@techreport{BhardwajHauerMueckeetal., type = {Working Paper}, author = {Bhardwaj, Prakhar and Hauer, Franziska and M{\"u}cke, Vanessa and Dotter, Caroline and Haug, Sonja and Weikl, Simone and Weber, Karsten}, title = {Multi- und intermodale Mobilit{\"a}t erfassen und verstehen - eine Literatur{\"u}bersicht}, address = {Regensburg}, doi = {10.35096/othr/pub-8741}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87415}, pages = {24}, abstract = {Die Transformation zu nachhaltiger Mobilit{\"a}t erfordert eine detaillierte Erfassung des tats{\"a}chlichen Mobilit{\"a}tsverhaltens, was durch herk{\"o}mmliche, aggregierte oder retrospektive Erhebungsmethoden (z.B. Z{\"a}hlstellen, Wegetageb{\"u}cher) nicht vollst{\"a}ndig gelingt. Zudem sind diese Methoden oft teuer, fehleranf{\"a}llig oder nicht nachhaltig skalierbar. Ziel dieser Literatur{\"u}bersicht ist es, einen systematischen {\"U}berblick {\"u}ber den aktuellen Forschungsstand zur Erhebung und Analyse individueller Mobilit{\"a}tsdaten zu geben und darauf aufbauend m{\"o}gliche Forschungsl{\"u}cken sowie Potentiale zu identifizieren. Die explorative Literaturrecherche umfasst sozialwissenschaftliche Erhebungen zu multi- und intermodalem Mobilit{\"a}tsverhalten, sowie einen {\"U}berblick {\"u}ber Analysem{\"o}glichkeiten von Wegedaten. Der Fokus liegt auf der Identifikation relevanter Datenquellen und methodischer Ans{\"a}tze zur Segmentierung, Verkehrsmittelerkennung und Wegezweckbestimmung. Ergebnisse aus aktuellen Studien verdeutlichen, dass ausschließlich sensorgest{\"u}tzte Datenerhebungen bisher nicht ausreichen, um Mobilit{\"a}tsverhalten vollumf{\"a}nglich und pr{\"a}zise abzubilden. Eine m{\"o}gliche L{\"o}sung ist ein "Best-of-both-worlds-Ansatz, der die passive, automatische Mobilit{\"a}tsdatenerfassung via Smartphone-Sensorik mit gezielten Nutzerkorrekturen und Erg{\"a}nzungen ("Human-in-the-Loop") innerhalb einer App kombiniert. Die Literaturauswertung zeigt, dass auf diesem Weg die beste Datenqualit{\"a}t gewonnen werden kann. Durch die Kombination von Mobilit{\"a}tsbefragung mit passiver Erhebung von Mobilit{\"a}tsdaten kann ein umfassender, m{\"o}glichst vollst{\"a}ndiger und korrekter {\"U}berblick {\"u}ber das Mobilit{\"a}tsverhalten gewonnen werden.}, language = {de} } @techreport{BhardwajHauerMueckeetal., type = {Working Paper}, author = {Bhardwaj, Prakhar and Hauer, Franziska and M{\"u}cke, Vanessa and Dotter, Caroline and Haug, Sonja and Weikl, Simone and Weber, Karsten}, title = {Recording and understanding multi- and intermodal mobility - a review}, address = {Regensburg}, doi = {10.35096/othr/pub-8742}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87427}, pages = {25}, abstract = {The transition to sustainable mobility requires detailed knowledge of actual mobility behavior. Recording mobility behavior through conventional, aggregated, or retrospective survey methods (e.g., counting stations, travel diaries) may yield incomplete insights. In addition, these methods are often expensive, prone to error, or not scalable. The aim of this literature review is to provide a systematic overview of the current state of the literature on recording and analysis of individual mobility data and, based on this, to identify possible research gaps and potential. The exploratory literature review includes social science surveys on multi- and intermodal mobility behavior, as well as an overview of possible ways to analyze travel data. The focus of the latter is on identifying relevant data sources and methodological approaches for segmentation, identification of transport mode, and trip purpose determination. Results from recent studies show that sensor-based data collection alone is not sufficient to fully and accurately map mobility behavior. One possible solution is a "best-of-both-worlds" approach that combines passive, automatic mobility data collection via smartphone sensors with targeted user corrections and additions ("human-in-the-loop") within an app. The literature review shows that this approach yields the best data quality. Combining mobility surveys with passive collection of mobility data provides a comprehensive, accurate, and complete overview of mobility behavior.