São Paulo, Brazil, S. 1–15.

Die zunehmende Globalisierung und die enormen Digitalisierungsbemühungen auf gesellschaftlicher, betrieblicher und individueller Ebene haben zu komplexen Systemen unabhängiger, aber miteinander verflochtener Akteure geführt. Plattform-Geschäftsmodelle haben viele Industriezweige bereichert, da die wertvollsten Unternehmen (z. B. Apple, Amazon und Alibaba) mehrseitige Märkte orchestrieren. Diese Unternehmen bilden digitale Geschäftsökosysteme mit den sie umgebenden Teilnehmern, die (End-)Kunden bedienen. Aufgrund zunehmend interaktiver Prozesse und globaler Abhängigkeiten haben auch einzelne Akteure die Macht, das gesamte Ökosystem zu beeinflussen (z. B. Engpässe in der Lieferkette). Da die Entwicklung dieser Ökosysteme von einzelnen Akteuren, den Interaktionen zwischen ihnen und ihrer dynamischen Anpassung an die Umwelt beeinflusst wird, kann Complex Adaptive Systems (CAS)-Theorie genutzt werden, um einzelne Akteure zu modellieren und ihre Interaktionen in einem Gesamtökosystem zu simulieren. Während Agenten sozio-technische Systeme (z. B. Menschen, Organisationen und Objekte) mit gemeinsamen Attributen und Verhaltensregeln darstellen, repräsentieren Interaktionen das adaptive Verhalten von Agenten, das durch Verbindungen zwischen mehreren Agenten und Ressourcenflüsse entlang dieser Verbindungen dargestellt wird.

Diese Seminararbeit soll vor dem gegebenen Hintergrund den Einsatz von agentenbasierter Simulation von E-Commerce-Ökosystemen hinterfragen und einen besonderen Fokus auf die Abbildung der verschiedenen, möglichen Service-Provider des Ökosystems legen. Auf Basis bestehender Frameworks können auch einfache Simulationen implementiert werden.

Literatur

• Adner, R. (2017): Ecosystem as Structure: An Actionable Construct for Strategy, in: Journal of Management (43:1) S. 39–58.
• Moore, J.F. (1993): Predators and prey: a new ecology of competition, in: Harvard business review, 71. Jg., Nr. 3, S. 75–86.
• Wulfert, T.; Seufert, S.; Leyens, C. (2021): Developing Multi-Sided Markets in Dynamic Electronic Commerce Ecosystems - Towards a Taxonomy of Digital Marketplaces In: Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS 2021). Maui, Hawaii, S. 6133–6142.
• Schütte, R. and Wulfert, T. (2022) ‘Digital platforms and trading companies: the evolution of traditional business ecosystems to integrated digital business ecosystems’, in Baumann, S. (ed.) Handbook on Digital Business Ecosystems: Technolgies, Markets, Business Models, Management, and Societal Challenges. Cheltenham, UK: Edward Elgar, pp. 212–231.
• Haki, K.; Beese, J.; Aier, S.; Winter, R. (2020): The evolution of information systems architecture: An agent-based simulation model. MIS Quarterly: Management Information Systems. 44:1. S. 155–184.
• Kiesling, E.; Günther, M.; Stummer, C.; Wakolbinger, L. M. (2012): Agent-based simulation of innovation diffusion: A review. Central European Journal of Operations Research. 20:2. S. 183–230.
• Railsback, S. F.; Lytinen, S. L.; Jackson, S. K. (2006): Agent-based Simulation Platforms: Review and Development Recommendations. Simulation. 82:9. S. 609–623.
• Davidsson, P. (2000): Multi Agent Based Simulation: Beyond Social Simulation. In: International Workshop on Multi-Agent Systems and Agent-Based Simulation. Manchester, UK, S. 97–107.
• Raberto, M.; Cincotti, S.; Focardi, S. M.; Marchesi, M. (2001): Agent-based simulation of a financial market. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 299:1–2. S. 319–327.
• Drogoul, A.; Vanbergue, D.; Meurisse, T. (2002): Multi-agent Based Simulation: Where Are the Agents? In: International Workshop on Multi-Agent Systems and Agent-Based Simulation. São Paulo, Brazil, S. 1–15.

Selbst in der stetig wachsenden digitalen Welt bleibt das Thema "Cognitive Load" ein entscheidender Faktor für den Erfolg von Informationssystem (IS) Schulungen mittels E-Learning. Die heutige E-Learning-Landschaft ist geprägt von einer Vielzahl von Informationen und Inhalten, die den Lernenden zur Verfügung stehen. Die Herausforderung besteht darin, wie wir die kognitive Belastung der Lernenden reduzieren können, um effektive und effiziente Schulungen zu gewährleisten. Dieses Seminar widmet sich der Identifizierung von Möglichkeiten zur Verringerung der kognitiven Belastung in IS-Schulungen mithilfe von E-Learning. Wir werden verschiedene Ansätze und Techniken erkunden, um die Lernenden dabei zu unterstützen, die Inhalte besser zu verstehen, zu verarbeiten und zu behalten, ohne dabei übermäßig beansprucht zu werden. In dieser Einleitung werfen wir einen ersten Blick auf die Bedeutung dieses Themas und legen den Fokus für unser Seminar fest.

Literatur

• Morrison, G. R. und Anglin, G. J. (ohne Datum) „Research on Cognitive Load Theory: Application to E-Learning“.
• Sweller, J. (2020) „Cognitive load theory and educational technology“, Educational Technology Research and Development, 68(1), S. 1–16. doi: 10.1007/s11423-019-09701-3.
• de Jong, T. und Jong, T. De (2010) „Cognitive load theory, educational research, and instructional design: some food for thought“, Instructional Science, 38(2), S. 105–134. doi: 10.1007/S11251-009-9110-0.

In der bestehenden E-Learning-Literatur wird darauf hingewiesen, dass neue Technologien einbezogen werden sollten, um E-Learning-Systeme erweitern zu können. Die E-Learning-Systeme sollen durch die neuen Technologien personalisierte oder adaptive Lerninhalte, Anleitungen und Rückmeldungen sowie Lernpfade oder Schnittstellen bereitstellen können (Conde et al. 2020). Unter den verschiedenen aufkommenden Technologien gilt die künstliche Intelligenz (KI) als eine der vielversprechendsten zur Förderung der E-Learning-Leistungen von Studierenden (Colchester et al. 2017). In dieser Seminararbeit soll literaturbasiert erarbeitet werden, inwiefern KI dazu beitragen kann, den Aufbau von Fähigkeiten von Studierenden in E-Learning-Kursen zu verbessern. Dabei sollen konkrete Anwendungsmöglichkeiten aufgezeigt werden.

Literatur

• Kai-Yu Tang, Ching-Yi Chang & Gwo-Jen Hwang (2023) Trends in artificial intelligence-supported e-learning: a systematic review and co-citation network analysis (1998–2019), Interactive Learning Environments, 31:4, 2134-2152, DOI: 10.1080/10494820.2021.1875001
• Rubens, N., Kaplan, D., Okamoto, T. (2014). E-Learning 3.0: Anyone, Anywhere, Anytime, and AI . In: Chiu, D.K.W., Wang, M., Popescu, E., Li, Q., Lau, R. (eds) New Horizons in Web Based Learning. ICWL 2012. Lecture Notes in Computer Science, vol 7697. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-43454-3_18
• Anastasiades, Panagiotes S. “The Artificial Intelligence in the Support of e-Learning Management and Quality Maintenance.” Blended Learning Environments for Adults. United States: IGI Global, 2012. 92–114. Web.
• Colchester, K., Hagras, H., Alghazzawi, D., & Aldabbagh, G. (2017). A survey of artificial intelligence techniques employedfor adaptive educational systems within e-learning platforms.Journal of Artificial Intelligence and Soft ComputingResearch,7(1), 47–64.
• Conde, A., Arruarte, A., Larrañaga, M., & Elorriaga, J. A. (2020). How can wikipedia be used to support the process of automatically building multilingual domain modules? A case study. Information Processing & Management,57(4),102232.

Many voices claim that cloud computing allows to save cost. In many cases, this general statement is flawed and does not even distinguish different services (IaaS, PaaS, SaaS), different competition strategies (Tier 1 vs Tier 2 cloud provider).

This work aims to analyze different pricing strategies from both the cloud provider perspective and the cloud customer perspective. Approaches in the work might include the case-study-based analysis of pricing strategies, analysis of market strategies in differen providers, or the comparative analysis of incurred cloud cost for a different system architectures and throughputs in different providers.

Literatur

• Wu C, Buyya R, and Ramamohanarao K. 2019. Cloud Pricing Models: Taxonomy, Survey, and Interdisciplinary Challenges. ACM Comput. Surv. 52, 6, Article 108 (November 2020), 36 pages. https://doi.org/10.1145/3342103
• Makhlouf, R. (2020). Cloudy transaction costs: a dive into cloud computing economics. Journal of Cloud Computing, 9(1), 1-11.

Obwohl Digital Twins in den letzten Jahren in Forschung und Praxis zunehmend Aufmerksamkeit erlangt haben, gibt es bisher nur wenig Literatur, die einen Überblick über die funktionellen und technologischen Merkmale von Digital Twins bei der Anwendung am Menschen vorstellt. Human Digital Twins werden bereits in verschiedenen Anwendungsbereichen, wie z.B. im Gesundheitswesen oder im Marketing, diskutiert.

Um die Lücke zwischen einer theoretischen Auseinandersetzung und der praktischen Implementierung von Human Digital Twins zu schließen, liegt der Schwerpunkt dieser Arbeit auf der Identifizierung der zentralen Eigenschaften von Digital Twins über unterschiedliche Anwendungsfälle hinaus. Ziel der Arbeit ist, einen Überblick über die relevanten technologischen Charakteristika von Human Digital Twins zu geben. Darauf basierend soll diskutiert werden, welche Eigenschaften relevant sind, um einen Human Digital Twin zu gestalten und zu implementieren

Literatur

• van der Valk, H., Haße, H., Möller, F. et al. (2022). Archetypes of Digital Twins. Bus Inf Syst Eng 64, 375–391.
• Miller, M.E., Spatz, (2022). E. A unified view of a human digital twin. Hum.-Intell. Syst. Integr. 4, 23–33.
• Muschkiet M, Paschmann J, Nissen A (2022). Towards Human Digital Twins for Improving Customer Experience. ICIS 2022, Copenhagen, Denmark
• Ying, Liu & Zhang, Lin & Yang, Yuan & Longfei, Zhou & Ren, Lei & Wang, Fei & Liu, Rong & Pang, Zhibo & Deen, M.J.. (2019). A Novel Cloud-Based Framework for the Elderly Healthcare Services Using Digital Twin. IEEE Access. 7.

Wie soll ich’s erklären? Vor diesem Problem stehen heutzutage viele Menschen, ob Entwickler, Projektleiter oder Top-Management. Sobald Sie von künstlicher Intelligenz Gebrauch machen, wird es schwierig Ihren Vorgesetzten oder Ihren Mitarbeitern die Zusammenhänge zu erklären und für Sie selbst auch zu verstehen, wie die KI zu den Ergebnissen kommt. Daher möchten Sie zunächst anhand einer strukturierten Literaturrecherche einen Überblick übermögliche Technologien und Ansätze gewinnen, um Ihre KI erklärbar zu machen.

Literatur

• SAJJA, Shravan, et al. Explainable ai based interventions for pre-season decision making in fashion retail. In: Proceedings of the 3rd ACM India Joint International Conference on Data Science & Management of Data (8th ACM IKDD CODS & 26th COMAD). 2021. S. 281-289.
• RAI, Arun. Explainable AI: From black box to glass box. Journal of the Academy of Marketing Science, 2020, 48. Jg., S. 137-141.
• XU, Feiyu, et al. Explainable AI: A brief survey on history, research areas, approaches and challenges. In: Natural Language Processing and Chinese Computing: 8th CCF International Conference, NLPCC 2019, Dunhuang, China, October 9–14, 2019, Proceedings, Part II 8. Springer International Publishing, 2019. S. 563-574.

In Ihrem Unternehmen kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz. Sie verwenden neuronale Netze zur Bestands- und Absatzprognose und können so mit einer guten Genauigkeit vorhersagen, wann Ihre Bestände aufgebraucht sind, um neue Ware zu bestellen. Nun wollen Sie eine Technik des Explainable AI nutzen, um Ihre neuronalen Netze besser verstehen zu können und zu optimieren. Hierfür wollen Sie sich zunächst anhand einer strukturierten Literaturrecherche einen Überblick über die Möglichkeiten der Visualisierung von neuronalen Netzen verschaffen. Um eine Entscheidung für Ihr eigenes Unternehmen treffen zu können, wollen Sie die Vor- und Nachteile der Visualisierungstechniken gegenüberstellen.

Literatur

• SAJJA, Shravan, et al. Explainable ai based interventions for pre-season decision making in fashion retail. In: Proceedings of the 3rd ACM India Joint International Conference on Data Science & Management of Data (8th ACM IKDD CODS & 26th COMAD). 2021. S. 281-289.
• RAI, Arun. Explainable AI: From black box to glass box. Journal of the Academy of Marketing Science, 2020, 48. Jg., S. 137-141.
• XU, Feiyu, et al. Explainable AI: A brief survey on history, research areas, approaches and challenges. In: Natural Language Processing and Chinese Computing: 8th CCF International Conference, NLPCC 2019, Dunhuang, China, October 9–14, 2019, Proceedings, Part II 8. Springer International Publishing, 2019. S. 563-574.

