Gesellschaftswissenschaften
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Institute
Background
Higher education institutions, particularly universities of technology, are ideally situated to advance critical inquiry and implementation of Responsible Research and Innovation (RRI) and digital transformation. This is a fundamental mission of higher education and universities of technology, to act as generators and incubators of technological innovation and educating and training the innovators of tomorrow in responsible and ethical conduct. In this brief communication, we will set out to outline policy positions for actors (at policy-making level as well as those in university management and governance) in higher education institutions to consider in order to support responsible and sustainable digital transformation. Moreover, here we outline our position that it is time for a paradigm shift in digital transformation that attempts to separate it from neoliberal economic models and mindsets, and looks to alternative epistemologies and political economies (and ontologies) for ecologically sustainable and ethical digital transformation. Here we propose a concept of bifurcation, or a radical break or fork, or series of forks, from the deleterious and unsustainable practices and systems of the past that have led to a global ecological emergency. We propose to use an interdisciplinary notion of bifurcation in order to underline the need to facilitate and foster a radical change of recent culture and late-modern societies – supported and enabled by the best digital technologies that we do have and fostering also the inception and implementation of innovative new technologies fit for the purpose of this bifurcation.
The adoption of agroforestry species offers a sustainable solution for regions devoid of forest cover by mitigating soil degradation, enhancing biodiversity, and boosting household income. Understanding how information about these practices disseminates through social networks is critical for promoting their adoption, particularly in regions like southern Ecuador. This study examines information-sharing networks among two ethnic groups—Saraguro and Mestizo-colonos—that differ in their engagement with agroforestry practices. Using an Exponential-Family Random Graph Model (ERGM), we uncover distinct network patterns in information exchange. Results reveal that information on less commercially valuable species is predominantly shared within homophilic (same-ethnicity) ties, while knowledge of commercially valuable species is centralized around a single actor from the Mestizo-colono group. Transitivity within ethnic groups highlights localized knowledge-sharing dynamics, whereas intergroup exchanges reflect divergent priorities and expertise. These findings underscore the role of social network structures in shaping the dissemination of agroforestry innovations and provide methodological insights into applying ERGM for understanding complex information flows in rural contexts.
KI-basierte Geschäftsmodelle
(2025)
Dem deutschen produzierenden Mittelstand bieten sich durch Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI) neue Entwicklungspotenziale hinsichtlich Prozess- und / oder Produktinnovationen bis hin zur Entwicklung von (Service)Geschäftsmodellen. Die zunehmende Digitalisierung führt zu einem grundlegenden Wandel, indem der technologische Fortschritt und die Digitalisierung von Geschäftsmodellen Hand in Hand gehen. Für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen wird es immer wichtiger, sich vom Produzenten zum Dienstleister weiterzuentwickeln, was auch unter dem Schlagwort Servitization bekannt ist. Ziel dieses Praxisleitfadens ist es daher, kleineren und mittleren Unternehmen Informationen und Werkzeuge bereitzustellen, mit denen die Transformation vom Produzenten zum Dienstleister mithilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz geprüft und bewerkstelligt werden kann. Zuerst werden daher einige grundlegende Begriffe zu Geschäftsmodellinnovation sowie KI geklärt, um dann den Ablauf einer Geschäftsmodellinnovation an sechs Phasen zu beschreiben. Hierbei werden wichtige Fragen für die Umsetzung aufgegriffen sowie erprobte Methoden zur Bearbeitung der Phasen an die Hand gegeben.
KI-basierte Tools wie ChatGPT und GPT-4 sind fester Bestandteil des Hochschulalltags und verändern die Art und Weise, wie Studierende lernen und arbeiten. Vor diesem Hintergrund wurde eine deutschlandweite quantitative Studie durchgeführt, um die Nutzung und die damit verbundenen Präferenzen der Studieren-den zu analysieren. Ziel der Untersuchung ist es, ein fundiertes Verständnis über die Verbreitung, Intensität und Einsatzbereiche KI-gestützter Tools im Studium zu gewin-nen.
An der aktuellen Befragung haben sich 4910 Studierende beteiligt. Die Ergebnisse zei-gen, dass mittlerweile mehr als 90 % der befragten Studierenden KI-basierte Tools im Studium nutzen – ein deutlicher Anstieg im Vergleich zur Erhebung von 2023, in der der Anteil bei 63 % lag. Besonders häufig kommen ChatGPT und DeepL zum Einsatz, wobei ChatGPT sowohl in der kostenfreien als auch in der kostenpflichtigen Version mit Abstand das meistgenutzte Tool ist.
Die differenzierte Analyse des Nutzungsverhaltens verdeutlicht, dass KI-basierte Tools zunehmend in verschiedenen akademischen Kontexten eingesetzt werden. Die Klärung von Verständnisfragen und die Erklärung fachspezifischer Konzepte stellen weiterhin die häufigsten Anwendungsfälle dar. Darüber hinaus zeigt sich ein signifikanter Anstieg in der Nutzung für Recherchen, die Erstellung wissenschaftlicher Texte, Übersetzungen sowie datengetriebene Analysen. Insbesondere Studierende der Ingenieurwissenschaf-ten greifen verstärkt auf KI-gestützte Werkzeuge zurück.
Die Ergebnisse unterstreichen, dass KI-basierte Tools innerhalb kurzer Zeit zu einem integralen Bestandteil des Studiums geworden sind und sich ihr Einsatzbereich konti-nuierlich erweitert.