}, language = {en} } @misc{HauerHaugScharfetal., author = {Hauer, Franziska and Haug, Sonja and Scharf, Anna and Schultz, Maximilian and Weber, Karsten}, title = {Quantitative Befragung zu K{\"u}nstlicher Intelligenz f{\"u}r Nichtregierungsorganisationen -Fragebogen und Codebuch}, address = {Regensburg}, doi = {10.35096/othr/pub-8706}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87066}, pages = {25}, abstract = {K{\"u}nstliche Intelligenz (KI) stellt ein wichtiges Thema der Digitalisierung dar und hat das Potenzial viele Arbeitsfelder grundlegend zu ver{\"a}ndern. Mit dem Einsatz von KI wird die Hoffnung verbunden durch Automatisierung Zeit und Geld zu sparen. Dies k{\"o}nnte besonders interessant f{\"u}r Organisationen sein, die wenig Ressourcen zur Verf{\"u}gung haben, da sie nicht gewinnorientiert oder ehrenamtlich arbeiten. Dazu z{\"a}hlen Nichtregierungsorganisationen (NRO), die einen wichtigen Bestandteil der Zivilgesellschaft darstellen. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint KI M{\"o}glichkeiten zur Bew{\"a}ltigung aktueller und zuk{\"u}nftiger Herausforderungen zu bieten. {\"U}ber den Einsatz von KI in NROs ist derzeit jedoch wenig bekannt. Es wurde eine quantitative Querschnittstudie deutscher Nichtregierungsorganisationen (NRO) zum Thema KI durchgef{\"u}hrt. Der Web-Survey baut auf den Erkenntnissen des Scoping Reviews und der qualitativen Interviews auf und vertieft den Einblick in die Bereiche aktuelle Nutzung von KI, Wissenstand in den Organisationen sowie vorhandene und noch ben{\"o}tigte Ressourcen. Daf{\"u}r wurden 343 NROs verschiedener Gr{\"o}ßen und Handlungsfelder befragt und die Ergebnisse quantitativ analysiert.}, language = {de} } @misc{HaugVetterDotteretal., author = {Haug, Sonja and Vetter, Miriam and Dotter, Caroline and Weber, Karsten}, title = {Forschungsprojekt „EVEKT „Erh{\"o}hung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende und datenbasierte Mehrwertdienste" — Fragebogen zur Online-Befragung und Codeplan}, address = {Regensburg}, doi = {10.35096/othr/pub-8740}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87409}, pages = {23}, abstract = {Um Leistungsschwankungen im Stromnetz durch fluktuierende erneuerbare Energien auszugleichen, sollen in Deutschland intelligente Messtechnologien in Privathaushalten verbaut werden. Diese gelten als zentraler Bestandteil sog. Smart-Grids (intelligente Stromnetze), die Stromnachfrage und -angebot steuern, um Stromnetzstabilit{\"a}t zu gew{\"a}hrleisten. Die Werte, die bei der Messung des Stromverbrauchs in Privathaushalten erhoben werden, k{\"o}nnen an die Verbraucher*innen mithilfe von Apps oder anderer Smart-Meter-Plattformen (datenbasierte Mehrwertdienste) r{\"u}ckgemeldet werden. Vor diesem Hintergrund wurde 2023 eine Online-Befragung der Wohnbev{\"o}lkerung in Deutschland durchgef{\"u}hrt (n=2.027). Untersucht wurden Bekanntheit, Nutzungsbereitschaft und Akzeptanz intelligenter Stromz{\"a}hler bzw. Smart-Meter sowie die Nutzungsintention bei Anwendungsszenarien und Datenschutzbedenken.}, language = {de} } @misc{CurrleHaugWeber, author = {Currle, Edda and Haug, Sonja and Weber, Karsten}, title = {K{\"u}nstliche Intelligenz und Anamnese (KI-Anamnese) — Fragebogen der Trendstudie zur Akzeptanz von KI in der Anamnese in Arztpraxen in Deutschland mit Codeplan}, address = {Regensburg}, doi = {10.35096/othr/pub-8707}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87079}, pages = {5}, abstract = {Die Studie st{\"u}tzt sich auf eine Quotenstichprobe der deutschsprachigen Bev{\"o}lkerung im Alter von 18 bis 74 Jahren. Sie wurde als L{\"a}ngsschnittstudie (Trendstudie) mit insgesamt zwei Wellen mit dem gleichen Fragebogen durchgef{\"u}hrt. Welle 1 war vom 18. bis 24. November 2024 im Feld, die zweite Befragungswelle vom 13. bis 17. November 2025. Mit der Datenerhebung wurde das Umfrageinstitut NielsenIQ-GfK beauftragt. Je 1.000 Personen wurden online im Rahmen des GfK eBUS®-Deutschland befragt. Die Teilnehmenden wurden mithilfe einer Kombination aus Online- und Offline-Methoden rekrutiert. Um eine m{\"o}glichst genaue Abbildung der Grundgesamtheit zu gew{\"a}hrleisten, wurden die Merkmale Geschlecht, Alter, Region, Haushaltsgr{\"o}ße, Ortsgr{\"o}ße sowie der Bildungsstand des Haushaltsvorstands quotiert, etwaige Abweichungen durch ein iteratives Gewichtungsverfahren ausgeglichen. Der Fragebogen besteht aus neun standardisierten Fragen; zuz{\"u}glich wurden soziodemographische Merkmale erhoben. Einzelne Fragen wurden, zum Teil {\"u}bersetzt sowie abgewandelt, aus anderen Studien {\"u}bernommen.}, language = {de} } @techreport{VetterHaugWeber, author = {Vetter, Miriam and Haug, Sonja and Weber, Karsten}, title = {Abschlussbericht Projekt EVEKT - Erh{\"o}hung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste}, edition = {Stand: 12.08.2025}, publisher = {Technische Informationsbibliothek (TIB)}, address = {Hannover}, doi = {10.34657/20059}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-86646}, pages = {20}, abstract = {Das Forschungsprojekt EVEKT beinhaltet ein interdisziplin{\"a}res Vorhaben mit technischer, rechts- und sozialwissenschaftlicher Komponente. Inhaltlich geht es um K{\"u}nstliche Intelligenz und datenbasierte Mehrwertdienste und deren Anwendung am Beispiel von Smart-Metern (intelligenten Messsystemen) in Privathaushalten. Hintergrund ist der verpflichtende Smart-Meter-Rollout in Deutschland bis 2032. Das Gesamtziel des Projektes EVEKT ist es, Haushalte im Untersuchungsgebiet, einem Rei-henhauskomplex „Herzobase" in Herzogenaurach bei N{\"u}rnberg, mit einem System auszustatten, das zur Messung des Stromverbrauchs dient und zum Stromsparen anregen soll. Die Pilotanwendung soll die M{\"o}glichkeiten und Grenzen des Einsatzes intelligenter Algorithmen zeigen, um letztlich das Konsumverhalten der Testhaushalte positiv zu beeinflussen. Die Daten aus den Smart-Metering-System werden hierzu erfasst, aufbereitet und den Verbrauchenden {\"u}ber datenbasierte Mehrwertdienste transparent zur Verf{\"u}gung gestellt. Intelligente Algorithmen sollen den Bewohnenden nach einer Auswertungsperiode auf Grundlage der Smart-Meter-Daten Hinweise {\"u}ber ihr Energienutzungsverhalten und m{\"o}gliche Ersparnisse liefern. Durch diese Informationen soll es erleichtert werden, das je eigene Verbrauchsverhalten zu ver{\"a}ndern. Dieser Schlussbericht beinhaltet eine Beschreibung des Teilprojekts der sozialwissenschaftlichen Begleitforschung und Technikfolgenabsch{\"a}tzung, das an der OTH Regensburg bearbeitet wurde.