Viele Unternehmen sammeln ihre Daten in unstrukturierter Form in einem Pool. Diese Pools werden auch Data Lakes genannt. Data Lakes sind eine effiziente Speicherform, um schnell verschiedene Daten in großen Mengen zu sammeln. Das Speichern der Daten ist somit sehr einfach. Auf der anderen Seite sind Data Lakes weniger gut geeignet, um schnell und effizient Daten auszulesen, da die enthaltenen daten Data Lakes sind. Dennoch gibt es verschiedene Methoden, um die unstrukturierten Daten eines Data Lakes zu analysieren, verarbeiten und strukturieren. In dieser Seminararbeit soll eine strukturierte Literaturrecherche durchgeführt werden und dabei diese Technologien, Methoden und Ansätze herausgearbeitet und gegenübergestellt werden.

Literatur

• Nargesian, Fatemeh, et al. "Data lake management: challenges and opportunities." Proceedings of the VLDB Endowment 12.12 (2019): 1986-1989.
• Hai, Rihan, Sandra Geisler, and Christoph Quix. "Constance: An intelligent data lake system." Proceedings of the 2016 international conference on management of data. 2016.
• Sawadogo, Pegdwendé, and Jérôme Darmont. "On data lake architectures and metadata management." Journal of Intelligent Information Systems 56.1 (2021): 97-120.

Aufgrund des zunehmenden Einsatzes KI-gestützter Recruiting-Prozesse in Unternehmen rücken in der aktuellen IS- und HR-Forschung die Fragen nach den ethischen Implikationen KI-gestützter Algorithmen für die Selektion und Rekrutierung potenzieller Mitarbeiter in den Vordergrund. Eine Untersuchung der Recruiting-Algorithmen bei Amazon zeigt beispielsweise, dass KI-gestützte Recruiting-Prozesse nicht immer ethisch korrekte Entscheidungen treffen, ergo, potenziell qualifizierte Bewerber anhand unterschiedlicher Charakteristika (z. B. Geschlecht, Herkunft) diskriminieren. Darüber hinaus impliziert die unzureichende Regulierung KI-basierter Recruiting-Prozesse und -Systeme die Notwendigkeit der Analyse dieser und das Synthetisieren übergeordneter Guidelines für den ethischen Einsatz von KI im HRM. Ziel der Seminararbeit ist entsprechend die Synthetisierung bzw. Ableitung ethischer Guidelines für den Einsatz von KI im Recruiting basierend auf den ethischen Implikationen, welche anhand einer strukturierten Literaturanalyse identifiziert und diskutiert wurden.

Literatur

• Fernández-Martínez, C., & Fernández, A. (2020). AI and recruiting software: Ethical and legal implications. Paladyn, Journal of Behavioral Robotics, 11(1), 199-216. doi.org/10.1515/pjbr-2020-0030
• Giermindl, L. M., Strich, F., Christ, O., Leicht-Deobald, U., & Redzepi, A. (2022). The dark sides of people analytics: reviewing the perils for organisations and employees. European Journal of Information Systems, 31:3, 410-435. doi.org/10.1080/0960085X.2021.1927213
• Hofeditz, L., Mirbabaie, M., Luther, A., Mauth, R., & Rentemeister, I. (2022). Ethics Guidelines for Using AI-based Algorithms in Recruiting: Learnings from a Systematic Literature Review. In Proceedings of the 55thHawaii International Conference on System Sciences (HICSS), 1-10.
• Hunkenschroer, A. L., & Kriebitz, A. (2023). Is AI recruiting (un)ethical? A human rights perspective on the use of AI for hiring. AI and Ethics, 3, 199–213. doi.org/10.1007/s43681-022-00166-4
• Tilmes, N. (2022). Disability, fairness, and algorithmic bias in AI recruitment. Ethics and Information Technology, 24(2), Article 21. https://doi.org/10.1007/s10676-022-09633-2
• van den Broek, E., Sergeeva, A., & Huysman, M. (2021). When the Machine Meets the Expert: An Ethnography of Developing AI for Hiring. MIS Quarterly, 45(3), 1557-1580.

Induziert durch den wettbewerbsrelevanten Kampf um Talente entwickelten sich auch im Bereich des Human Resource Managements innovative Methoden der Rekrutierung weiter, um langfristig qualifizierte Mitarbeiter zu gewinnen. Nebst den Möglichkeiten des Online- oder Social-Recruitings verändern Organisationen heutzutage die Art und Weise, wie sie talentierte Mitarbeiter anziehen und rekrutieren wollen, indem Sie zunehmend auf neue und unterhaltsame Ansätze setzen: die Gamification im Rekrutierungsprozess. Unter der Gamification im Rekrutierungsprozess wird dabei der Einsatz von spielerischen Elementen verstanden, um den Prozess von der Bewerbung bis zur Rückmeldung attraktiver zu gestalten. Als aufstrebendes Paradigma in Forschung und Praxis soll im Rahmen dieser Seminararbeit eine strukturierte Literaturrecherche durchgeführt werden, um das Konzept der Gamification im Rekrutierungsprozess näher zu beleuchten. Konkret soll untersucht werden, wie sich der Einsatz von Gamification-Praktiken im Rekrutierungsprozess auf die Mitarbeiter- und Bewerberzufriedenheit auswirken.

Literatur

• Buil, I., Catalán, S., & Martínez, E. (2020). Understanding applicants’ reactions to gamified recruitment. Journal of Business Research, 110, 41–50. doi:10.1016/j.jbusres.2019.12.041
• Pawar, C. P. Understanding Impact of Gamification Techniques on Employer Satisfaction While Recruiting Technocrats.
• Georgiou, K., & Nikolaou, I. (2020). Are applicants in favor of traditional or gamified assessment methods? Exploring applicant reactions towards a gamified selection method. Computers in Human Behavior, 109, 106356. doi:10.1016/j.chb.2020.106356
• Ērgle, D., & Ludviga, I. (2018, September). Use of gamification in human resource management: impact on engagement and satisfaction. In 10th International Scientific Conference “Business and Management (pp. 409-417).
• Obaid, I., Farooq, M. S., & Abid, A. (2020). Gamification for recruitment and job training: model, taxonomy, and challenges. IEEE Access, 8, 65164-65178.

Die digitale Transformation des Human Resource Management (HRM) bezeichnet die Veränderung der Geschäftsprozesse und Strukturen der Recruiting-Prozesse, die durch die (Weiter-)Entwicklungen des Internets ermöglicht, und von Unternehmen mit dem Ziel der Effizienzsteigerung und der Nutzung der Potenziale neuer Technologien umgesetzt wurde. Bezogen auf aktuelle Herausforderungen des Arbeitsmarktes (z. B. demographischer Wandel, Globalisierung) wird die Rekrutierung optimaler Mitarbeiter im wettbewerbsrelevanten „war for talent“ (Chambers et al., 1998, S. 44) zunehmend als kritische Unternehmensfunktion dargestellt. Basierend auf den technologischen Entwicklungen des Internets (z. B. Web 1.0, Web 2.0 und Web 3.0) soll im Rahmen dieser Seminararbeit die digitale Transformation des HRM dargestellt werden. Ziel ist dabei insbesondere die Veranschaulichung der Entwicklung vom analogen Recruiting (z. B. über Printmedien) über das E-Recruiting (z. B. über Jobbörsen wie Monster.com) hin zum digitalen bzw. AI-Recruiting. Basierend auf den synthetisierten Entwicklungen (z. B. mittels einer Scoping Literature Review oder einer strukturierten Literaturanalyse) soll erörtert und diskutiert werden, ob und inwiefern ein digitalisiertes HRM heutzutage als strategische Notwendigkeit vorausgesetzt wird, um im wettbewerbsrelevanten Kampf um Talente zu bestehen. Gefolgt davon ist ein weiteres Ziel der Arbeit, Möglichkeiten für die zukünftige Forschung basierend auf den Ergebnissen der Arbeit aufzustellen und diese zu vor dem Hintergrund der skizzierten digitalen Transformation zu beleuchten.

Literatur

• Black, J. S., & van Esch, P. (2020). AI-enabled recruiting: What is it and how should a manager use it? Business Horizons, 63(2), 215–226. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.12.001
• Chambers, E. G., Foulon, M., Handfield-Jones, H., Hankin, S. M., & Michaels, E. G. (1998). The war for talent. McKinsey Quarterly, 3, 44–57.
• Fenech, R., Baguant, P., & Ivanov, D. (2019). The changing role of human resource management in an era of digital transformation. Journal of Management Information & Decision Sciences, 22(2), 166-175.
• Girard, A., & Fallery, B. (2011). E-Recruitment: From transaction-based practices to relationship-based approaches. In T. Bondarouk, H. Ruel, & J. Kees Looise (Hrsg.), Social Media in Human Resources Management (Advanced Series in Management) (Bd. 8, S. 143–158). Emerald Group Publishing Limited. https://doi.org/10.1108/S1877-6361(2011)0000008012
• Slavić, A., Bjekić, R., & Berber, N. (2017). The role of the internet and social networks in recruitment and selection process. Strategic Management-International Journal of Strategic Management and Decision Support Systems in Strategic Management, 23(3), 36-43.

The increasing automation of value-added processes, the accelerated pace of innovation in many areas of society, and the transformation to an information and service society are leading to a growing prevalence of knowledge work. Knowledge work refers to all forms of work that are characterized by high knowledge intensity, creativity and often novelty. Examples include project work, research and development activities and professional services.

Personal productivity applications have become increasingly popular as a solution for knowledge workers to manage their tasks and responsibilities in a fast-paced world. This thesis explores the current tool landscape and provides an overview of existing solutions in this area. Furthermore, the main objective of this thesis is to provide a structured taxonomy of existing personal productivity apps. This will be done by looking at both academic literature and commercial applications.

The research should also analyze the most commonly used features of personal productivity apps and explore example tools for each category. The findings of this thesis will provide insights into how individuals use personal productivity apps by presenting a higher level of categories such as task management tools, goal setting tools, habit tracker tools, etc. and further subcategories within each category.

Literatur

• Ferreira, Y., Rodrigues, S. A., Lima, D. G., Duran, M. L. F., Blaschek, J. R., & De Souza, J. M. (2009). Cronus: A task management system to support software development. AIDSS, 376–379. Scopus.
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• Palvalin, M. (2017). How to measure impacts of work environment changes on knowledge work productivity–validation and improvement of the SmartWoW tool. Measuring Business Excellence, 21(2), 175-190.
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• Tagg, R., Koh, L., & Beames, T. (2010). Encouraging a culture change in task management within PIM tools. 5 HCI, 137–142. Scopus.

In today's world of ever-connected smartphones and apps, the pursuit of measuring personal productivity has evolved, with an array of tools at our disposal. As a result, we find ourselves on the brink of a digital revolution in productivity measurement. The purpose of this research is to gather creative strategies for tracking individual productivity via smartphone applications and data. This includes analyzing scientific literature and evaluating applications to determine methods for measuring personal productivity.

Some of these techniques involve tracking the length of time spent using an application, observing engagement on social media, and investigating the possible connections between vital signs and effective work routines.

In a certain sector of the digital world, people meticulously log how much time they devote to each application, yielding ample information about their digital behaviors. Social media usage is being studied to understand its impact on our work patterns, while vital signs are being utilized as indicators of productivity.  Several key factors should be considered when examining this topic such as the duration of app usage, the frequency of social media use, and the relationship between vital signs and productive work.

Literatur

• G. White, Z. Liang, & S. Clarke (2019). A Quantified-Self Framework for Exploring and Enhancing Personal Productivity. In 2019 International Conference on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI).
• Jocelyn Cranefield, Michael Winikoff, Yi-Te Chiu, Yevgeniya Li, Cathal Doyle, & Alex Richter (2022). Partnering with AI: the case of digital productivity assistants. Advance online publication. https://doi.org/10.1080/03036758.2022.2114507
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• Lambusch, F., Fellmann, M., Poppe, M., Weigelt, O., & Hein, S. (2020). Personal Productivity Management in the Digital Age: Measures from Research and Use of Conventional Tools. In Wirtschaftsinformatik (Zentrale Tracks) (pp. 632-647).
• Vishal Patel, Austin Chesmore, Christopher Legner, & Santosh Pandey (2021). Trends in Workplace Wearable Technologies and Connected-Worker Solutions for Next-Generation Occupational Safety, Health, and Productivity. Advance online publication. https://doi.org/10.1002/aisy.202100099

As more and more tasks are automated, there is a growing demand for knowledge workers who can think critically and creatively. Knowledge work is characterized by its high level of knowledge intensity and novelty. Examples of knowledge work include project work, research and development, and professional services.

Personal productivity tools are becoming an increasingly popular way for knowledge workers to stay organized and on top of their work in a fast-paced environment. These tools offer a variety of features that can help knowledge workers manage their time, track their progress, and collaborate with others. Currently, there is a new class of tools that combine elements of no-code platforms with personal productivity features. Users can "build" their own personal productivity environment without programming including aspects such as task management, calendar, project management, notes, or personal knowledge manager, to name a few.

