Abschlussarbeiten

Vielen Dank für Ihr Interesse, am ISDL-Lehrstuhl Ihre Abschlussarbeit zu schreiben. Für einen reibungslosen Ablauf beachten Sie bitte die nachstehenden Hinweise. Vielen Dank. 

Ablauf

1. Bitte informieren Sie sich über die möglichen Abschlussarbeitsthemen auf dieser Website und entscheiden sich für ein Thema. Das Formular darf nur nach Rücksprache mit einem Betreuer mehrfach ausgefüllt werden.

2. Bitte informieren Sie sich über die maximale Bearbeitungsdauer Ihrer Abschlussarbeit und Ihr angestrebtes Anmeldedatum. Die Anmeldung sollte innerhalb der nächsten drei Monate nach Anfrage erfolgen. 

3. Zur Anfrage für eine Abschlussarbeit nutzen Sie bitte das Formular im unteren Teil der Website. Bitte beachten Sie dabei auch ggf. angegebene Hinweise in den einzelnen Themenstellungen.

4. Nach Abschicken des Formulars wird sich der dafür zuständige Mitarbeiter bzw. die dafür zuständige Mitarbeiterin mit Ihnen in Kontakt setzen.

Themen

Chatbots in Advertising und E-Commerce

Unternehmen haben zunehmend Schwierigkeiten eine Beziehung zu Kunden aufzubauen und auch zu halten. Die Kundenloyalität sinkt und die Anforderungen hinsichtlich Erreichbarkeit und Produktrelevanz werden immer höher.Abschlussarbeiten in diesem Bereich, sollen sich mit der Anwendbarkeit von Chatbots/Conversational Agents im Advertising und E-Commerce auseinandersetzen. 

Mögliche Themen sind:

• Nutzerakzeptanz

• Innovationsbereitschaft der Unternehmen im Bezug auf Chatbots

• Anwendbarkeit von Chatbots und/oder künstlicher Intelligenz im Marketing und E-Commerce

• Loyalitätssteigerung durch Chatbots

• Data Mining im CRM und Advertising

Dropbox or OneDrive? Why We Use and Recombine different Value Offerings

Rekombination ist zentraler Bestandteil der Innovationsforschung. Bisher wurden fast ausschließlich Rekombinationen während der Produktion von Innovationen berücksichtigt – also Unternehmensseitig. Durch die zunehmende Kompatibilität digitaler Technologien, werden aber auch Rekombinationen durch den Nutzer immer wichtiger.

Im Rahmen dieser Arbeit wird erforscht, welche Faktoren einen Nutzer dazu bringen, sich für die Rekombination verschiedener Angebote zu entscheiden.

Art: Qualitativ; Interview basiert

Level: Bachelor / Master

Startzeitpunkt: Sofort

Einstiegsliteratur

Henfridsson, O., et al. 2018. “Recombination in the open-ended value landscape of digital innovation,” Information and Organization (28:2), pp. 89–100.

Yoo, Y., Henfridsson, O., and Lyytinen, K. 2010. “The New Organizing Logic of Digital Innovation. An Agenda for Information Systems Research,” Information Systems Research (21:4), pp. 724–735

Experimente in Forschung und Praxis – Randomized Control Trials

Durch das Emotionen-Experiment welches Facebook vor ein paar Jahren durchgeführt hat sind Experimente in Wirtschaft und Forschung in den Vordergrund gerückt. Facebook hat dabei hunderttausenden Nutzern einen manipulierten Newsfeed angezeigt. Ein Gruppe sah vor allem positive Einträge ihrer Facebook-Freunde, die andere Gruppe negative Einträge. Ein Vergleich beider Gruppen zeigt, dass Emotionen sich unter Freunden und Kollegen online genauso ausbreiten wie offline. Facebook ist jedoch nicht die einzige Firma, die sogenannte Randomized Control Trials (RCT) verwendet. RCT sind Experimente, die in kontrollierter Form den Effekt einer bestimmten Manipulation analysieren, um daraufhin Entscheidungen treffen zu können. Auch andere große Unternehmen wie Alibaba oder Twitter greifen vermehrt auf diese Form der Analyse zurück.

Mögliche Fragestellungen einer Abschlussarbeit zu diesem Thema sind:

• Welche Einsatzmöglichkeiten gibt es für RCT in der Wirtschaftsinformatik? 

• Wie werden RCT in der aktuellen Forschung bereits verwendet? 

• Welche Anwendungsfälle und Szenarien gibt es bereits in der Praxis? 

