Abschlussarbeiten

Beschreibung

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

Methodisches Vorgehen

Empirische Arbeit

Level

Bachelor/Master

Sprache

Deutsch/Englisch

Literatur

• 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.

Beschreibung

Die fortlaufende Digitalisierung birgt neben Vorteilen auch neue Herausforderungen für Personen und Unternehmen. Beispielsweise führt die Nutzung von Informationstechnologie (IT) zu einem Gefühl des ‚Gestresst seins‘. Die Ursachen dieses Phänomens, welches unter dem Begriff „Technostress“ bekannt ist, sind hierbei jedoch genauso unterschiedlich wie mögliche Auswirkungen.
In Unternehmen entsteht „technostress“ bei Angestellten insbesondere durch die Vorgaben des Managements, neue IT – womöglich mit Widerwillen – nutzen zu müssen. Mit der Einführung neuer IT sehen sich Angestellte beispielsweise in der Pflicht, schneller (Techno-overload) komplexere (Techno-complexity) Aufgaben zu erledigen. Doch auch das stetige Erlernen neuer Fähigkeiten, um sicher und souverän mit IT umgehen zu können, erzeugt bei Angestellten auf Dauer Stress.
Während im Unternehmenskontext die beschriebene Reaktion durch die der Unternehmensführung vorgeschriebene Nutzung einer Technologie erklärbar ist, können Personen in ihrer Freizeit selbst entscheiden, ob sie bestimmte Technologien nutzen möchten oder nicht. Doch auch hier treten Situationen auf, in denen sich Personen von Technologien (z.B. Smartphone, soziale Medien) gestresst fühlen. Bekannte Gründe sind hierbei etwa die Informationsflut (Information Overload) oder ein zu viel an (z.B. belanglose) Interaktionen (Interaktion Overload). 
Da Technostress einen großen gesellschaftlichen (z.B. Burnout, verminderte Zufriedenheit) und organisatorischen (z.B. geringere Arbeitsleistung, vermehrte Kündigungen oder Krankheitstage) Einfluss hat, soll in diesem Thema untersucht werden, wie sich Technostress verbreitet.

Methodisches Vorgehen

Empirische Arbeit (Umfrage) oder Interviews

Level

Dieses Thema wird als Bachelorarbeit (Interviews) und als Masterarbeit (Umfrage und evtl. Interviews) vergeben. 

Sprache

Deutsch/Englisch

Beschreibung

Das psychologische Konzept der Inspiration beschreibt eine besondere Form intrinsischer Motivation, die durch äußere Quellen angeregt wird und eng mit der Entwicklung neuer Ideen verknüpft ist (Thrash, Elliot 2003). Inzwischen wurde das Konstrukt weiterentwickelt und in zwei Komponenten unterschieden: eine epistemische Aktivierungskomponente („inspiriert von“) sowie eine intentionale Komponente („inspiriert zu“) (Böttger et al. 2019).

Zur Messung liegen erprobte Skalen vor, die sich sehr gut für eine empirische Umsetzung in Form einer Umfrage eignen. Beispielsweise zur Beantwortung der Frage, wodurch Nutzer:innen digitaler Technologien inspiriert werden – und wozu diese Inspiration sie motiviert.

Zu den untersuchbaren Technologien zählen z.B.  Social Media, XR oder GenAI, wobei auch andere digitale Kontexte einbezogen werden können.

Startzeitpunkt: ab sofort

Methode: Literaturreview (BA) oder Umfrage (MA)

Level: BA oder MA

Literaturempfehlung:

Thrash, T. M., & Elliot, A. J. (2003). Inspiration as a psychological construct. Journal of Personality and Social Psychology, 84(4), 871–889. https://doi.org/10.1037/0022-3514.84.4.871.

Böttger, T., Rudolph, T., Evanschitzky, H., & Pfrang, T. (2017). Customer inspiration: Conceptualization, scale development, and validation. Journal of Marketing, 81(6), 116–131. https://doi.org/10.1509/jm.15.0007

Beschreibung

Die Beziehungen zwischen Menschen und diversen Formen künstlicher Intelligenz werden zunehmend enger und vielfältiger, da die Technologien immer besser darin werden, Emotionen und Aspekte der menschlichen Psyche zu erkennen, zu verstehen und nachzuahmen. (Gur, Maaravi 2025).

Vor diesem Hintergrund ist es wichtig, diese neu entstehenden Beziehungen genauer zu verstehen. Im Rahmen einer Abschlussarbeit können die Hintergründe sowie potenzielle Auswirkungen auf Erleben, Verhalten und Wohlbefinden der Nutzer:innen untersucht werden.

Mögliche thematische Schwerpunkte liegen unter anderem in den Bereichen Bindung (Attachment), Vertrauen (Trust) und Begleitung bzw. Gesellschaft (Companionship).

Startzeitpunkt: ab sofort

Methode: Interviews (BA) oder Umfrage (MA)

Level: BA oder MA

Literaturempfehlung:

Gur, T., & Maaravi, Y. (2025). The algorithm of friendship: literature review and integrative model of relationships between humans and artificial intelligence (AI). Behaviour & Information Technology, 44(14), 3446–3466. https://doi.org/10.1080/0144929X.2025.2502467

Soziale Medien gehören zu den zentralen Informationsquellen für gesundheitsbezogene Inhalte. Dort teilen sowohl Laien als auch Experten Wissen und Erfahrungen bezüglich Krankheiten. 