Examples of such applications are AnyTyoe.io, Notion or Tana. However, many of these applications are still in the development or beta phase. Therefore, the goal of this seminar paper is to describe this class of systems (not the individual tools!) in terms of features, technology, orientation, how customization works, etc., and to evaluate them according to the following criteria 1. Does it make sense? 2 What are the use cases? 3 Who are the typical users? For whom is it recommended?.

Literatur

• Ferreira, Y., Rodrigues, S. A., Lima, D. G., Duran, M. L. F., Blaschek, J. R., & De Souza, J. M. (2009). Cronus: A task management system to support software development. AIDSS, 376–379. Scopus.
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• Tagg, R., Koh, L., & Beames, T. (2010). Encouraging a culture change in task management within PIM tools. 5 HCI, 137–142. Scopus. 

Personal Knowledge Management (PKM) is the process of collecting, organizing, storing, and sharing your personal knowledge. It is a way to make the information you have accumulated over the years more accessible and useful. PKM can help you be more productive, creative, and successful. There are many different ways to use PKM. Some people use a variety of tools and techniques, while others find that one simple system works best for them. 

Currently, there is a new class of tools designed specifically for PKM. They combine elements of note-taking software with elements of knowledge management tools and WIKIs. Within them, users can easily build their own knowledge base, which they can then use for their knowledge work.

Examples of such tools include Roam, Obsidian, Mem.ai, and LogSeq. However, some of these applications are still in the development or beta phase. Therefore, the goal of this seminar paper is to describe (in terms of features, technology, orientation, etc.) and evaluate this class of systems (not the individual tools!), considering the following questions 1. What do these tools do? 2. What are the use cases? 3. Which (potential) users benefit from such systems?.

Literatur

• Agnihotri, R., & Troutt, M. D. (2009). The effective use of technology in personal knowledge management: A framework of skills, tools and user context. Online Information Review, 33(2), 329-342.
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• Razmerita, L., Kirchner, K., & Sudzina, F. (2009). Personal knowledge management: The role of Web 2.0 tools for managing knowledge at individual and organisational levels. Online information review, 33(6), 1021-1039.

The seminar thesis, "Building a Second Brain - A Critical Review," delves into the concept of the "Second Brain" as popularized by productivity expert Thiago Forte in his book "Building a Second Brain." This thesis conducts a comprehensive and critical examination of the Second Brain’s principles, methodologies, applications, and potential implications.

The term "Second Brain" refers to a framework for personal knowledge management, popularized by productivity experts and thought leaders like Thiago Forte. This thesis aims to provide an objective analysis of the Second Brain concept, assessing its effectiveness, limitations, and broader implications for individuals and knowledge-intensive endeavors.

The thesis begins by introducing the foundational concepts of the Second Brain, tracing its origins, and identifying key proponents and influencers who have advocated for its adoption, with Thiago Forte as a leading figure in this movement. The subsequent sections delve into the methodologies and tools proposed for building and maintaining a Second Brain, such as note-taking apps, digital organization systems, and information categorization techniques. The thesis explores the advantages of such an approach, including enhanced information retention, streamlined access to knowledge, and improved productivity.

However, the core focus of the thesis lies in the critical evaluation of the Second Brain concept. It scrutinizes potential downsides, such as information overload, over-reliance on digital tools, and challenges related to maintaining a balance between analog and digital systems. The thesis also examines the psychological and cognitive aspects of the Second Brain, considering factors like cognitive load, attention fragmentation, and the impact on creativity and critical thinking.

In addition to the individual-level analysis, the thesis investigates the broader societal implications of the Second Brain, including its influence on information dissemination, collaboration, and the nature of expertise. Ethical considerations related to data privacy, information security, and potential algorithmic biases are also explored.

Drawing from a range of academic sources, case studies, and expert opinions, the seminar thesis aims to provide a balanced perspective on the Second Brain concept. It encourages a thoughtful dialogue on the benefits and drawbacks of adopting such a framework in the context of personal knowledge management, with a particular emphasis on Thiago Forte's contributions to this field. By critically evaluating the Second Brain concept, this thesis contributes to a deeper understanding of its potential value and challenges, enabling readers to make informed decisions about its relevance to their individual and professional lives.

Literatur

• Warren, P., Davies, J., & Simperl, E. (2011). Context and semantics for knowledge management: technologies for personal productivity. Heidelberg: Springer.
• Völkel, M. (2011). Personal knowledge models with semantic technologies. BoD–Books on Demand.
• Thaul, W., Bleimann, U., & Clarke, N. (2012, September). Personal knowledge management beyond versioning. In Proceedings of the 12th International Conference on Knowledge Management and Knowledge Technologies (pp. 1-4).

The Bullet Journal Method has gained popularity in recent years as a unique approach to personal organization and productivity. This seminar work critically reviews the book "Bullet Journal Method" and its core content.

The method is rooted in a straightforward yet flexible system that allows individuals to consolidate their tasks, appointments, notes, and goals within a single handwritten notebook. By employing symbols like "bullets" for tasks, events, and notes, users can tailor the system to their specific needs.

While many endorse the method, there are valid criticisms to consider. It can potentially become cluttered and demand a significant time investment. Efficiency might also be a concern for those already proficient with digital tools.

The suitability of this method varies, making sense for those who enjoy a tactile planning experience and appreciate creative visualization. However, it may not be the best fit for those heavily reliant on digital productivity tools. Additionally, the method has limitations related to space constraints and may not accommodate complex tasks or individuals with challenging handwriting or physical limitations.

Despite its popularity, scientific evidence supporting the method's productivity claims is limited. No comprehensive studies conclusively demonstrate its effectiveness. Thus, further research is required to ascertain its true impact on productivity in the knowledge work sphere.

Literatur

• Ayobi, A., Sonne, T., Marshall, P., & Cox, A. L. (2018). Flexible and Mindful Self-Tracking: Design Implications from Paper Bullet Journals. In CHI ’18, Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1–14). Association for Computing Machinery. doi.org/10.1145/3173574.3173602
• Carroll, R. (2018). The bullet journal method: Track the past, order the present, design the future. Penguin.
• Tholander, J., & Normark, M. (2020). Crafting Personal Information - Resistance, Imperfection, and Self-Creation in Bullet Journaling. In CHI ’20, Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1–13). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3313831.3376410
• Wilson, E. K. (2018). Planning for professional productivity with bullet journals. J. New Librarianship, 3, 220.
• Yiannouli, A. (2019). The point of a bullet journal. Veterinary Record, 185(6), 180-180.

The seminar thesis "Atomic Habits - A Critical Review" undertakes a thorough and critical examination of the popular self-help book "Atomic Habits" authored by James Clear. The thesis aims to provide an insightful analysis of the book's core concepts, methodologies, practical applications, and potential implications. "Atomic Habits" focuses on the idea that making small, incremental changes in behavior can lead to significant personal transformation over time. This thesis critically evaluates the book's claims, strategies, and overarching philosophy, shedding light on both its strengths and limitations.

The thesis begins by introducing the central tenets of "Atomic Habits" and presenting an overview of its impact on the self-help and personal development landscape. It delves into the book's structure, highlighting the key principles proposed by Clear, such as the "4 Laws of Behavior Change" and the notion of habit "stacking" for cumulative progress. The thesis also explores the practical techniques recommended in the book for habit formation, habit breaking, and the role of environment in shaping behaviors.

While the thesis acknowledges the potential benefits of the "Atomic Habits" framework, its primary focus lies in critically assessing the methodology and claims put forth in the book. It examines the scientific basis of the concepts presented, considering research from psychology, neuroscience, and behavioral economics. The thesis scrutinizes the adaptability of the strategies across diverse contexts, questioning whether the principles hold true for all individuals and habits.

Furthermore, the thesis addresses potential drawbacks and limitations of the "Atomic Habits" approach. It examines the challenges associated with maintaining consistency, the role of motivation in habit formation, and the potential tension between incremental progress and the desire for immediate results. The thesis also delves into the psychological aspects of habit development, including the impact of self-esteem, identity shifts, and the potential for rigidity in habit adherence.

By critically evaluating "Atomic Habits," the thesis aims to contribute to a deeper understanding of the book's effectiveness and its place within the broader landscape of self-improvement literature. Through an analysis that draws on academic literature, empirical studies, and expert opinions, the thesis seeks to provide readers with a balanced assessment of the strengths and limitations of the "Atomic Habits" framework, enabling them to make informed decisions about its applicability to their personal growth journeys.

Literatur

• Gardner, B., Rebar, A. L., & Lally, P. (2022). How does habit form? Guidelines for tracking real-world habit formation. Cogent psychology, 9(1), 2041277.
• Verplanken, B., Verplanken, B., & Ryan. (2018). Psychology of habit. Cham: Springer.
• Renfree, I., Harrison, D., Marshall, P., Stawarz, K., & Cox, A. (2016, May). Don't kick the habit: The role of dependency in habit formation apps. In Proceedings of the 2016 CHI conference extended abstracts on human factors in computing systems (pp. 2932-2939).
• Stawarz, K., Cox, A. L., & Blandford, A. (2015, April). Beyond self-tracking and reminders: designing smartphone apps that support habit formation. In Proceedings of the 33rd annual ACM conference on human factors in computing systems (pp. 2653-2662).

The seminar thesis titled "Getting Things Done - A Critical Review" undertakes a comprehensive and critical analysis of the widely acclaimed productivity methodology outlined in the book "Getting Things Done" by David Allen. The thesis aims to provide a detailed examination of the core principles, methodologies, practical implications, and potential limitations of the GTD (Getting Things Done) system. This critical review delves into the system's effectiveness in enhancing personal and professional productivity, offering insights into its strengths and potential challenges.

The thesis commences by introducing the fundamental concepts of the GTD methodology, elucidating its historical context and its impact on the realm of productivity and time management. It outlines the key components of the GTD system, such as the capture, clarify, organize, reflect, and engage processes, as well as the emphasis on maintaining a clear and organized external system to alleviate mental clutter.

While acknowledging the potential benefits of the GTD framework, the thesis primarily focuses on conducting a critical evaluation of the methodology. It examines the practicality and adaptability of the system in various contexts, assessing its applicability to different professions, lifestyles, and personality types. The thesis scrutinizes the effectiveness of the GTD approach in mitigating overwhelm, fostering focus, and enhancing task execution.

Furthermore, the thesis delves into potential shortcomings and challenges associated with the GTD methodology. It explores the complexities of maintaining a comprehensive organizational system, the potential for information overload, and the balance between structured planning and spontaneous creativity. The thesis also considers the psychological aspects of the GTD system, including its impact on stress levels, decision-making fatigue, and the potential for rigid adherence to processes.

By critically reviewing "Getting Things Done," the thesis contributes to a nuanced understanding of the productivity system and its implications for individuals seeking to improve their organizational skills and time management. Through an assessment grounded in academic literature, empirical observations, and expert opinions, the thesis aims to provide readers with a balanced view of the strengths and limitations of the GTD framework. This enables individuals to make informed choices about adopting and adapting the principles of "Getting Things Done" to their unique circumstances.

Literatur

• Allen, D. (2018). Getting things done.
• Heylighen, F., & Vidal, C. (2008). Getting things done: the science behind stress-free productivity. Long Range Planning, 41(6), 585-605.
• Kim, Y. H., Choe, E. K., Lee, B., & Seo, J. (2019, May). Understanding personal productivity: How knowledge workers define, evaluate, and reflect on their productivity. In Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-12).
• Kamphorst, B. A. (2012). Reducing procrastination by scaffolding the formation of implementation intentions (Master's thesis).
• da Silva Mariano, F. A., & Filipe, J. B. L. (2012). Social-GTD for Collaborative Activity Support in Organizations. In KMIS (pp. 341-345).

In the ever-evolving landscape of productivity and time management, the emergence of "next-generation" tools has sparked both excitement and skepticism. The question arises: Are these innovations merely a momentary hype, or are they indicative of a sustainable trend that will redefine how we manage our tasks and time?

These advanced tools leverage cutting-edge technologies such as artificial intelligence, machine learning, and data analytics to offer personalized task management, smart scheduling, and intelligent prioritization. They promise to streamline our daily routines, reduce decision fatigue, and enhance overall efficiency.

However, the sustainability of this trend hinges on several critical factors. Are these tools accessible and user-friendly for a broad audience, or do they cater primarily to tech-savvy individuals? Can they adapt to diverse work styles and preferences, or do they impose a one-size-fits-all approach? Perhaps most importantly, do they genuinely improve productivity and well-being, or do they risk becoming yet another digital distraction?

The objective of this work is to provide an in-depth description of this system class (rather than individual tools) encompassing their functions, technology, and orientation, and critically assess their viability. Key questions to address include: Does this concept make sense? What are the potential use cases for these hybrid tools? Who are the target users that would benefit most from their capabilities?

Literatur

• Chasanidou, D., Elvesæter, B., & Berre, A. J. (2016, August). Enabling team collaboration with task management tools. In Proceedings of the 12th International Symposium on Open Collaboration (pp. 1-9).
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• Wu, D., & Tremaine, M. (2004). Knowledge worker adoption of time management tools: Satisfaction and perceived effectiveness.

In today's digital ecosystem, task management apps play an important role in structuring tasks, as well as enhancing individual productivity. The evolution from traditional methods to digital platforms has birthed comprehensive task management software, offering functionalities beyond basic to-do lists.  Key functionalities of these tools include task creation, prioritization, scheduling, and review. When assessing their effectiveness, essential criteria are, for example, usability, software integration, customization, and collaborative features. Popular tools such as Todoist, Omnifocus, Microsoft To Do, and Apple Reminders each have their unique advantages and limitations.

