Maximilian Valta

M. Sc. International Information Systems Management

Maximilian Valta promoviert extern am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Health and Society in the Digital Age.

Er absolvierte sein Bachelor- sowie Masterstudium in International Information Systems Management an der Universität Bamberg. Von 2017 bis 2020 war er als studentische Hilfskraft am Lehrstuhl für Informationssysteme in Dienstleistungsbereichen (ISDL) aktiv. Im Rahmen eines Erasmus-Stipendiums studierte er ein Semester an der University of Oslo mit Schwerpunkt Digital Innovation and Transformation. Während seines Masterstudiums absolvierte er ein Praktikum bei Lufthansa Systems in New York im Bereich Prozessoptimierung und -automatisierung. Hauptberuflich ist Maximilian bei der MID GmbH als IT Consultant in den Bereichen Requirements Engineering, Digital Transformation und Process Management beschäftigt.

Maximilian befasst sich in seiner Forschung mit der erfolgreichen Entwicklung, Einführung und Nutzung digitaler Technologien in Unternehmen sowie der Bewältigung daraus resultierender Herausforderungen für Unternehmen und Mitarbeiter (z.B. Technostress). Zusätzlich widmet er sich dem Design von Oberflächen und deren Auswirkungen auf die Nutzer, wobei er Konzepte wie Digital Nudging untersucht.

Seine Forschungsarbeiten wurden in Tagungsbänden von Konferenzen wie HICSS, AMCIS, SIGMIS CPR veröffentlicht und vorgestellt. Seine Forschung wurde unter anderem mit dem Magid Igbaria Outstanding Conference Paper of the Year Award auf der SIGMIS CPR 2022 ausgezeichnet. Als Reviewer war Maximilian bereits für diverse Konferenzen (z.B. ECIS, HICSS, AMCIS, WI) und Fachzeitschriften (z.B. Information Systems Research, Internet Research) aktiv.

Ausgewählte Veröffentlichungen

Valta, M., Maier, C. (2024)
Digital Nudging: A Systematic Literature Review, Taxonomy, and Future Research Directions
Forthcoming in: ACM SIGMIS Database (VHB-JOURQUAL 3 Rating: B)

Valta, M., Pflügner, K., and Maier, C. (2021)
Guiding Companies to Reduce Technostress: A Mixed-Methods Study Deriving Practice-Oriented Recommendations
Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS)