Abschlussarbeiten

Wie werden Arbeit und Berufe der Zukunft aussehen? Welche weiteren technologischen Innovationen können helfen oder sind notwendig für weiteren Fortschritt in Qualität und Produktivität der Arbeit, und was sind die Implikationen für Menschen und Gesellschaft? 

Kurzfristig werden positive und disruptive Transformationen erwartet, wie sie derzeit u.a. im Kontext von AI oder Homeoffice diskutiert werden. Längerfristig stellen sich grundlegende Fragen nach Art, Sinn und Aufgaben von Arbeit (und wer arbeitet) möglicherwiese neu. Wie wünschenswert und gestaltbar solche kurz- und langfristigen Entwicklungen sind, wird teilweise schon heute durch Entscheidungen und Regeln mitbestimmt. Daher setzt ein verantwortungsvolles Handeln, das eine Zukunft, die nicht nur möglich, sondern auch wünschenswert ist, einen möglichst klaren Blick über Wege und Dynamiken in mögliche Welten voraus. Dies genau ist Gegenstand von „Future Studies“ in verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen und aktuell nicht zuletzt wegen der zentralen Bedeutung wirtschaftsinformatischer Themen ein starker Trend in der internationalen Wirtschaftsinformatik. Ziel der Abschlussarbeiten in diesem Themenbereich sollen entsprechend wirtschaftsinformatische Future Studies vor allem im Kontext „Zukunft der Arbeit und Arbeit der Zukunft“ sein. Mögliche Themen können 

• kürzer- oder längerfristige Szenarien behandeln,
• verschiedenen Methoden wie u.a. Delphi-, Szenario- oder Simulationsstudien und Literaturanalysen verwenden,
• konkrete Technologiepfade (zB. KI, neural interfaces, robotics) oder zB. Branchenentwicklungen analysieren
• und sogar Methoden, Bewertungen, Innovationen und Darstellungsvariationen von Future Studies selbst umfassen. 

Fokus von Future Studies ist dabei vorrangig gar nicht eine genaue Prognose der Zukunft, sondern stärker noch ein Verstehen, wie sich verschiedene Entscheidungen und Entwicklungen bedingen und beeinflussen, um so auch nicht offensichtliche Szenarien erkennen und bewerten und frühzeitig richtige(re) Grundlagen legen und Entscheidungen treffen zu können.

Typische Abschlussarbeitsthemen könnten demnach sein:

• Welche technischen und gesellschaftlichen Engpassfaktoren hemmen den Einsatz von KI zur sinnvollen Vollautomatisierung und wohin geht es nach ihrer Überwindung?
• Welche Methoden für Future Studies gibt es und was sind ihre Stärken und Schwächen?
• An welche Grenzen stoßen wir, wenn Moore’s Law weitere 60 Jahre hält?
• Was fehlt (neben Nanoreplikation und unbegrenzter Energie) zur Realisierung einer Star-Trek-Welt, in der es nur noch freiwillige, intrinsisch motivierte Arbeit gibt?
• Welche Bildung und Ausbildung sollte man seinen Kindern, Enkeln, Urenkeln und Ururururururenkeln empfehlen?
• Wie lässt sich das world building in guter Science-Fiction-Literatur für Future Studies nutzen?
• Welche Aufgaben und Fähigkeiten machen einen effektiven, glücklichen IT-Experten heute und übermorgen aus?
• Wie kann Work-from-Home alle Vorteile klassischer Arbeit für Arbeiter und Unternehmen bieten?
• Was ändern soziale Maschinen?
• Wie kann Rekrutierung und Partnersuche besser werden? 

Startzeitpunkt: ab sofort

Methode: verschiedene Methoden möglich

Level: Bachelor/Master

Sprache: Englisch/Deutsch

WeiteresVorgehen: Eine Forschungsfrage wird mit dem Betreuer erarbeitet.

Einstiegsliteratur:

Carmel, E. and Sawyer, S. (2023). The multi-dimensional space of the futures of work. Information Technology & People. Vol. 36 No. 1, pp. 1-20. DOI 10.1108/ITP-12-2020-0857.

Chiasson, M., Davidson, E. & Winter, J. (2018) Philosophical foundations for informing the future (S) through IS research. European Journal of Information Systems, 27(3), 367-379.

Grover, V., and Segars, A. H. 1996. "IT: The Next 1100102 Years," The DATA BASE for Advances in Information Systems (27:4), pp. 45-57.

Kendall, K. E. 1997. "The Significance of Information Systems Research on Emerging Technologies: Seven Information Technologies That Promise to Improve Managerial Effectiveness," Decision Sciences (28:4), pp. 775-792.