This seminar thesis undertakes the responsibility to define task management and task management apps, drawing insights from both scientific and practical literature. It then focuses on deriving criteria for app evaluation, identifying 3-10 relevant apps, comparing their features, and offering a conclusive evaluation of their capabilities. By systematically examining literature and the features of selected apps, the research aims to provide an understanding of their role in enhancing individual productivity, and offer recommendations for different users/ user groups, as well as future research in this field.

Literatur

• Bellotti, V., Dalal, B., Good, N., Flynn, P., Bobrow, D. G., & Ducheneaut, N. (2004). What a to-do: Studies of task management towards the design of a personal task list manager. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 735–742. https://doi.org/10.1145/985692.985785
• Bellotti, V., Ducheneaut, N., Howard, M., & Smith, I. (2003). Taking email to task: The design and evaluation of a task management centered email tool. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 345–352. https://doi.org/10.1145/642611.642672
• Czerwinski, M., Horvitz, E., & Wilhite, S. (2004). A diary study of task switching and interruptions. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 175–182. https://doi.org/10.1145/985692.985715
• Franssila, H. (2019). Work Fragmentation, Task Management Practices and Productivity in Individual Knowledge Work. In D. Harris (Ed.), Engineering Psychology and Cognitive Ergonomics (Vol. 11571, pp. 29–38). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-22507-0_3
• Kappen, D. L., Johannsmeier, J., & Nacke, L. E. (2013). Deconstructing “gamified” task-management applications. Proceedings of the First International Conference on Gameful Design, Research, and Applications, 139–142.  https://doi.org/10.1145/2583008.2583034

In the current fast-paced and knowledge-intensive landscape, note and personal knowledge management apps have become essential in organizing information and improving individual productivity. The shift from conventional note-taking and knowledge storage to digital solutions has given rise to sophisticated personal knowledge management software, offering functionalities far exceeding traditional notepads. Core features of these platforms encompass content creation, categorization, advanced search, and cross-referencing, tagging, (back-)linking, AI assistant capabilities. Criteria to evaluate their functions revolve around user-friendliness, software interoperability, adaptability, and data privacy. Leading solutions such as Craft, Evernote, Notion, Obsidian, and Roam each possess their distinctive strengths and challenges. 

This seminar thesis aims to explore the concepts of personal knowledge management and its corresponding advanced digital tools, extracting perspectives from both academic and real-world sources. The research ventures into establishing criteria for app assessment, pinpointing 3-10 advanced apps and their software genre, comparing their functions systematically, and delivering an in-depth analysis and evaluation. Through a methodical review of scholarly sources and the distinct features of chosen apps, the investigation aspires to elucidate their significance in enhancing individual productivity. Furthermore, it aims to give recommendations tailored for diverse users and user groups, while also providing potential directions for future research.

Literatur

• Agnihotri, R., & Troutt, M. D. (2009). The effective use of technology in personal knowledge management: A framework of skills, tools and user context. Online Information Review, 33(2), 329–342. https://doi.org/10.1108/14684520910951249

• Cheong, R. K. F., & Tsui, E. (2010). The roles and values of personal knowledge management: An exploratory study. VINE, 40(2), 204–227. https://doi.org/10.1108/03055721011050686
• Dalkir, K. (2013). Knowledge Management in Theory and Practice (0 ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9780080547367
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In today's interconnected and rapidly evolving digital environment, advanced calendar apps are essential in navigating the complexities of time management and scheduling. With the shift from basic date-marking software to sophisticated calendrical solutions, there has been a rise of comprehensive calendar software with advanced features. These include the utilization of artificial intelligence for appointment scheduling, task integration, time-blocking for tasks, and the seamless coordination of meetings, among others. Noteworthy tools leading this transformation, such as Sunsama and Akiflow, each present unique functionalities and challenges. 

This seminar thesis explores advanced calendar software, harnessing insights from both scholarly and practical literature. The research seeks to define this particular software category, progressing to outline the foundational roles these apps play. Subsequent stages of the research involve establishing criteria for the evaluation of these apps, identifying 3-10 market-leading applications, contrasting their features, and providing a comprehensive assessment of their effectiveness. The research strives to shed light on their pivotal role in optimizing individual time management. Concluding with tailored recommendations for varied users and user groups, this study promises to offer valuable recommendations and guidance for individuals and user groups, and to provide directions for future research.

Literatur

• Bank, J., Cain, Z., Shoham, Y., Suen, C., & Ariely, D. (2012). Turning personal calendars into scheduling assistants. CHI ’12 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems, 2667–2672. https://doi.org/10.1145/2212776.2223854

• Berry, P. M., Gervasio, M., Peintner, B., & Yorke-Smith, N. (2011). PTIME: Personalized assistance for calendaring. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2(4), 1–22. https://doi.org/10.1145/1989734.1989744
• Hund, P. M., Dowell, J., & Mueller, K. (2014). Representation of time in digital calendars: An argument for a unified, continuous and multi-granular calendar view. International Journal of Human-Computer Studies, 72(1), 1–11. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2013.09.005
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• Payne, S. J. (1993). Understanding Calendar Use. Human–Computer Interaction, 8(2), 83–100. https://doi.org/10.1207/s15327051hci0802_1

The importance of Personal Task Management has increases in today’s fast-oaced and demanding world. It enables structured organization and prioritization of tasks, goals, and commitments.  Effective task management allows individuals to increase productivity, reduce stress, and make the best use of their time resources. By keeping track of tasks, meeting deadlines, and tracking progress, personal task management contributes significantly to achieving both professional and personal goals. It encourages self-organization, promotes the implementation of plans, and increase the sense of control over the daily life.

Personal Tasks Management apps help individuals organize their daily lives. These apps provide functionality for creating, managing, and tracking tasks, goals, and deadlines. he importance of reference data models for such apps is to provide a standardized and structured basis for internal data organization. Developing a reference data model defines a common language that helps developers implement consistent data structures. This leads to more consistent and user-friendly apps in which tasks and information can be managed seamlessly. Furthermore, the use of reference data models helps to develop high-quality, robust, and easily extensible personal task management apps that better meet users' individual organizational needs.

Within this seminar paper, a reference data model for Personal Task Management will be developed based on scientific literature and "reverse engineering" of task management apps. The following points are included in the processing of the topic: (1) define “reference model”, (2) define “reference data model” (3) identify and (adapt) an appropriate approach to develop the data model, and (4) develop a data model and visualize it as a Class Diagram or Entity Relationship Diagram.

Literatur

• Gwizdka, J. (2004, April). Email task management styles: the cleaners and the keepers. In CHI'04 extended abstracts on Human factors in computing systems (pp. 1235-1238).
• Haraty, M., McGrenere, J., & Tang, C. (2016). How personal task management differs across individuals. International Journal of Human-Computer Studies, 88, 13-37.
• Khaokaew, Y., Holcombe-James, I., Rahaman, M. S., Liono, J., Trippas, J. R., Spina, D., ... & Salim, F. D. (2022). Imagining future digital assistants at work: A study of task management needs. International Journal of Human-Computer Studies, 168, 102905.
• Komlodi, A. (2004). Task management support in information seeking: A case for search histories. Computers in Human Behavior, 20(2), 163-184.
• Myers, K., Berry, P., Blythe, J., Conley, K., Gervasio, M., McGuinness, D. L., ... & Tambe, M. (2007). An intelligent personal assistant for task and time management. AI Magazine, 28(2), 47-47.
• Refanidis, I., & Alexiadis, A. (2011). Deployment and evaluation of selfplanner, an automated individual task management system. Computational intelligence, 27(1), 41-59.

Personal Knowledge Management plays an essential role in an era of information overload and continuous change. It enables individuals to effectively organize, store and retrieve their acquired knowledge, ideas, notes and information. By systematically managing and structuring knowledge, people can not only increase their creativity and productivity, but also make better decisions and optimize their learning processes. A solid personal knowledge management facilitates the retrieval of relevant information, promotes knowledge reuse, and supports continuous personal and professional development. In a constantly changing world, the targeted collection and management of knowledge is becoming a valuable skill that significantly influences individual efficiency and competence. 

Personal Knowledge Management apps play a crucial role in meeting the challenges of the modern information age. These apps enable individuals to organize their knowledge, thoughts, and inspiration in one central location. Developing a reference data model defines a common language that helps developers implement consistent data structures. This leads to more consistent and user-friendly apps in which tasks and information can be managed seamlessly. Furthermore, the use of reference data models helps to develop high-quality, robust, and easily extensible personal task management apps that better meet users' individual organizational needs.

Within this seminar paper, a reference data model for Personal Knowledge Management will be developed based on scientific literature and "reverse engineering" of personal knowledge management apps. The following points are included in the processing of the topic: (1) define “reference model”, (2) define “reference data model” (3) identify and (adapt) an appropriate approach to develop the data model, and (4) develop a data model and visualize it as a Class Diagram or Entity Relationship Diagram.

Literatur

• Agnihotri, R., & Troutt, M. D. (2009). The effective use of technology in personal knowledge management: A framework of skills, tools and user context. Online Information Review, 33(2), 329-342.
• Davenport, T. H. (2016). Personal knowledge management and knowledge worker capabilities. In Personal knowledge management (pp. 167-188). Routledge.
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• Gorman, G. E., & Pauleen, D. J. (2016). The nature and value of personal knowledge management. In Personal knowledge management (pp. 1-16). Routledge.
• Jefferson, T. L. (2006). Taking it personally: personal knowledge management. Vine, 36(1), 35-37.
• Maier, R., & Hadrich, T. (2011). Knowledge management systems. In Encyclopedia of Knowledge Management, Second Edition (pp. 779-790). IGI Global.
• Razmerita, L., Kirchner, K., & Sudzina, F. (2009). Personal knowledge management: The role of Web 2.0 tools for managing knowledge at individual and organisational levels. Online information review, 33(6), 1021-1039

Advanced Time and Calendar Management is important in today’s demanding and fast-paced world. It enables individuals and organizations to use their time resources efficiently and organize complex schedules optimally. By implementing advanced techniques such as time blocking, prioritization and automated reminders, deadlines can be met, tasks effectively coordinated and productive workflows established. Advanced time and calendar management not only helps reduce stress, but also promotes the realization of strategic goals and personal achievements but also promotes the realization of strategic goals and personal achievements. It enables the balance between professional obligations and personal interests, which ultimately leads to increased performance, better self-organization and a higher quality of life. 

Advanced Time and Calendar Management apps enable users to efficiently plan their time, management appointments, and coordinate tasks. Developing a reference data model defines a common language that helps developers implement consistent data structures. This leads to more consistent and user-friendly apps in which tasks and information can be managed seamlessly. Furthermore, the use of reference data models helps to develop high-quality, robust, and easily extensible personal task management apps that better meet users' individual organizational needs.

Within this seminar paper, a reference data model for time and calendar management will be developed based on scientific literature and "reverse engineering" of time and calendar management apps. The following points are included in the processing of the topic: (1) define “reference model”, (2) define “reference data model” (3) identify and (adapt) an appropriate approach to develop the data model, and (4) develop a data model and visualize it as a Class Diagram or Entity Relationship Diagram

Literatur

• Gutzwiller, R. S., Wickens, C. D., & Clegg, B. A. (2016). The role of time on task in multi-task management. Journal of Applied Research in Memory and Cognition, 5(2), 176-184.
• Kamsin, A., Blandford, A., & Cox, A. L. (2012). Personal task management: my tools fall apart when I'm very busy!. In CHI'12 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems (pp. 1369-1374).
• Myers, K., Berry, P., Blythe, J., Conley, K., Gervasio, M., McGuinness, D. L., ... & Tambe, M. (2007). An intelligent personal assistant for task and time management. AI Magazine, 28(2), 47-47.
• Zibetti, E., Chevalier, A., & Eyraud, R. (2012). What type of information displayed on digital scheduling software facilitates reflective planning tasks for students? Contributions to the design of a school task management tool. Computers in human behavior, 28(2), 591-607.

Die fortschreitende Digitalisierung führt zu einer Verbreitung smarter Produkte in vielen verschiedenen Bereichen des Alltags, genauso wie im Unternehmenskontext. Im Zuge dessen stellt sich die Frage, inwieweit smarte Produkte bzw. das Internet der Dinge zur aktuellen Problematik des Klimaschutzes, sowie generell ökonomischer, ökologischer und sozialer Nachhaltigkeit beitragen können (Stichwort Green IT, Green IS, Sustainable IS) oder sogar kontraproduktiv sind und damit eher als z. B. klimaschädlich eingestuft werden müssten.

Ein mögliches Ziel dieser Arbeit ist es daher, auf Basis einer Literaturrecherche eine Bestandsaufnahme der aktuellen Forschung zu Green IT im Kontext von smarten Produkten / Internet of Things durchzuführen und so den Status Quo darzustellen. Als ergänzende Kategorisierung der Ergebnisse könnte z. B. eine SWOT-Analyse durchgeführt werden.