Auch KI wird zunehmend für gesundheitliche Zwecke genutzt: Ob für die Abklärung von Diagnosen, die Suche nach (alternativen) Behandlungen oder sogar für Ratschläge in mental belastenden Zeiten. 

Beide Informationsmöglichkein bergen Chancen und Risiken. Neben der frühzeitigen Erkennung schwerer Erkrankungen und Empowerment der Rezipienten können Fehldiagnosen und Angst die Folgen sein. Dabei können jedoch auch Falschinformationen und Verharmlosungen eine Rolle spielen.

Zudem kann auch bei Social Media bzw. KI das sogenannte Digital Health Paradoxon eine Rolle spielen, ebenso wie bei Gesundheitsapps und Wearables. Es beschreibt den Widerspruch, dass Technologien einerseits gesündere Lebensweisen fördern können, andererseits selbst gesundheitliche Risiken erzeugen (z.B. Sucht, schlechte Körperhaltung etc.). 

Startzeitpunkt: ab sofort

Methoden: Interviews, Inhaltsanalysen, Diskursanalyse, Umfrage, Literaturübersicht

Level: Bachelor und Master

Beispielfragen:

• Welche Rolle spielen Medien- & Gesundheitskompetenz bzw. AI Literacy für Selbstdiagnosen?
• Inwiefern unterstützen oder behindern Selbstdiagnosen die Inanspruchnahme professioneller Gesundheitsversorgung?
• Welche positiven und negativen Effekte berichten Nutzer von Gesundheits-Communities auf Social Media?

Beispielliteratur:

Naslund, J. A., Bondre, A., Torous, J., & Aschbrenner, K. A. (2020). Social Media and Mental Health: Benefits, Risks, and Opportunities for Research and Practice. Journal of Technology in Behavioral Science, 5(3), 245–257. doi.org/10.1007/s41347-020-00134-x

Neely, S., Eldredge, C., & Sanders, R. (2021). Health Information Seeking Behaviors on Social Media During the COVID-19 Pandemic Among American Social Networking Site Users: Survey Study. Journal of Medical Internet Research, 23(6), e29802. doi.org/10.2196/29802

Beschreibung

Im Zuge der rasanten Entwicklung und Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnen sich nicht nur innovative Anwendungsmöglichkeiten, sondern auch neue Formen des Technologie-Missbrauchs. Diese reichen von der Erstellung täuschend echter Deepfakes zur Rufschädigung und Desinformation über akademisches Fehlverhalten durch KI-generierte Texte bis hin zur Automatisierung von Social-Engineering-Angriffen. Diese missbräuchlichen Anwendungen werfen ernsthafte ethische, soziale und rechtliche Fragen auf und bedrohen das Vertrauen in digitale Technologien sowie die Reputation von Individuen und Organisationen. Arbeiten zu diesem Thema entwickeln ein Verständnis für die Ursachen und Mechanismen, die diesem Verhalten zugrunde liegen, analysieren dessen Konsequenzen oder untersuchen mögliche technische und regulatorische Gegenmaßnahmen.

Methodisches Vorgehen

Literaturreview/Qualitativ/Quantitativ

Level

Bachelor/Master

Sprache

Deutsch/Englisch

Literatur

• Menard, P., & Bott, G. J. (2024). Artificial intelligence misuse and concern for information privacy: New construct validation and future directions. Information Systems Journal, 35(1), 322–367. doi.org/10.1111/isj.12544
• D’Arcy, J., Herath, T., & Shoss, M. K. (2014). Understanding employee responses to stressful information security requirements: A coping perspective. Journal of Management Information Systems, 31(2), 285–318. doi.org/10.2753/MIS0742-1222310210
• D’Arcy, J., Hovav, A., & Galletta, D. (2009). User awareness of security countermeasures and its impact on information systems misuse: A deterrence approach. Information Systems Research, 20(1), 79–98. doi.org/10.1287/isre.1070.0160
• Chatterjee, S., Sarker, S., & Valacich, J. S. (2015). The behavioral roots of information systems security: Exploring key factors related to unethical IT use. Journal of Management Information Systems, 31(4), 49–87. doi.org/10.1080/07421222.2014.1001257

Beschreibung

Studierende, die am ISHANDS-Lehrstuhl bereits ein Seminar oder eine Bachelorarbeit absolviert haben, können sich mit einem selbst gewählten Thema, dass zu den Lehr- und Forschungsinhalten des ISHANDS-Lehrstuhls passt, auf dieses freie Abschlussarbeitsthema bewerben. In diesem Fall ist im Freitextfeld unten anzugeben, welche wissenschaftliche Arbeit bereits am ISHANDS-Lehrstuhls geschrieben wurde (Seminar- oder Bachelorarbeit), welcher Lehrstuhlmitarbeiter die Arbeit betreut hat, in welchem Jahr die Arbeit geschrieben wurde und welches Thema die Abschlussarbeit behandeln soll.

Methodisches Vorgehen

Literaturreview/Qualitativ/Quantitativ

Level

Bachelor/Master

Sprache

Deutsch/Englisch