Gray, P., and Hovav, A. 2007. "The IS Organization of the Future: Four Scenarios for 2020," Information Systems Management (24:2), pp. 113-120.

Gray, P., and Hovav, A. 2008. "From Hindsight to Foresight: Applying Futures Research Techniques in Information Systems," Communications of the Association for Information Systems (22).

Die Verfügbarkeit von hochentwickelten KI-Tools für die breite Öffentlichkeit hat sowohl positive als auch negative Reaktionen zur Folge. Es gibt verschiedene Bereiche, in denen diese Interaktion sowohl von Kooperation als auch von Konkurrenzkampf geprägt ist. Dazu zählen beispielsweise künstlerische Bereiche (AI-generated visual/audio artwork) oder auch Beziehungen. Das Ziel der Arbeit könnte sein, diese möglichen Bereiche der Konflikte durch eine Literaturanalyse herauszuarbeiten (Bachelorarbeit) oder qualitative/quantitative Forschung in einem konkreten Bereich durchzuführen (Bachelorarbeit/Masterarbeit).

Startzeitpunkt: ab sofort

Methode: verschiedene Methoden möglich

Level: Bachelor/Master

Sprache: Englisch/Deutsch

Weiteres Vorgehen: Eine Forschungsfrage wird mit dem Betreuer erarbeitet.

Einstiegsliteratur:

Benbya, H., Strich, F., & Tamm, T. (2024).Navigating Generative Artificial Intelligence Promises and Perils for Knowledge and Creative Work. Journal of the Association for Information Systems, 25(1), 23–36.

Takayama, L., Groom, V., & Nass, C. (2009). I’m sorry, Dave: I’m afraid i won’t do that: social aspects of human-agent conflict. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2099–2108.

Fügener, A., Grahl, J., Gupta, A., & Ketter, W. (2021).Will Humans-in-the-Loop Become Borgs? Merits and Pitfalls of Working with AI. MIS Quarterly, 45(3), 1527–1556.

In Zukunft werden viele Bereiche durch die Interaktion zwischen Menschen und KI-Tools gekennzeichnet sein, unter anderem auch interpersonelle Beziehungen wie Freundschaften. Dieses Forschungsgebiet umfasst eine Vielzahl von Unterthemen, z.B. das Attachment zu solchen KI-„Freunden“, die wahrgenommene Objektivität von Inhalten, die von großen Sprachmodellen generiert werden, die wahrgenommene Handlungsfähigkeit von KI-Chatbots, die Auswirkungen der Interaktion mit KI auf die geistige Gesundheit, sowie Datenschutzaspekte im Kontext von KI-Chatbots.

Startzeitpunkt: ab sofort

Methode: verschiedene Methoden möglich

Level: Bachelor/Master

Sprache: Englisch/Deutsch

Weiteres Vorgehen: Eine Forschungsfrage wird mit dem Betreuer erarbeitet.

Einstiegsliteratur:

Schuetz, S., & Venkatesh, V.(2020). Research Perspectives: The Rise of Human Machines: How Cognitive Computing Systems Challenge Assumptions of User-System Interaction. Journal of the Association for Information Systems, 21(2), 460–482. doi.org/10.17705/1jais.00608

Pentina, I., Hancock, T., & Xie, T. (2023). Exploring relationship development with social chatbots: A mixed-method study of replika. Computers in Human Behavior, 140, 107600. doi.org/10.1016/j.chb.2022.107600

Fügener, A., Grahl, J., Gupta, A., & Ketter, W. (2021).Will Humans-in-the-Loop Become Borgs? Merits and Pitfalls of Working with AI. MIS Quarterly, 45(3), 1527–1556.

Die langfristige Nutzung von Technologien wird stark durch die Erwartungen der Nutzenden und deren Erfüllung oder Enttäuschung beeinflusst. Werden die Erwartungen erfüllt, führt dies zu Zufriedenheit und langfristiger Nutzung, während Enttäuschung zu Beendigung der Nutzung führt. Das Ziel der Arbeit könnte sein, die Erwartungen im Kontext umweltfreundlicher Technologien zu betrachten, die Rolle von Vertrauen gerade im Umgang mit AI-Technologien zu untersuchen oder Bewältigungsmechanismen der Nutzenden bei enttäuschten Erfahrungen herauszuarbeiten.

Startzeitpunkt: ab sofort

Methode: verschiedene Methoden möglich

Level: Bachelor/Master

Sprache: Englisch/Deutsch

WeiteresVorgehen: Eine Forschungsfrage wird mit dem Betreuer erarbeitet.