Literatur

• Dedrick J (2010) Green IS: Concepts and Issues for Information Systems Research. Communications of the Association for Information Systems 27. doi:10.17705/1CAIS.02711
• Lokuge S, Sedera D, Cooper V, Burstein F (2021) Digital Transformation: Environmental Friend or Foe? Panel Discussion at the Australasian Conference on Information Systems 2019. Communications of the Association for Information Systems 48(1):616–634. doi:10.17705/1CAIS.04846  
• Vom Brocke J, Simons A, Niehaves B, Niehaves B, Riemer K, Plattfaut R, Cleven A (2009) Reconstructing the Giant: On the Importance of Rigour in Documenting the Literature Search Process. In: Newell S, Whitley E, Pouloudi N, Wareham J, Mathiassen L (Hrsg) Information systems in a globalising world : challenges, ethics and practices ; ECIS 2009, 17th European Conference on Information Systems, Verona, S 2206–2217.
• Webster J, Watson RT (2002) Analyzing the Past to Prepare for the Future: Writing a Literature Review. MIS Quarterly 26(2):xiii–xxiii.
• Yu Y, Zhang X, Zhang X, Yue WT (2021) Is smart the new green? The impact of consumer environmental awareness and data network effect. Information Technology & People ahead-of-print(ahead-of-print). doi:10.1108/ITP-10-2020-0680 

Viele Unternehmen setzen heutzutage auf ein digitales Plattformgeschäftsmodell um Wettbewerbsvorteile zu erzielen, teilweise mit dem Ziel langfristig ein ganzes digitales Ökosystem aufzubauen und anbieten zu können. Der Aufbau und das Management solcher Ökosysteme ist jedoch mit zahlreichen Herausforderungen und Fragestellungen verbunden, die es gilt vorab zu klären.

Ein mögliches Ziel der Arbeit wäre es, basierend auf einer Literaturrecherche einen Überblick über die Einflussfaktoren und dabei entstehenden Herausforderungen für die Entwicklung von digitalen Ökosystemen zu schaffen.

Literatur

• Asadullah A, Faik I, Kankanhalli A (2018) Digital Platforms: A Review and Future Directions. In: PACIS 2018 Proceedings.
• Guggenberger TM, Möller F, Haarhaus T, Gür I, Otto B (2020) Ecosystem Types in Information Systems. In: ECIS 2020 Research Papers
• Vom Brocke J, Simons A, Niehaves B, Niehaves B, Riemer K, Plattfaut R, Cleven A (2009) Reconstructing the Giant: On the Importance of Rigour in Documenting the Literature Search Process. In: Newell S, Whitley E, Pouloudi N, Wareham J, Mathiassen L (Hrsg) Information systems in a globalising world : challenges, ethics and practices ; ECIS 2009, 17th European Conference on Information Systems, Verona, S 2206–2217.
• Webster J, Watson RT (2002) Analyzing the Past to Prepare for the Future: Writing a Literature Review. MIS Quarterly 26(2):xiii–xxiii.

• Viele Unternehmen setzen heutzutage auf ein digitales Plattformgeschäftsmodell um Wettbewerbsvorteile zu erzielen, teilweise mit dem Ziel langfristig ein ganzes digitales Ökosystem aufzubauen und anbieten zu können. Damit die Plattformen und Ökosysteme sich etablieren und erfolgreich sein können, müssen die Nutzer für eine gemeinsame Werterzeugung aktiviert werden.
• Ein mögliches Ziel der Arbeit wäre es, basierend auf einer Literaturrecherche einen kategorisierenden und vergleichenden Überblick über Methoden der Benutzeraktivierung für die Co-Creation im Rahmen von digitalen Plattformen und Ökosystemen zu schaffen.

Literatur

• Asadullah A, Faik I, Kankanhalli A (2018) Digital Platforms: A Review and Future Directions. In: PACIS 2018 Proceedings.
• Negi BS, Brohman MK (2015) Co-creation of value in digital ecosystems: A conceptual framework. In: Proceedings of the 21st Americas Conference on Information Systems (AMCIS 2015). aisel.aisnet.org/amcis2015/EndUser/GeneralPresentations/14/
• Vom Brocke J, Simons A, Niehaves B, Niehaves B, Riemer K, Plattfaut R, Cleven A (2009) Reconstructing the Giant: On the Importance of Rigour in Documenting the Literature Search Process. In: Newell S, Whitley E, Pouloudi N, Wareham J, Mathiassen L (Hrsg) Information systems in a globalising world : challenges, ethics and practices ; ECIS 2009, 17th European Conference on Information Systems, Verona, S 2206–2217.
• Briel F von, Davidsson P (2019) Digital Platforms and Network Effects: Using Digital Nudges for Growth Hacking. In: ICIS 2019 Proceedings. 15.-18.12.2019. aisel.aisnet.org/icis2019/innov_entre/innov_entre/8
• Webster J, Watson RT (2002) Analyzing the Past to Prepare for the Future: Writing a Literature Review. MIS Quarterly 26(2):xiii–xxiii.

Im Rahmen der Service Science werden Service Systeme als dynamische werterzeugende Konfigurationen von Ressourcen verstanden, wobei die Werterzeugung auf einem festgelegten Wertversprechen basiert und durch Hersteller, wie Nutzer im Rahmen der Value Co-Creation erfolgt. Der Service stellt dabei keine Ergebniseinheit, sondern ein Prozess dar, der erst durch Nutzung/Einbettung in einen Anwendungskontext einen Wert erfährt.

Ein mögliches Ziel der Arbeit wäre, die Unterschiede, Gemeinsamkeiten und Herausforderungen der Value Co-Creation auf individueller, Team-, Organisations- und gesellschaftlicher Ebene herauszuarbeiten und miteinander zu vergleichen, um so einen Überblick über die verschiedenen Co-Creation-Möglichkeiten zu schaffen.

Literatur

• Akaka MA, Vargo SL (2014) Technology as an operant resource in service (eco)systems. Information Systems and e-Business Management 12(3):367–384. doi:10.1007/s10257-013-0220-5 
• Böhmann T, Leimeister JM, Möslein K (2014) Service-Systems-Engineering. Ein zukünftiges Forschungsgebiet der Wirtschaftsinformatik. WIRTSCHAFTSINFORMATIK 56(2):83–90. doi:10.1007/s11576-014-0406-6 
• Vargo SL, Maglio PP, Akaka MA (2008) On value and value co-creation. A service systems and service logic perspective. European Management Journal 26(3):145–152. doi:10.1016/j.emj.2008.04.003 

Wie viele andere Schlüsselindustrien wandelt sich die Mobilitätsindustrie aufgrund aktueller Anforderungen und Entwicklungen insbesondere der Informations- und Kommunikationstechnologien zunehmend hin zu einer nachhaltigen, selbstbestimmten und intelligenten Smart Mobility. Dabei wird der Anwendungsbereich Smart Mobility auch zunehmend als Teilbereich der übergeordneten Smart City verstanden und kann sich dabei auf verschiedene Unterbereiche, wie z. B. dem Bereich der Verkehrsangebote in Städten oder den Bereich Fracht und Logistik fokussieren.

Ein mögliches Ziel der Arbeit ist es, mittels einer Literaturanalyse die Vorteile, kritischen Erfolgsfaktoren und Herausforderungen des Bereichs Smart Mobility (oder ggf. eines Unterbereichs davon) herauszuarbeiten und im Rahmen einer kritischen Diskussion zusammenzuführen und gegenüberzustellen.

Literatur

• Bekiaris E, Panou M, Gaitanidou E, Mourouzis A, Ringbauer B (2009) Intelligent Mobility and Transportation for All. In: Stephanidis C (Hrsg) The Universal Access Handbook. CRC Press, Boca Raton, 49-1–49-29
• Borgia E (2014) The Internet of Things vision: Key features, applications and open issues. Computer Communications 54:1–31. doi:10.1016/j.comcom.2014.09.008 
• Francini M, Chieffallo L, Palermo A, Viapiana MF (2021) Systematic Literature Review on Smart Mobility: A Framework for Future “Quantitative” Developments. Journal of Planning Literature 36(2):283–296
• Vom Brocke J, Simons A, Niehaves B, Niehaves B, Riemer K, Plattfaut R, Cleven A (2009) Reconstructing the Giant: On the Importance of Rigour in Documenting the Literature Search Process. In: Newell S, Whitley E, Pouloudi N, Wareham J, Mathiassen L (Hrsg) Information systems in a globalising world : challenges, ethics and practices ; ECIS 2009, 17th European Conference on Information Systems, Verona, S 2206–2217.
• Webster J, Watson RT (2002) Analyzing the Past to Prepare for the Future: Writing a Literature Review. MIS Quarterly 26(2):xiii–xxiii.

Die fortschreitende Digitalisierung führt zu einer immer höheren Durchdringung von Privathaushalten mit smarten Produkten. Die Smart Home Systeme steuern dabei beispielsweise Licht, Heizung oder Rollos. Während historisch zunächst einfache Sensorik wie Bewegungsmelder als Schnittstelle genutzt wurden, sind daneben inzwischen Smartphone Applikationen oder Sprachassistenten Teil der Steuerung. Jedoch ist die geeignetste Schnittstelle für ein Informationssystem immer abhängig von Kontextfaktoren.

Ein mögliches Ziel dieser Arbeit ist die Analyse und Bewertung von möglichen Schnittstellen zur Steuerung eines Smart Homes anhand von unterschiedlichen zu entwickelnden Szenarien. Diese Szenarien sollen nach Benutzer und Aktoren variieren.

Literatur

• Kühnel C, Westermann T, Hemmert F, Kratz S, Müller A, Möller S (2011) I'm home: Defining and evaluating a gesture set for smart-home control. International Journal of Human-Computer Studies 69(11):693–704. doi:10.1016/j.ijhcs.2011.04.005 
• Ospan B, Khan N, Augusto J, Quinde M, Nurgaliyev K (15.08.18 - 17.08.18) Context Aware Virtual Assistant with Case-Based Conflict Resolution in Multi-User Smart Home Environment. In: 2018 International Conference on Computing and Network Communications (CoCoNet). 15.08.18 - 17.08.18, S 36–44. doi:10.1109/CoCoNet.2018.8476898 
• Portet F, Vacher M, Golanski C, Roux C, Meillon B (2013) Design and evaluation of a smart home voice interface for the elderly: acceptability and objection aspects. Personal and Ubiquitous Computing 17(1):127–144. doi:10.1007/s00779-011-0470-5 
• Risteska Stojkoska BL, Trivodaliev KV (2017) A review of Internet of Things for smart home: Challenges and solutions. Journal of Cleaner Production 140:1454–1464. doi:10.1016/j.jclepro.2016.10.006

Durch die zunehmende Weiterenwicklung von Augmented Reality sind AR-Lösungen nicht mehr nur kabelgebunden und mit schweren Helmen möglich, sondern finden sich in prototypischen AR-Brillen oder für viele Kunden noch einfacher zugänglich in speziellen Apps die die Kamerafunktion der vorhandenen Smartphones nutzen. Auch im stationären Einzelhandel hat AR das Potenzial zu einem Umsatzwachstum durch zusätzliche Digitalisierung zu führen.

Ein mögliches Ziel dieser Arbeit ist die Analyse von vorhanden Konzepten zur Nutzung von AR im Einzelhandel. Dabei sollen sowohl die unterschiedlichen Einsatzmöglichkeiten kategorisiert werden als auch ein Bewertungsverfahren für die Eignung vorgeschlagener Lösungen erstellt werden.

Literatur

• Cruz E, Orts-Escolano S, Gomez-Donoso F, Rizo C, Rangel JC, Mora H, Cazorla M (2019) An augmented reality application for improving shopping experience in large retail stores. Virtual Reality 23(3):281–291. doi:10.1007/s10055-018-0338-3 

Sowohl im betrieblichen wie im privaten Kontext sind IT-Systeme allgegenwärtig. Nichtsdestotrotz hat die Gestaltung von IT-Systemen Einfluss darauf wie Stakeholder, die von der Systemnutzung betroffen sind. Teils geht es soweit, dass es sich um Diskriminierung handelt. 

Insbesondere bzgl. Sexismus und Rassismus werden immer wieder Systeme gefunden, die aufgrund ihrer Konzeption oder Nutzung Menschen benachteiligen, seien es Predictive-Policing-Systeme die in der Vergangenheit Afroamerikaner vermehrt zu Unrecht beschuldigten, Algorithmen für virtuelle Hintergründe bei Videokonferenzen die nur bei Personen mit weißer Hautfarbe funktionieren oder Algorithmen für das automatisierte Verwalten von Videokonferenzen mit mehreren gleichzeitig sprechenden Teilnehmern, die überdurchschnittlich häufig Frauen stummschalten.

Ein mögliches Ziel dieser Arbeit wäre die Identifikation und Kategorisierung von Diskriminierungsszenarien und die Analyse der möglichen Folgen durch diese Form der Diskriminierung für Nutzer, Anbieter und Betroffene solcher IT-Lösungen.

Literatur

• Feine J, Gnewuch U, Morana S, Maedche A (2020) Gender Bias in Chatbot Design. In: Følstad A, Araujo T, Papadopoulos S, Law EL-C, et al. (Hrsg) Chatbot Research and Design. Springer International Publishing, Cham, S 79–93. doi:10.1007/978-3-030-39540-7_6 
• Hong J-W, Williams D (2019) Racism, responsibility and autonomy in HCI: Testing perceptions of an AI agent. Computers in Human Behavior 100:79–84. doi:10.1016/j.chb.2019.06.012 

Sowohl im betrieblichen wie im privaten Kontext sind IT-Systeme allgegenwärtig. Nichtsdestotrotz hat die Gestaltung von IT-Systemen Einfluss darauf wie Stakeholder, die von der Systemnutzung betroffen sind. Teils geht es soweit, dass es sich um Diskriminierung handelt.