IT Discontinuation

Warum hören Personen mit der Nutzung von IT (Netflix, Facebook) auf oder wechseln zu Alternativen (Amazon Prime)?

Für Unternehmen wie Facebook, Netflix, Tinder, etc. stellen Nutzer, welche dann die Nutzung beenden, eine Herausforderung da. Aktuell ist dieses Themengebiet wenig erforscht. Es ist beispielsweise unklar, weshalb Personen mit der Nutzung aufhören, ob Nutzer und Ex-Nutzer hinsichtlich der Persönlichkeitsstruktur unterschiedlich sind oder wie man Ex-Nutzer zurückgewinnen kann.

All dies sind Themen, welche im Rahmen dieser Arbeit bearbeitet werden können

Startzeitpunkt: ab sofort – spätestens April. Eine Bewerbung ist nur dann möglich, wenn Sie binnen den nächsten 1-2 Wochen mit der Bearbeitung beginnen.

Methode: Empirische Arbeit

Weiteres Vorgehen: Es sind zu bearbeitende Themen vorhanden. Zu diesen sollen Studierende Daten sammeln, diese auswerten und hierzu die Arbeit verfassen. Die Themen werden im ersten Gespräch besprochen.

Es wird erwartet, dass sich Studierende eigenständig (soweit dies für die Bearbeitung notwendig ist) in eine Methode einarbeiten.

Einstiegsliteratur:

Maier, C; Laumer, S; Weinert, C; and Weitzel, T. The effects of technostress and switching stress on discontinued use of social networking services: a study of Facebook use. Info Systems J, 25, 3 (2015), 275–308.

Turel, O. Quitting the use of a habituated hedonic information system: A theoretical model and empirical examination of Facebook users. Eur J Inf Syst, 24, 4 (2015), 431–446.

IT Professionals: Attraction, Recruiting, Retention

IT-Fachkräfte sind eine gefragte Berufsgruppe – nicht zuletzt wegen dem zunehmenden Fachkräftemangel. Die Thematik bezieht sich auf Herausforderungen im Zusammenhang mit der Rekrutierung und Beschäftigung von IT-Professionals. Diese reichen von der Jobsuche, über Anforderungen der Arbeitgeber bis hin zum Arbeitsalltag wie ständige Erreichbarkeit oder Work-Life-Balance. Weitere Themen fokussieren außerdem verschiedene Bildungswege, berufliche Veränderungen oder neue Möglichkeiten digitaler Arbeit. Eigene Themenvorschläge sind möglich.

Einstiegsliteratur:

Agarwal, R., Ferratt, T.W., 2001. Crafting an HR strategy to meet the need for IT workers. Commun. ACM 44, 58–64. 10.1145/379300.379314.

Agarwal, R., Ferratt, T.W., 2002. Enduring practices for managing IT professionals. Commun. ACM 45, 73–79. 10.1145/567498.567502.Ferratt,

T.W., Agarwal, R., Brown, C.V., Moore, J.E., 2005. IT Human Resource Management Configurations and IT Turnover: Theoretical Synthesis and Empirical Analysis. Information Systems Research 16, 237–255. 10.1287/isre.1050.0057.

Joseph, D., Boh, W.F., Ang, S., Slaughter, S.A., 2012. The career paths less (or more) traveled: A sequence analysis of IT career histories, mobility patterns, and career success. MIS Quarterly 36, 427–462.

Luftman, J., Kempaiah, R.M., 2007. The IS Organization of the Future: The IT Talent Challenge. Information Systems Management 24, 129–138. 10.1080/10580530701221023.

Weitzel, T., Eckhardt, A., Laumer, S., 2009. A Framework for Recruiting IT Talent: Lessons from Siemens. MIS Quarterly Executive 8, 175–189.

Privacy - Kontinuierliche Datenpreisgabe

Individuen geben Daten im Internet nicht nur einmal, sondern kontinuierlich preis. Beispielsweise auf sozialen Netzwerken posten Individuen immer wieder Fotos, kommentieren immer wieder Beiträge oder aktualisieren immer wieder ihr Profil. In der momentanen Forschung wird allerdings weniger die kontinuierliche, als viel mehr nur die einmalige Datenpreisgabe fokussiert. 

In dieser Abschlussarbeit soll sich daher auf die kontinuierliche Datenpreisgabe fokussiert werden. Hierzu können verschiedene Theorien angewandt werden. Zur Bearbeitung der Abschlussarbeit ist es erforderlich, selbst Daten über mindestens zwei Zeitpunkte zu sammeln. 