Einstiegsliteratur:

Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: An expectation-confirmation model. MIS Quarterly, 351–370.

Brown, S. A., Venkatesh, V., & Goyal, S. (2014). Expectation confirmation in information systems research. MIS Quarterly, 38(3), 729-A9.

Tams, S., Thatcher, J. B., & Craig, K. (2018). How and why trust matters in post-adoptive usage: The mediating roles of internal and external self-efficacy. The Journal of Strategic Information Systems, 27(2), 170–190.

Filterblasen und Echokammern sind zwei eng verwandte Metaphern, die in der wissenschaftlichen Literatur und öffentlichen Debatte häufig synonym verwendet werden. Während Filterblasen vor allem auf die algorithmische Personalisierung und Selektion von Inhalten verweisen, beschreiben Echokammern die Tendenz von Individuen, sich in Gemeinschaften von Gleichgesinnten zu bewegen und dort verstärkt nur ähnliche Meinungen wahrzunehmen. Beide Konzepte werden mit der Sorge verknüpft, dass soziale Medien die Nutzer in abgeschlossenen Informationsräumen halten, Polarisierung fördern und den Zugang zu abweichenden Perspektiven erschweren. Allerdings ist der aktuelle Forschungsstand uneindeutig, sowohl in Bezug auf die empirischen Nachweise als auch auf die begriffliche Abgrenzung. Abschlussarbeiten in diesem Bereich sollen sich mit der theoretischen Unterscheidung sowie dem aktuellen Stand der Forschung zum Verhältnis von Filterblasen und Echokammern auseinandersetzen.

Startzeitpunkt: ab sofort

Methode: verschiedene Methoden möglich

Level: Bachelor/Master

Sprache: Englisch/Deutsch

Weiteres Vorgehen: Eine Forschungsfrage wird mit dem Betreuer erarbeitet.

Einstiegsliteratur:

Bauer, K., von Zahn, M., Hinz, O. (2023). Expl(AI)ned: The Impact of Explainable Artificial Intelligence on Users’ Information Processing, Information Systems Research, 34 (4), 1582-1602. doi: 10.1287/isre.2023.1199

Gimnich, M., Weinert, C., & Weitzel, T. (2024). It’s a Trap!? Causes and Consequences of Filter Bubbles. ECIS 2024 Proceedings. aisel.aisnet.org/ecis2024/track15_social_ict/track15_social_ict/8/

Jiang, T., Sun, Z., & Fu, S. (2025).Restraining the formation of filter bubbles with algorithmic affordances: Toward more balanced information consumption and decreased attitude extremity. Journal of the Association for Information Science and Technology, 76(7), 1-17. https://doi.org/10.1002/asi.24988

Kitchens, B., Johnson, S. L., and Gray, P. (2020). Understanding Echo Chambers and Filter Bubbles: The Impact of Social Media on Diversification and Partisan Shifts in News Consumption, MIS Quarterly, 44 (4), 1619-1649. doi: 10.25300/MISQ/2020/16371

Nickerson, R. S. (1998). Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises. Review of General Psychology, 2(2), 175-220. doi: 10.1037/1089-2680.2.2.175 

Pörksen, B. (2022). Wir reden nur von Filterblasen. https://www.psychologie-heute.de/gesellschaft/artikel-detailansicht/41760-wir-reden-nur-von-filterblasen-das-stoert-bernhard-poerksen.html

Filterblasen sind Metaphern für die in der Öffentlichkeit weitverbreitete Sorge, dass die Nutzung sozialer Medien die Informationen einschränkt, denen die Nutzer online begegnen oder die sie konsumieren. Insbesondere besteht die Befürchtung, dass die Algorithmen der sozialen Medien in Verbindung mit der Tendenz, sich mit Gleichgesinnten auszutauschen, den Zugang zu Nutzern mit anderen Ansichten einschränken und sie dazu ermutigen, extreme ideologische Positionen einzunehmen. Allerdings ist der aktuelle Forschungsstand zu Filterblasen nicht eindeutig. Beispielweise ist eine Erklärung von Filterblasen nicht auf die Algorithmen zurückzuführen, sondern auf die allgemein menschlichen Bestätigungssehnsucht (confirmation bias). Zusätzlich scheinen sich Filterblasen auf den entsprechenden Plattformen unterschiedlich zu manifestieren. Abschlussarbeiten in diesem Bereich sollen sich mit dem aktuellen Literaturstand des Themas beschäftigen.