Werbewirkung verspielt? Wie Spielschwierigkeit die Effektivität von In-Game-Advertising beeinflusst
(2025)
Unternehmen setzen zunehmend auf Werbung in Videospielen, doch Studien zeigen, dass die Wirkung nicht immer den Erwartungen entspricht. Die vorliegende Arbeit fußt auf der Evaluativen Konditionierung als Wirkmechanismus für Markeneinstellungen in Videospielen. Für das Experiment wurde ein eigenes 2D-Minispiel entwickelt, um den Einfluss der Spielschwierigkeit auf die Markeneinstellung zu untersuchen. Mit zunehmender Spielschwierigkeit verschlechterte sich die Markeneinstellung signifikant, wobei der gesamte Effekt über den Spielerfolg vermittelt wurde. Dabei wurde die Größe des Effekts nicht durch internale Erfolgsattributionen der Spieler verstärkt. Die korrekte Erinnerung an die Paarung von Spielerfolg und Marke hingegen war maßgeblich für eine erfolgreiche Konditionierung. Die Studie liefert hilfreiche Erkenntnisse für die erfolgreiche Implementierung von In-Game-Advertising und gibt Anstöße für vertiefende Forschungsansätze zu den Konditionierungsprozessen.
Dieser Beitrag der Zeitschrift Gruppe. Interaktion. Organisation. (GIO) stellt zentrale Ergebnisse zweier empirischer Studien zur Selbstbestimmung von Arbeit bzw. Arbeitszeit – im Sinne eines arbeits(zeit)souveränen Handelns – vor, die im Auftrag der Deutschen Gesellschaft für Projektmanagement e. V. in den Jahren 2015 und 2020 durchgeführt wurden. Hintergrund des Beitrages ist der Umstand, dass die fortlaufende digitale Transformation auch die Wissens- und somit die Projektarbeit zunehmend dynamisiert. Arbeitssouveränes Handeln gewinnt dadurch an Bedeutung und stellt neue Anforderungen an die in den Projekten tätigen Wissensarbeiter:innen. Die in diesem Beitrag dargestellten Studienergebnisse beleuchten wesentliche Inhalte zur aktuellen Ausgestaltung der Arbeits(zeit)souveränität, um auf dieser Basis Handlungsempfehlungen für ein motivierendes Arbeitshandeln zu geben. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass arbeitssouveränes Handeln unter Mitarbeiter:innen in wissensintensiven Projekten weit verbreitet ist. Gemessen an potenziellen Charakteristika arbeitssouveräner Tätigkeiten (Selbstbestimmtheit, Hierarchiearmut, Zeit- und Ortsunabhängigkeit) arbeiten viele Mitarbeiter:innen „weitgehend“ oder „vollkommen“ arbeitssouverän. In der Selbsteinschätzung ist es ein noch größerer Teil, der die Arbeitstätigkeit als „arbeitssouverän“ einstuft. Diese Tendenz zeichnete sich bereits in der ersten Studie (2015) ab und wird in der aktuellen Untersuchung (2020) bestätigt. Dabei hat die Pandemie-Situation den Grad der Arbeitssouveränität beeinflusst: Die Mitarbeiter:innen arbeiten aktuell orts- und zeitunabhängiger sowie selbstbestimmter als vor der Pandemie. Strukturelle Veränderungen auf Organisationsseite, wie eine Verringerung oder Verflachung von Hierarchien, sind mit diesen Änderungen nicht verbunden. Auf Ebene der Mitarbeiter:innen wird deutlich, dass soziale Eingebundenheit sowie das Erleben von Kompetenz und Autonomie zentrale Grundbedürfnisse selbstbestimmten Handelns sind, die die Motivation der Mitarbeiter:innen signifikant positiv beeinflussen und in Zusammenhang mit der selbstempfundenen Arbeitssouveränität stehen. Somit bestehen potenzielle Stellschrauben für Organisationen, mit Maßnahmen auf der Strukturebene signifikanten Einfluss auf die Handlungsebene und somit die Motivation der Mitarbeiter:innen zu nehmen. Souveräner Umgang mit der eigenen Arbeit und Arbeitszeit wird als sinnstiftend sowie als Anerkennung und Ausdruck von Vertrauen gewertet. In der Folge wächst die individuelle Verantwortung der Mitarbeiter:innen, was zugleich größere Handlungsspielräume verspricht. Der Strukturwandel wird von Mitarbeiter:innen insgesamt tendenziell als positiv angesehen (2015 & 2020).
Die Arbeitswelt befindet sich im Umbruch und intensiviert die Debatte zum Thema „Zukunft der Arbeit“, vor allem zu den Möglichkeiten und Auswirkungen künstlicher Intelligenz. Der Beitrag stellt die Ergebnisse einer systematischen, datenbankbasierten Literaturanalyse zum aktuellen Stand des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz in kleinen und mittleren Unternehmen dar. Vorgestellt werden die in den identifizierten empirischen Studien genannten Vorteile des Einsatzes von KI, die genutzten Technologien sowie Hemmnisse bei der Nutzung bzw. Einführung von KI in KMU. Ergebnis der Literaturanalyse ist, dass kaum empirische Untersuchungen zur Nutzung von KI speziell in KMUs vorhanden sind. Praktische Relevanz : Dieser Artikel stellt nicht nur den Anteil der Unternehmen, welche bereits Systeme Künstlicher Intelligenz einsetzen dar, sondern auch deren Vorteile, Hinderungsgründe sowie mögliche Einsatzgebiete in kleineren und mittleren Unternehmen. Die im Rahmen des Projekts entstehende Wissensplattform WiWiEn soll darüber hinaus Unternehmen in die Lage versetzen, selbst entsprechende KI-basierende Systeme im eigenen Unternehmen zu etablieren.