Ein Beispiel wäre Diskriminierung im Rahmen einer Personendatenbank bei der die Felder „Geschlecht“ oder „Anrede“ nur zwei Ausprägungsmöglichkeiten haben und damit keine Möglichkeit bieten, eine nichtbinäre Geschlechtsidentität abzubilden. Dabei wird dieses Problem auch dadurch vergrößert, dass solche Daten häufig nur pauschalisiert erhoben werden ohne dass es im Kontext des IT-Systems eine konkrete Anforderung dazu gibt.

Ein mögliches Ziel dieser Arbeit wäre sowohl die Identifikation von Gestaltungsempfehlungen oder Methoden, die geeignet sind bisher nicht beachtete Probleme zu identifizieren, als auch die Identifikation solcher, die konkret erkannten Problemen entgegenwirken.

Literatur

• Feine J, Gnewuch U, Morana S, Maedche A (2020) Gender Bias in Chatbot Design. In: Følstad A, Araujo T, Papadopoulos S, Law EL-C, et al. (Hrsg) Chatbot Research and Design. Springer International Publishing, Cham, S 79–93. doi:10.1007/978-3-030-39540-7_6 
• Buchmüller S, Joost G, Bessing N, Stein S (2011) Bridging the gender and generation gap by ICT applying a participatory design process. Personal and Ubiquitous Computing 15(7):743–758. doi:10.1007/s00779-011-0388-y 

Die Gestaltung von mobilen Applikationen wird heutzutage durch Frameworks unterstützt. Für die vorherrschenden Plattformen Android und iOS bieten dabei die Hersteller selbst Entwicklungsumgebungen und -frameworks an, um Applikationen zu erstellen. Zusätzlich gibt es eine Reihe von Frameworks, die die plattformunabhängige Entwicklung erlauben: Mit einer Konzeption soll die App sowohl für Android wie iOS generiert werden können.

Während die Entwicklung dieser Apps hinreichend unterstützt wird, wird bei der Konzeption häufig nicht auf Benutzergruppen fokussiert, die visuelle Einschränkungen haben. Dabei dürfte aber gleichwohl naheliegend sein, dass es viele Potenziale in der Smartphone- und App-Benutzung gibt, auch für Menschen mit visuellen Einschränkungen, insb. auch mit stark eingeschränkter Sehfähigkeit oder Blindheit.

Ein Ziel dieser Arbeit könnte sein zu identifizieren, wie die Anforderungen an eine möglichst barrierefreie mobile Applikation sind, etwa in Bezug auf Funktionalität, Inhalt und Darstellung. Darauf aufbauend könnte analysiert werden wie diese Anforderungen durch die bestehenden Frameworks unterstützt werden, wie Applikationen dynamisch auf die Anforderungen eines Benutzers, die beispielsweise im Betriebsystem konfiguriert sind, reagieren können oder welche Methodiken es gibt um die Anforderungen zu ermitteln.

Literatur

• Krainz E, Miesenberger K, Feiner J (2018) Can We Improve App Accessibility with Advanced Development Methods? In: Miesenberger K, Kouroupetroglou G (Hrsg) Computers Helping People with Special Needs. Springer International Publishing, Cham, S 64–70. doi:10.1007/978-3-319-94277-3_12 
• Moon H, Cheon J, Lee J, Banda DR, Griffin-Shirley N, Ajuwon PM (2020) Factors influencing the intention of persons with visual impairment to adopt mobile applications based on the UTAUT model. Universal Access in the Information Society. doi:10.1007/s10209-020-00757-0 

Durch die Digitalisierung sind immer mehr Bereiche des beruflichen Alltags und Privatlebens geprägt von umfangreicher IT-Nutzung. Insbesondere durch stetige Veränderungen der genutzten IT steigen auch die Anforderungen an die Nutzer. Der daraus resultierende Technologiestress variiert aufgrund unterschiedlicher Einflussfaktoren von Person zu Person, ist aber auch im betrieblichen Kontext vorhanden, bspw. durch die Idee der andauernden Erreichbarkeit oder der Komplexität der eingesetzten Systeme. Durch eine Reduktion des Technologiestresses wäre es mutmaßlich aber möglich, die Effizienz der Systemnutzung zu erhöhen.

Ein mögliches Ziel der Arbeit wäre es, einen Überblick zu schaffen über Kategorien von Technologiestress, die es im Unternehmenskontext gibt, deren Einflussfaktoren zu ermitteln und geeignete Empfehlungen gegen diesen Technologiestress aufzuzeigen und zu bewerten, insbesondere im Kontext von Veränderungsprozessen.

Literatur

• Adam MTP, Gimpel H, Maedche A, Riedl R (2016) Design Blueprint for Stress-Sensitive Adaptive Enterprise Systems. Business & Information Systems Engineering (Online First). doi:10.1007/s12599-016-0451-3 
• Tarafdar M, Tu Q, Ragu-Nathan B, Ragu-Nathan T (2007) The Impact of Technostress on Role Stress and Productivity. Journal of Management Information Systems 24(1):301–328. doi:10.2753/MIS0742-1222240109
• Benzari A, Khedhaouria A, Torrès O (2020) The Rise of Technostress: A Literature Review from 1984 until. In: ECIS 2020 Proceedings: Liberty, Equality, and Fraternity in a Digitizing World. 2020-06-15 - 2020-16-17. aisel.aisnet.org/ecis2020_rp/140
• Pflügner K, Mattke J, Maier C (2019) Who is Stressed by Using ICTs? A Qualitative Comparison Analysis with the Big Five Personality Traits to Understand Technostress. In: Ludwig T, Pipek V (Hrsg) WI2019 Proceedings: Human Practice. Digital Ecologies. Our Future. 2019-02-23 - 2019-02-27, S 1175–1189. wi2019.de/wp-content/uploads/Tagungsband_WI2019_reduziert.pdf (Abruf am 2020-09-30)

Durch die fortschreitende Digitalisierung wird die Durchdringung aller Lebensbereiche mit Informationssystemen weiter voranschreiten. Dadurch wird es auf der einen Seite notwendig das Systeme komfortabler, fehlerfreier und effizienter zu bedienen sind, um die anfallenden Aufgaben zielgerichtet zu unterstützen, auf der anderen Seite erwarten die Benutzer zunehmend ein höheres Maß an Gebrauchstauglichkeit, da Sie durch den privaten Kontext immer einfach nutzerbare Applikationen gewohnt sind. In diesem Kontext ist es notwendig Konzepte zur Erhöhung der Gebrauchstauglichkeit in die Softwareentwicklung aufzunehmen.

Ein mögliches Ziel dieser Arbeit ist es Vorgehensmodelle für das Usability Engineering im Kontext von agilen Softwareentwicklungsmethoden für verschiedene Applikationstypen zu identifizieren und zu bewerten.

Literatur

• Sohaib O, Khan K (2010) Integrating usability engineering and agile software development: A literature review. In: 2010 International Conference On Computer Design and Applications. 25.06.10 - 27.06.10, V2-32-V2-38. doi:10.1109/ICCDA.2010.5540916 

Die Wirtschaftsinformatik ist eine recht junge Disziplin, in der immer wieder über die Relevanz bestimmter Forschungsmethoden diskutiert wird. Insbesondere im Kontext der Übernahme von Methoden anderer Disziplinen im Gegensatz zur Entwicklung eigener Methoden und durch die Möglichkeit von konstruktionsorientierter vs. verhaltenswissenschaftlicher Forschung gerade auch im Hinblick auf die Schwesterdisziplin Information Systems Research sind die Relevanz ausgewählter Forschungsmethoden ein Thema.

Ein mögliches Ziel der Arbeit wäre nachdem ein Überblick über konkrete Forschungsmethoden gegeben wird eine Bewertung dieser Methoden nach ihrer Nutzung innerhalb des Fachgebietes auf der einen Seite, sowie nach ihrem zeitlichen Aufwand und der benötigten Vorerfahrung auf der anderen Seite vorzunehmen, um schlussendlich ein Auswahlraster an Forschungsmethoden vorzustellen, dass Studierende für ihre erste wissenschaftliche Arbeit einsetzen können.

Literatur

• Frank U (2007) Ein Vorschlag zur Konfiguration von Forschungsmethoden in der Wirtschaftsinformatik. In: Lehner F, Zelewski S (Hrsg) Wissenschaftstheoretische Fundierung und wissenschaftliche Orientierung der Wirtschaftsinformatik. Gito, Berlin, S 156–185
• March ST, Storey VC (2008) Design Sciene in the Information Systems Discipline. MIS Quarterly 32(4):725–730
• Oates BJ (2006) Researching information systems and computing. Sage Publications, London, Thousand Oaks, Calif
• Peffers K, Tuunanen T, Rothenberger MA, Chatterjee S (2007) A Design Science Research Methodology for Information Systems Research. Journal of Management Information Systems 24(3):45–77. doi:10.2753/MIS0742-1222240302 
• Schauer C (2011) Die Wirtschaftsinformatik im internationalen Wettbewerb. Vergleich der Forschung im deutschsprachigen und nordamerikanischen Raum. Gabler
• Schreiner M, Hess T, Benlian A (2015) Gestaltungsorientierter Kern oder Tendenz zur Empirie? Zur neueren methodischen Entwicklung der Wirtschaftsinformatik

Informationsmodelle im allgemeinen und Referenzinformationsmodell oder auch Referenzmodelle im speziellem, stellen ein zentrales Werkzeug zur Modellierung innerhalb der Disziplin der Wirtschaftsinformatik dar. Der Fokus liegt hierbei auf der Gestaltung von Informationssystemen im betrieblichen Kontext. Trotz der großen Verbreitung der Methodik und dessen Varianz an Modellarten, lässt sich innerhalb der Disziplin kein Konsens über den Begriff an sich finden. In den letzten Jahren lässt sich allerdings sowohl eine Tendenz zum wiederverwendungsorientierten Referenzmodellbegriffs also auch zur induktiven Modellierung feststellen.

Ziel der Arbeit ist die definitorische Betrachtung des Terminus Referenzmodell im Kontext der Disziplin Wirtschaftsinformatik unter Berücksichtigung des aktuellen Stands der Forschung auf Basis einer Literaturanalyse.

Literatur

• Fettke P, Loos P (2002) Methoden zur Wiederverwendung von Referenzmodellen‐Übersicht und Taxonomie. Referenzmodellierung 2002, Multikonferenz Wirtschaftsinformatik
• Fettke P (2006) State-of-the-Art des State-of-the-Art. WIRTSCHAFTSINFORMATIK 48(4):257. doi:10.1007/s11576-006-0057-3  
• Fettke P (2014) Eine Methode zur induktiven Entwicklung von Referenzmodellen. In: Kundisch D, Suhl L, Beckmann L (Hrsg.) Tagungsband Multikonferenz Wirtschafsinformatik 2014. Universität Paderborn, Paderborn, S 1034–1047
• Thomas O (2006) Das Referenzmodellverständnis in der Wirtschaftsinformatik: Historie, Literaturanalyse und Begriffsexplikation
• Vom Brocke J, Simons A, Niehaves B, Niehaves B, Riemer K, Plattfaut R, Cleven A (2009) Reconstructing the Giant: On the Importance of Rigour in Documenting the Literature Search Process. In: Newell S, Whitley E, Pouloudi N, Wareham J, Mathiassen L (Hrsg) Information systems in a globalising world : challenges, ethics and practices ; ECIS 2009, 17th European Conference on Information Systems, Verona, S 2206–2217. 
• Webster J, Watson RT (2002) Analyzing the Past to Prepare for the Future: Writing a Literature Review. MIS Quarterly 26(2):xiii–xxiii.

Reifegradmodelle ermöglichen die Bewertung, Verbesserung und das Benchmarking für eine Klasse von Objekten, indem sie Ebenen eines Reifepfades (Entwicklung von einem initialen Zustand zu einem fortgeschrittenem Zustand) ausgestalten. Sie stellen damit ein zentrales Werkzeug zur Modellierung innerhalb der Disziplin der Wirtschaftsinformatik dar. Trotz ihrer Verbreitung in der Praxis durch die berühmten Vertreter CMMI (Capability Maturity Model Integration) der ISACA oder SPICE (Software Process Improvement and Capability Determination) der ISO konstatierte die Forschung in der Vergangenheit verschiedene Kritikpunkte an der Reifegradmodellierung, wie z. B. die oft fehlende theoretische Fundierung. Daraus entstanden über die Jahre verschiedene Vorschläge, wie die Reifegradmodellierung verbessert werden kann, um diesen Kritikpunkten zu begegnen.

Ziel der Arbeit ist daher den aktuellen Stand der Wirtschaftsinformatik-Forschung in Bezug auf die Reifegradmodellierung hinsichtlich vorab festgelegter Kriterien (z. B. Entwicklungsprozess) auf Basis einer Literaturanalyse abzubilden.