Startzeitpunkt: ab sofort

Methode: Literatur Analysis/Interviews

Level: Bachelor/Master

Sprache: Englisch/Deutsch

Weiteres Vorgehen: Eine Forschungsfrage wird mit dem Betreuer erarbeitet.

Einstiegsliteratur:

Bauer, K., von Zahn, M., Hinz, O. (2023). Expl(AI)ned: The Impact of Explainable Artificial Intelligence on Users’ Information Processing, Information Systems Research, 34 (4), 1582-1602. doi: 10.1287/isre.2023.1199

Gimnich, M., Weinert, C., & Weitzel, T. (2024). It’s a Trap!? Causes and Consequences of Filter Bubbles. ECIS 2024 Proceedings. aisel.aisnet.org/ecis2024/track15_social_ict/track15_social_ict/8/

Jiang, T., Sun, Z., & Fu, S. (2025).Restraining the formation of filter bubbles with algorithmic affordances: Toward more balanced information consumption and decreased attitude extremity. Journal of the Association for Information Science and Technology, 76(7), 1-17. https://doi.org/10.1002/asi.24988

Kitchens, B., Johnson, S. L., and Gray, P. (2020). Understanding Echo Chambers and Filter Bubbles: The Impact of Social Media on Diversification and Partisan Shifts in News Consumption, MIS Quarterly, 44 (4), 1619-1649. doi: 10.25300/MISQ/2020/16371

Nickerson, R. S. (1998). Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises. Review of General Psychology, 2(2), 175-220. doi: 10.1037/1089-2680.2.2.175

Pörksen, B. (2022). Wir reden nur von Filterblasen. https://www.psychologie-heute.de/gesellschaft/artikel-detailansicht/41760-wir-reden-nur-von-filterblasen-das-stoert-bernhard-poerksen.html

Was können und müssen Unternehmen tun, um eine zeitgemäße Kultur des Arbeitens, Kommunizierens und Miteinanderumgehens speziell für IT-nahe Berufe zu schaffen?

Seit vielen Jahren sind insbesondere Menschen mit IT- und Business-Kenntnissen – die typischen WI- und IISM-Absolventen – eine der nachgefragtesten Gruppen auf dem Arbeitsmarkt. Das hat dazu geführt, dass sich Unternehmen immer stärker bemühen, mögliche Kandidaten zielgruppengerecht anzusprechen und sich als attraktiver Arbeitgeber zu präsentieren. Ein Teil der Literatur aus der langen Forschungstradition zu Berufsbildern, Fähigkeiten, Eigenschaften und Bedarfen von IT-Fachkräften (IT workers, IT talent, IT professionals) hat dabei u.a. gezeigt, dass heute „weiche“ Anforderungen die Wunschliste an einen Idealarbeitgeber dominieren und eine gesunde Arbeits-, Firmen- und Kommunikationskultur wichtige Entscheidungskriterien für die knappen Bewerber sind. Der Schwerpunkt soll daher auf einem der folgenden Bereiche liegen:

• Was sind die konkreten Bausteine einer modernen Arbeitskultur?
• Welche Maßnahmen zur Entwicklung einer guten „Kultur“ im Unternehmen gibt es und welche davon wirken nachweislich?
• Was machen Firmen, um eine zielgruppengerechte „Kultur“ im Unternehmen speziell für bestimmte Zielgruppen (WI/IT oder auch andere) zu schaffen?
• Wie kann man „Kultur“ im Unternehmen messen?

Startzeitpunkt: ab sofort

Methode: verschiedene Methoden möglich (v.a. Literaturanalyse, Fallstudien, Repertory Grid (Nutzung und Toolentwicklung))

Level: Master

Sprache: Englisch/Deutsch

Weiteres Vorgehen: Details werden mit dem Betreuer besprochen.

Die Wirtschaftsinformatik- und Information-Systems-Forschung verwendet eine zunehmend diverse Menge an Methoden und Theorien. Der Scherpunkt dieses Themenbereiches liegt in der Analyse dieser Vielfalt. Konkret sollen die meistverwendeten Theorien bzw. Methoden in der Kernliteratur der WI/IS-Community sowie in benachbarten Wissenschaftsdisziplinen (zB. strategisches Management) identifiziert werden.

Startzeitpunkt: ab sofort

Methode: verschiedene Methoden möglich

Level: Master

Sprache: Englisch/Deutsch

Weiteres Vorgehen: Details werden mit dem Betreuer besprochen.

Einstiegsliteratur:

Wilde, T., Hess, T. (2007): „Forschungsmethoden in der Wirtschaftsinformatik“, WIRTSCHAFTSINFORMATIK 49 (4), S. 280–287