Startzeitpunkt: Sofort

Level: Bachelor und Master

Einstiegsliteratur: 

    • Dinev, T., and Hart, P. 2006. “An extended privacy calculus model for e-commerce transactions,” Information Systems Research (17:1), pp. 61–80.
    • Kim, S. S., and Malhotra, N. K. 2005. “A longitudinal model of continued IS use: An integrative view of four mechanisms underlying postadoption phenomena,” Management Science (51:5), pp. 741–755.

Signaling Effects: How the Announcement of new C-Level Positions Impact Shareholder Value

In dieser Arbeit wird untersucht wie sich die Bekanntgabe neuer C-Level Positionen bzw. neuer Unternehmenseinheiten auf den Shareholder Value auswirkt. Dafür wird im Rahmen einer Event Study untersucht wie sich die Bekanntmachung neuer Maßnahmen in den Aktienkursen niederschlägt. 

Startzeitpunkt: Sofort

Level: Master

Einstiegsliteratur

Chaterjee et al. (2001) – Examining the Shareholder Welath Effects of Announcements of Newly created CIO Positions, Management Informations Systems Quarterly (MISQ), pp. 43 - 70

Zmud et al. (2010) - Systematic Differences in Firm’s Information Technology Signaling: Implications for Research Design, Journal of the Association for Information Systems (JAIS), pp. 149 - 181

Teaching Data Science in a Digital World

Immer mehr Unternehmen realisieren das Potenzial der heute verfügbaren Datenmengen und versuchen, sich mit Hilfe von Data Science neu zu definieren. Jedoch fehlt es oft an fähigen Data Scientists, die Konzepte und Techniken aus Informatik, Statistik und Mathematik zu nutzen wissen. Daher ist es entscheidend, für Unternehmen Ihre Mitarbeiter im Bereich Data Science weiterzubilden. Im Rahmen von Abschlussarbeiten kann sich mit der Frage auseinandergesetzt werden, wie Data Science (insbesondere R-Programmierung) am Beispiel interaktiver Programmierumgebungen (z.B. Jupyter Notebooks) vermittelt werden kann.

Literatur:

Vial, G., and Negoita, B. 2018. “Teaching Programming to Non-Programmers: The Case of Python and Jupyter Notebooks,” ICIS 2018 Proceedings .

The Value of a good Reputation: A review about Value Signaling and Reputation

Mit dem Aufkommen von Social Media und Co. haben Unternehmen zunehmend die Möglichkeit Value-Signaling zu betreiben. Dadurch werden Kundengruppen angesprochen und auch die Reputation des Unternehmens beeinflusst.

Im Rahmen dieser Arbeit wird untersucht was der Stand der Literatur zu Signaling und Reputation ist, sowie wo es Spannungsfelder und Unterschiede gibt.

Art der Arbeit: Literatur Review

Level: Bachelor

Startzeitpunkt: Sofort

Einstiegsliteratur

vom Brocke, J., et al. 2009. “Reconstructing The Giant. On the Importance of Rigour in Documenting The Literature Search Process,” Proceedings of the 17th European Conference of Information Systems (ECIS) , pp. 2206–2217.

Webster, J., and Watson, R. T. 2002. “Analyzing the Past to Prepare for the Future. Writing a Review,” MIS Quarterly (26:2), pp. XIII–XXIII.

Tweets and C-Level Relationships: Can Publicly Available Information give Insights about C-Level Relationships?

Im Rahmen dieser Arbeit werden öffentlich verfügbare Statements (bspw. aus Tweets oder anderen Quellen) von C-Level Executives ausgewertet und auf Übereinstimmung bzw. Spannungsfelder ausgewertet. Ziel ist die Interpretation eventueller Muster innerhalb verschiedener Unternehmen um Rückschlüsse über die Beziehung zwischen einzelnen C-Level Executives ziehen zu können. Außerdem soll die Eignung öffentlicher Datenquellen für empirische Studien evaluiert werden.

Starzeitpunkt: Sofort
Level: Master

Einstiegsliteratur

David et al. (1992) - Understanding the CEO/CIO Relationship, MISQ, pp. 438-448.

Mayring, P., and Fenzl, T. 2014. “Qualitative Inhaltsanalyse,” in Handbuch Methoden der empirischen Sozialforschung, N. Baur, and J. Blasius (eds.), Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, pp. 543–556.

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