Literatur

• Becker J, Knackstedt R, Pöppelbuß J (2009) Entwicklung von Reifegradmodellen für das IT-Management - Vorgehensmodell und praktische Anwendung. WIRTSCHAFTSINFORMATIK 51(3):249–260. doi:10.1007/s11576-009-0167-9 
• Fettke P (2006) State-of-the-Art des State-of-the-Art. WIRTSCHAFTSINFORMATIK 48(4):257. doi:10.1007/s11576-006-0057-3  
• Pöppelbuß J, Röglinger M (2011) WHAT MAKES A USEFUL MATURITY MODEL? A FRAMEWORK OF GENERAL DESIGN PRINCIPLES FOR MATURITY MODELS AND ITS DEMONSTRATION IN BUSINESS PROCESS MANAGEMENT. In: ECIS 2011 Proceedings. June 9-11, 2011. aisel.aisnet.org/ecis2011/28
• Vom Brocke J, Simons A, Niehaves B, Niehaves B, Riemer K, Plattfaut R, Cleven A (2009) Reconstructing the Giant: On the Importance of Rigour in Documenting the Literature Search Process. In: Newell S, Whitley E, Pouloudi N, Wareham J, Mathiassen L (Hrsg) Information systems in a globalising world : challenges, ethics and practices ; ECIS 2009, 17th European Conference on Information Systems, Verona, S 2206–2217. 
• Webster J, Watson RT (2002) Analyzing the Past to Prepare for the Future: Writing a Literature Review. MIS Quarterly 26(2):xiii–xxiii.
• Wendler R (2014) Reifegradmodelle: Anwendungspotenziale in der Betriebswirtschaftslehre. Der Betriebswirt 55(1):32–36. doi:10.3790/dbw.55.1.32

Blockchain raised considerable attention in relation to carbon emissions. In voluntary carbon markets (VCMs), blockchain is considered to be an instrument that can tackle the systemic faults of the market itself. Faults concern, e. g. double spending, intransparency and high transaction costs. The function of VCMs is directed at incentivizing carbon reductions. Blockchain technologies may enhance this through the tokenization of carbon credits that are targeted at increasing access to such markets. From this point of view, dealing with carbon emissions relates to asset management. The usage of blockchain technologies also allows to digitally manage carbon emission, i. e. measuring, reporting and verification (MRV). At the same time, computation of tokens can come with great costs-of-energy (e.g., NYTimes 2023, Sedlmeier et al. 2020). In this part of the seminar, we are interested in how blockchain technologies are considered to tackle climate change.

Literatur

• Diaz Valdivia, C. A. and Poblet, M. (2022). Governance of ReFi Ecosystem and the Integrity of Voluntary Carbon Markets as a Common Resource. Available at SSRN. https://ssrn.com/abstract=4286167 
• Kotsialou, G., Kuralbayeva, K., & Laing, T. (2022). Blockchain’s Potential in Forest Offsets, the Voluntary Carbon Markets and REDD+. Envir. Conserv., 49(3), 137–145. https://doi.org/10.1017/S0376892922000157
• Dance, G. J. X., Wallace, T. and Levitt, Z. (2023). New York Times, www.nytimes.com/2023/04/09/business/bitcoin-mining-electricity-pollution.html
• Sedlmeir, J., Buhl, H. U., Fridgen, G., & Keller, R. (2020). The energy consumption of blockchain technology: Beyond myth. Business & Information Systems Engineering, 62(6), 599-608.

Blockchain technologies support monitoring, managing and commodifying elements of non-human nature, like carbon credits and natural capital (cf. also 1-1 “Tackling climate change with blockchain technologies?”). While the digital monitoring and evaluation serves to track the status quo, biodiversity considered in terms of its economic benefits turns it into a potential asset. This refers to biodiversity’s role in ecosystem services. One idea behind this is to open ways for more financial means to support conservation. In this part of the seminar, we are interested in how blockchain technologies are considered to tackle loss of biodiversity by both managing data on biodiversity and using its features to allocate financial value to it.

Literatur

• Sanjeef, S. (2022, February 28). Using Blockchain Technology in Environmental Conservation. Earth.Org. earth.org/using-blockchain-technology-in-environmental-conservation/.
• Sunyaev, A., Kannengießer, N., Beck, R., Treiblmaier, H., Lacity, M., Kranz, J., Fridgen, G., Spankowski, U., & Luckow, A. (2021). Token Economy. Bus Inf Syst Eng, 63(4), 457–478. https://doi.org/10.1007/s12599-021-00684-1

The complexity of grand challenges like climate change or loss of biodiversity requires efforts from different actors and interdisciplinary approaches. On the macro-level, institutions, businesses, and other organisations play different roles in this. They pursue various interests and are required to meet economic and organisational needs while providing, implementing or otherwise using DT to address climate change and/or loss of biodiversity. The consideration of different actors working on the same grand challenges, i. e. loss of biodiversity and/or climate change, as ecosystems allows to explore governance, value-creation and forms of relations between these different actors. As “new structures of economic relationships” (Jacobides et al. 2018, p. 2258), innovation or platform ecosystems provide alternative forms of collaboration to tackle grand challenges. In this part of the seminar, we are interested in how digital and biological resources are used, accumulated and distributed, specifically when performed in platform ecosystems, where DT may also play a role as cohesive element in the ecosystem.

Literatur

• Correa Tavares, Edson; Meirelles, Fernando S.; Correa Tavares, Eduardo; Cunha, Maria Alexandra; and Schunk, Leandro Marcilio, "Blockchain in the Green Treasure: Different Investment Objectives" (2019). AMCIS 2019 Proceedings. 1. 
  https://aisel.aisnet.org/amcis2019/digital_government/digital_government/1
• Diaz Valdivia, C. A. and Poblet, M., (2022). Governance of ReFi Ecosystem and the Integrity of Voluntary Carbon Markets as a Common Resource. Available at SSRN. https://ssrn.com/abstract=4286167 

• Jacobides, M. G., Cennamo, C., & Gawer, A. (2018). Towards a theory of ecosystems. Strategic management journal, 39(8), 2255-2276.
• Digital Sustainability in Information Systems Research: Conceptual Foundations and Future Directions. Journal of the Association for Information Systems, 24(4), 936-952.
• Round C and Visseren-Hamakers I (2022), Blocked chains of governance: Using blockchain technology for carbon offset markets? Front. Blockchain 5:957316.doi: 10.3389/fbloc.2022.957316
• Schoormann, T., Strobel, G., Möller, F., Petrik, D., & Zschech, P. (2023). Artificial Intelligence for Sustainability—A Systematic Review of Information Systems Literature. CAIS, 52, 199–237. https://doi.org/10.17705/1CAIS.05209

Demand forecasting with machine learning is the practice of using advanced computational techniques and algorithms to predict future product or service demand based on historical data, as well as other relevant factors. It involves collecting and analyzing historical sales data, market trends, and external variables to create predictive models. These models can help businesses anticipate future customer demand more accurately. Machine learning enhances the accuracy of demand forecasts by considering complex patterns, seasonality, and other variables. This seminar focuses on exploring the innovative applications of machine learning in the context of supply chain demand forecasting, focusing on the latest trends, challenges, and opportunities in this dynamic field. 

Literatur

• Carbonneau, R., Laframboise, K., & Vahidov, R. (2008). Application of machine learning techniques for supply chain demand forecasting. 
• Ni, D., Xiao, Z., & Lim, M. K. (2020). A systematic review of the research trends of machine learning in supply chain management. 

• Kilimci, Z. H., Akyuz, A. O., Uysal, M., & Uysal, O. (2019). An Improved Demand Forecasting Model Using Deep Learning Approach and Proposed Decision Integration Strategy for Supply Chain. 
• Seyedan, M., & Mafakheri, F. (2020). Predictive big data analytics for supply chain demand forecasting: methods, applications, and research opportunities. 

Inventory management and optimization with machine learning employ data-driven strategies to maintain the right inventory levels while minimizing holding costs. Machine learning algorithms can analyze historical sales data, market trends, and other variables to dynamically adjust inventory levels. By adapting to changing conditions and demand fluctuations, machine learning enables companies to strike a balance between ensuring products are readily available to customers and avoiding the costs associated with overstocking or stockouts. In this seminar, we will explore how machine learning-driven inventory management strategies effectively balance the need for product availability with the goal of minimizing holding costs in dynamic business environments? 

Literatur

• Perez, H. D., Hubbs, C. D., Li, C., & Grossmann, I. E. (2020). Algorithmic Approaches to Inventory Management Optimization. 
• Zwaida, T. A., Pham, C., & Beauregard, Y. (2021). Optimization of Inventory Management to Prevent Drug Shortages in the Hospital Supply Chain. 
• Kegenbekov, Z., & Jackson, I. (2021). Adaptive Supply Chain: Demand–Supply Synchronization Using Deep Reinforcement Learning. 

Machine learning is revolutionizing how companies detect and manage risks within their supply chains. This seminar explores the powerful applications of machine learning in identifying and mitigating various risks, from natural disasters to cybersecurity threats. By leveraging predictive algorithms, organizations can proactively address vulnerabilities and enhance supply chain resilience. This seminar focuses on equipping you with the knowledge and tools to navigate the ever-changing landscape of supply chain risk management. 

Literatur

• Baryannis, G., Dani, S., & Antoniou, G. (2019). Predicting supply chain risks using machine learning: The trade-off between performance and interpretability. Future Generation Computer Systems, 101, 993-1004. 
• Akhtar, P., Ghouri, A. M., Khan, H. U. R., Amin ul Haq, M., Awan, U., Zahoor, N., Khan, Z., & Ashraf, A. (2023). Detecting fake news and disinformation using artificial intelligence and machine learning to avoid supply chain disruptions. Annals of Operations Research, 327(2), 633-657. 
• Bassiouni, M. M., Chakrabortty, R. K., Hussain, O. K., & Rahman, H. F. (2023). Advanced deep learning approaches to predict supply chain risks under COVID-19 restrictions. Expert Systems with Applications, 211, 118604. 
• Aboutorab, H., Hussain, O. K., Saberi, M., & Hussain, F. K. (2022). A reinforcement learning-based framework for disruption risk identification in supply chains. Future Generation Computer Systems, 126, 110-122. 

From a sociological perspective, the phenomenon of digital transformation, driven by the proliferation of the internet and the rise of the platform economy (Dolata 2013; Dolata and Schrape 2023), has given birth to what some scholars are calling "digital sociology" (Marres 2017). This emerging subfield of sociology seeks to define digital sociology, discusses whether new methods are needed, and analyses the fundamental new sociological questions arising out of the digital transformation. Digital sociology explores how online platforms not only mediate social interactions but also influence power structures, identity formation, and access to resources in the virtual and physical realms. It delves into the implications of the platform economy on labor, community formation, and social inequality, shedding light on the ways in which digital technologies have become integral to the fabric of modern society.

Against this background, the seminar thesis aims to provide an integrative overview of the current research of scholars from sociology on the topic of digital transformation. Students are supposed to identify, collect, and analyze the relevant literature, extract the core concepts, and build an integrative overview.

Literatur

• Dolata, Ulrich (2013): The Transformative Capacity of New Technologies. A Theory of Sociotechnical Change. Hoboken: Taylor and Francis.
• Dolata, Ulrich; Schrape, Jan-Felix (2023): Platform companies on the internet as a new organizational form. A sociological perspective. In Innovation: The European Journal of Social Science Research, pp. 1–20.
• Marres, Noortje (2017): Digital sociology. The reinvention of social research. Cambridge, UK, Malden, MA, USA: Polity.

The psychological perspective on digital transformation is a vital area of study that explores the profound influence of the digital age on human behavior and cognition (Suler 2016). As technology increasingly permeates our daily lives, psychologists are delving into the ways in which it shapes our thoughts, emotions, and actions. This exploration extends to the emerging field of cyberpsychology, which specifically investigates the psychological dynamics unique to our interactions with the digital realm (Aiken 2016; Stuart et al. 2019). Cyberpsychologists examine issues related to the digital transformation of the individual, such as social media addiction, online identity formation, and the impact of digital media on mental health and well-being.

Against this background, the seminar thesis aims to provide an integrative overview of the current research of scholars from psychology on the topic of digital transformation. Students are supposed to identify, collect, and analyze the relevant literature, extract the core concepts, and build an integrative overview.

Literatur

• Aiken, Mary (2016): The Cyber Effect. An Expert in Cyberpsychology Explains How Technology Is Shaping Our Children, Our Behavior, and Our Values--And What We Can Do about It. Westminster: Random House Publishing Group.
• Stuart, Avelie; Bandara, Arosha K.; Levine, Mark (2019): The psychology of privacy in the digital age. In Social & Personality Psych 13 (11), Article e12507.
• Suler, John R. (2016): Psychology of the digital age. Humans become electric. New York, NY: Cambridge University Press.

The information systems research perspective on digital transformation centers on understanding the intricate interplay in the socio-technical systems that underpin modern organizations and societies (Vial 2019). However, the relationship between digital transformation and IT-driven business transformation is still up to debate (Markus and Rowe 2023; Wessel et al. 2021).

Against this background, the seminar thesis aims to provide an integrative overview of the current research of scholars from information systems research on the topic of digital transformation. Students are supposed to identify, collect, and analyze the relevant literature, extract the core concepts, and build an integrative overview.

Literatur

• Markus, M. Lynne; Rowe, Frantz (2023): The Digital Transformation Conundrum: Labels, Definitions, Phenomena, and Theories. In Journal of the Association for Information Systems 24 (2), pp. 328–335.
• Vial, Gregory (2019): Understanding digital transformation: A review and a research agenda. In The Journal of Strategic Information Systems 28 (2), pp. 118–144.
• Wessel, Lauri; Baiyere, Abayomi; Ologeanu-Taddei, Roxana; Cha, Jonghyuk; Blegind Jensen, Tina (2021): Unpacking the Difference Between Digital Transformation and IT-Enabled Organizational Transformation. In Journal of the Association for Information Systems 22 (1), pp. 102–129.

The management science perspective on digital transformation delves into the strategic and operational dimensions of harnessing technology to drive organizational change and competitiveness (Hanelt et al. 2021). Scholars in this field explore how businesses and institutions can leverage digital tools and data-driven insights to optimize their operations, enhance customer experiences, and achieve sustainable growth. In the context of marketing studies, this perspective is particularly relevant as it involves reimagining marketing strategies and practices in the digital era (Schmitt 2019). Researchers in marketing analyze how consumer behavior is influenced by digital platforms, social media, and online advertising, and they seek innovative ways to target and engage audiences effectively.

Against this background, the seminar thesis aims to provide an integrative overview of the current research of scholars from management sciences on the topic of digital transformation. Students are supposed to identify, collect, and analyze the relevant literature, extract the core concepts, and build an integrative overview.

Literatur

• Hanelt, André; Bohnsack, René; Marz, David; Antunes Marante, Cláudia (2021): A Systematic Review of the Literature on Digital Transformation: Insights and Implications for Strategy and Organizational Change. In J Management Studies 58 (5), pp. 1159–1197.
• Schmitt, Bernd (2019): From Atoms to Bits and Back: A Research Curation on Digital Technology and Agenda for Future Research. In Journal of Consumer Research 46 (4), pp. 825–832.

In the context of possible applications of AI in conceptual modeling, among others, the question emerges to what extent AI can help reduce the effort of a conceptual model creation process. The main aim of this seminar paper is to investigate existing approaches that apply AI in order to create or support the creation of conceptual models, critically compare them using a self-developed framework, and identify reasonable application scenarios as well as open challenges and future possibilities.

Literatur

• Arora C, Sabetzadeh M, Briand L, Zimmer F (2016) Extracting Domain Models from Natural-Language Requirements: Approach and Industrial Evaluation. MODELS '16: Proceedings of the ACM/IEEE 19th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems, pp 250–260
• Arora C, Sabetzadeh M, Nejati S, Briand L (2019) An Active Learning Approach for Improving the Accuracy of Automated Domain Model Extraction. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology 28(1)
• Elalloui M, Nafil K, Touahni R (2018) Automatic Transformation of User Stories into UML Use Case Diagrams using NLP Techniques. Procedia Computer Science 130:42–49
• Elbendak M, Vickers P, Rossiter N (2011) Parsed Use Case Descriptions as a Basis for Object-Oriented Class Model Generation. Journal of Systems and Software 84(7):1209–1223
• Kashmira GTH, Sumathipala S (2018) Generating Entity Relationship Diagram from Requirement Specification based on NLP. 2018 3rd International Conference on Information Technology Research (ICITR)
• Lucassen G, Robeer M, Dalpiaz F, van der Werf JMEM, Brinkkemper S (2017) Extracting Conceptual Models From User Stories with Visual Narrator. Requirements Engineering 22:339–358
• Vidya Sagar, Vidhu Bhala R., Abirami S (2014) Conceptual Modeling of Natural Language Functional Requirements. Journal of Systems and Software 88:25–41

A recommender system generally aims at the provision of useful recommendations to a group of users. Whereas recommender systems are well known in domains like e-commerce, only few applications of recommender systems in the field of conceptual modeling can be found. Modeling is considered to be an activity that typically requires a substantial manual modeling effort. This includes the construction for appropriate abstractions, decisions on the scope of the model, and choosing appropriate labels. To reduce the required manual effort, recommendations shall support respective modeling decisions.

The main aim of this seminar paper is to conduct a critical analysis of existing recommender systems in the field of conceptual modeling. To this aim the existing initiatives (approaches, tools, and techniques) should be identified and their utility as well as their level of maturity should beassessed. Based on the findings, a set of recommendations for the future development of the field should be formulated.

Literatur

• Almonte L, Guerra E, Cantador I, de Lara J (2022) Recommender Systems in Model-Driven Engineering: A Systematic Mapping Review. Software and Systems Modeling 21:249–280
• Almonte L, Pérez-Solar S, Guerra E, Cantador I, de Lara J (2021) Automating the Synthesis of Recommender Systems for Modelling Languages. Proceedings of the 14th ACM SIGPLAN International Conference on Software Language Engineering, pp 22–35
• Di Rocco J, Di Sipio C, Nguyen PT, Di Ruscio D, Pierantonio A (2022) Finding with NEMO: A Recommender System to Forecast the Next Modelling Operations. MODELS '22: Proceedings of the 25th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems, pp 154–164
• Elkamel A, Gzara M, Ben-Abdallah H (2016) An UML Class Recommender System for Software Design. 2016 IEEE/ACS 13th International Conference of Computer Systems and Applications (AICCSA)
• Fellmann M, Metzger D, Jannaber S, Zarvic N, Thomas O (2018) Process Modeling Recommender Systems: A Generic Data Model and Its Application to a Smart Glasses-based Modeling Environment. Business and Information Systems Engineering 60(1):21–38
• Kögel S (2017) Recommender System for Model Driven Software Development. Proceedings of the 2017 11th Joint Meeting on Foundations of Software Engineering, pp 1026–1029
• Koschmider A, Hornung T, Oberweis A (2011) Recommendation-based Editor for Business Process Modeling. Data & Knowledge Engineering 70(6):483–503
• Kuschke T, Mäder P (2014) Pattern-based Auto-completion of UML Modeling Activities. Proceedings of the 29th ACM/IEEE International Conference on Automated Software Engineering, pp 551–556
• Nair A, Ning X, Hill JH (2011) Using Recommender Systems to Improve Proactive Modeling. Software and Systems Modeling 20:1159–1181

Enterprise modeling aims at providing an integrated view on an organization to support, among others, communication, model-based analysis, or the design of adequate enterprise information systems. In the context of possible applications of AI in general, and machine learning in particular, in the domain of enterprise modeling, the question emerges which enterprise modeling activities could be influenced or supported by the proposed mechanisms. Therefore, the main aim of this seminar paper is to investigate how AI can influence the enterprise modeling activities, e.g., the enterprise model life-cycle, to critically assess and identify reasonable application scenarios, as well as open challenges and future possibilities.

Literatur

• Barriga A, Rutle A, Heldal R (2022) AI-Powered Model Repair: An Experience Report — Lessons Learned, Challenges, and Opportunities. Software and Systems Modeling 21:1135–1157
• Fill H-G (2020) Enterprise Modeling: From DIgital Transformation to Digital Ubiquity. Proceedings of the 2020 Federated Conference on Computer Science and Information Systems, pp 1–4
• Rittelmeyer JD, Sandkuhl K (2021) Effects of Artificial Intelligence on Enterprise Architectures: A Structured Literature Review. IEEE 25th International Enterprise Distributed Object Computing Conference Workshops, pp 130–137
• Sandkuhl K, Fill H-G, Hoppenbrouwers S, Krogstie J, Matthes F, Opdahl AL, Schwabe G, Uludag Ö, Winter R (2018) From Expert Discipline to Common Practice: A Vision and Research Agenda for Extending the Reach of Enterprise Modeling. Business and Information Systems Engineering 60(1):69–80
• Shilov N, Othman W, Fellmann M, Sandkuhl K (2023) Machine Learning for Enterprise Modeling Assistance: An Investigation of the Potential and Proof of Concept. Software and Systems Modeling
• Silva N, Sousa P, Da Silva MM (2021) Maintenance of Enterprise Architecture Models: A Systematic Review of Scientific Literature. Business and Information Systems Engineering 63(2):157–180
• Snoeck M, Stirna J, Weigand H, Proper HA (2019) Panel Discussion: Artificial Intelligence Meets Enterprise Modeling. Practice of Enterprise Modelling 2019 Conference Forum (Short Papers), pp 88–97
• Zaidi MA (2021) Conceptual Modeling Interacts with Machine Learning: A Systematic Literature Review. Computational Science and Its Applications: ICCSA 2021. 21st International Conference, Proceedings Part IX, pp 522–532

Leistungsfähige Anwendungssysteme sind in vielen Unternehmen ein zentraler Wettbewerbsfaktor. Gleichzeitig stellt die professionelle Software-Entwicklung häufig einen Engpass dar, so dass die Entwicklung und Anpassung von Anwendungen nicht angemessen oder zu spät erfolgt. „Low Code“-Plattformen (LCP) zielt darauf, diesen Engpass der Software-Entwicklung zu überwinden. Dazu werden Anwendern Konzepte angeboten, die es ermöglichen Anwendungssysteme weitgehend ohne Codierung zu entwickeln. In dieser Arbeit sollen die Verheißungen von LCPs kritisch untersucht werden. Am Beispiel von zwei ausgewählten Systemen sollen dazu Möglichkeiten und Grenzen von LCPs näher betrachtet werden.

Literatur

• Bock, Alexander C.; Frank, Ulrich (2021): Low-Code Platform. In: : Business and Information Systems Engineering, Vol. 63, No. 6., pp.  733-740
• Cabot, J. (2020). Positioning of the low‐code movement within the field of model‐driven engineering. In Proceedings of the 23rd ACM/IEEE International Conference on Modell Driven Engineering Languages and Systems: Companion Proceedings (pp. 535–538). IEEE. https://doi.org/10.1145/3417990.3420210
• Frank, Ulrich; Maier, Pierre; Bock, Alexander C. (2021): Low Code Platforms: Promises, Concepts and Prospects. A Comparative Study of Ten Systems. Hg. v. Institute for Computer Science and Business Informatics (ICB). Essen (ICB Research Report, 70).

Die Durchdringung vieler Arbeits- und Lebensbereiche mit digitalen Technologien kann bedrohliche Effekte hervorbringen. Dazu gehören u.a. die Verletzung der Privatsphäre, Überwachungsmöglichkeiten, Entfremdung von Arbeit sowie die Bedrohung bestimmter Arbeitsplätze. Die in Teilen beachtliche Leistungsfähigkeit neuerer KI-Systeme hat entsprechende Ängste weiter geschürt. Seit einigen Jahren wird deshalb zunehmend ein verantwortungsbewusster Einsatz digitaler Technologie gefordert, um möglichen gesellschaftlichen Verwerfungen entgegenzuwirken. Entsprechende Maßnahmen werden häufig unter dem Etikett „Digital Responsibility“ zusammengefasst. In dieser Arbeit soll untersucht werden, wie „digitale Verantwortung“ in Unternehmen repräsentiert werden kann und welche Auswirkungen damit ggfs. auf das Berufsbild von Wirtschaftsinformatikerinnen und Wirtschaftsinformatikern verbunden sind.

Literatur

• Dawkings, Jenny: Corporate responsibility: The communication challenge. In: Journal of Communication Management, Vol. 9, No. 2, 2005, pp. 108 - 119 http://dx.doi.org/10.1108/13632540510621362
• Lobschat, Lara; Mueller, Benjamin; Eggers, Felix; Brandimarte, Laura; Diefenbach, Sarah; Kroschke, Mirja; Wirtz, Jochen (2021): Corporate digital responsibility. In: Journal of Business Research 122, pp. 875–888. DOI: 10.1016/j.jbusres.2019.10.006.
• Mihale-Wilson, Cristina; Hinz, Oliver; van der Aalst, Wil; Weinhardt, Christof (2022): Corporate Digital Responsibility. In: Business and Information Systems Engineering, Vol. 64, No. 2, pp. 127–132. DOI: 10.1007/s12599-022-00746-y.

Wissenschaftliche Forschung ist in erheblichem Umfang auf Daten über den jeweiligen Untersuchungsgegenstand angewiesen. Gleichzeitig produziert Forschung große Mengen von Daten. Daten sind damit einerseits wichtig, um Forschungsergebnisse nachvollziehen zu können, andererseits sind sie erforderlich, um auf bestehender Forschung aufbauen zu können. Es gibt deshalb weltweit Bemühungen, Forschungsdaten so aufzubereiten und zu speichern, dass sie auch zukünftig verfügbar sind. In Deutschland ist eine umfangreiche Initiative darauf gerichtet, eine nationale Forschungsdateninfrastruktur aufzubauen. In dieser Arbeit sollen Anforderungen an das Forschungsdatenmanagement sowie Ansätze zu deren Umsetzung untersucht werden.

Literatur

• Kraft, Sophie et al. 2021. Aufbau und Ziele von Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) e. V.. Bausteine Forschungsdatenmanagement. Empfehlungen und Erfahrungsberichte für die Praxis von Forschungsdatenmanagerinnen und -managern Nr. 2/2021: S. 1-9. DOI:10.17192/bfdm.2021.2.8332
• Ray, Joyce M. (Hg.) (2014): Research data management. Practical strategies for information professionals. West Lafayette, Ind.: Purdue Univ. Press. Online verfügbar unter https://ebookcentral.proquest.com/lib/kxp/detail.action?docID=4742923.
• Zöller, Kathrin; Villinger, Clemens; Siegers, Pascal; Reh, Sabine; Raphael, Lutz; Hodenberg, Christina von; Brückweh, Kerstin (2022): Sozialwissenschaftliche Forschungsdaten als historische Quellen: Welche Infrastrukturbedarfe hat die zeitgeschichtliche Forschung? Berlin: Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD) (RatSWD Working Paper, 277). Online verfügbar unter www.econstor.eu/handle/10419/251456.