}, subject = {Sozialwissenschaften}, language = {de} } @article{CurrleHaugWeber, author = {Currle, Edda and Haug, Sonja and Weber, Karsten}, title = {Akzeptanz des Einsatzes von K{\"u}nstlicher Intelligenz im Anamneseprozess: Ergebnisse einer Bev{\"o}lkerungsbefragung in Deutschland}, series = {Zeitschrift f{\"u}r Evidenz, Fortbildung und Qualit{\"a}t im Gesundheitswesen}, volume = {198-199}, journal = {Zeitschrift f{\"u}r Evidenz, Fortbildung und Qualit{\"a}t im Gesundheitswesen}, publisher = {Elsevier}, doi = {10.1016/j.zefq.2025.10.003}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-86715}, pages = {9 -- 17}, abstract = {Hintergrund und Zielsetzung Zunehmend werden digitale Anamneseverfahren, wie z. B. Chatbots, entwickelt und evaluiert, sind jedoch in Arztpraxen in Deutschland noch nicht fl{\"a}chendeckend implementiert. Ziel dieser Arbeit ist die Erhebung der Akzeptanz der Bev{\"o}lkerung in Deutschland gegen{\"u}ber KI-gest{\"u}tzten Verfahren im Anamneseprozess, durch die es m{\"o}glich wird, R{\"u}ckschl{\"u}sse auf die Nutzung der Verfahren und ihre Eignung als Bestandteil von Digitalisierungsstrategien der Praxen zu ziehen. Methode Die Studie basiert auf einer Onlinebefragung der Bev{\"o}lkerung in Deutschland (Feldphase 18.-24.11.2024, n = 1.000). Zur{\"u}ckgehend auf die „Unified Theory of Acceptance and Use of Technology" (UTAUT) wurden drei zentrale Hypothesen zur Nutzung von K{\"u}nstlicher Intelligenz (KI) im Anamneseprozess aufgestellt und mit linearen Regressionsmodellen getestet. Ergebnisse Die Akzeptanz f{\"u}r die Nutzung von KI-gest{\"u}tzten Systemen f{\"a}llt in beiden untersuchten Szenarien, der Nutzung eines Chatbots zu Hause und der Nutzung eines Chatbots in einer Arztpraxis, hoch aus. Dabei best{\"a}tigen sich die erwarteten Zusammenh{\"a}nge von Leistungserwartung, Aufwandserwartung und erwartetem Sozialem Einfluss mit der Verhaltensabsicht, einen Chatbot in der Arztpraxis oder vor dem Besuch einer Arztpraxis zu nutzen. Die Einfl{\"u}sse von Alter, Geschlecht oder Erfahrung mit der Technologie zeigen jedoch nicht die vermuteten Zusammenh{\"a}nge. Diskussion und Schlussfolgerung Die Praktikabilit{\"a}t ist von entscheidender Bedeutung f{\"u}r eine positive Einstellung gegen{\"u}ber der Nutzung. Dabei zeigt sich kein Unterschied zwischen den Geschlechtern. Bei der Implementierung von Chatbots im Anamneseprozess sollten die Aspekte Praktikabilit{\"a}t, Datenschutz und Datensicherheit eine wesentliche Rolle spielen. Angesichts der Tatsache, dass ein großer Teil der {\"a}lteren Bev{\"o}lkerung in Deutschland nach wie vor {\"u}ber begrenzte Erfahrung mit digitalen Technologien verf{\"u}gt, ist Gebrauchstauglichkeit f{\"u}r diese Bev{\"o}lkerungsgruppe sowie f{\"u}r Menschen mit Beeintr{\"a}chtigungen von hoher Relevanz.}, language = {de} } @misc{CurrleHaugWeber, author = {Currle, Edda and Haug, Sonja and Weber, Karsten}, title = {Artificial Intelligence and anamnesis: Results of a population survey}, doi = {10.13140/RG.2.2.31952.01285}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-83325}, abstract = {Digital procedures are increasingly implemented to enhance efficiency in healthcare, with Artificial Intelligence (AI) — particularly chatbot s— showing significant potential for future applications. However, little is known about patients' acceptance of such technologies. The study "AI and Anamnesis" addresses this gap by investigating the German population's acceptance of and willingness to use AI-driven technologies for digital anamnesis. This poster presents results from the first wave of the survey, offering initial insights into public attitudes and potential barriers to adoption.}, subject = {K{\"u}nstliche Intelligenz}, language = {en} } @article{DotterHaugSchnelletal., author = {Dotter, Caroline and Haug, Sonja and Schnell, Rainer and Raptis, Georgios and Weber, Karsten}, title = {Sharing health data for research purposes: results of a population survey in Germany}, series = {BMC health services research}, volume = {25}, journal = {BMC health services research}, publisher = {BMC}, doi = {10.1186/s12913-025-12706-9}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-81622}, pages = {9}, abstract = {BACKGROUND: Increased use of health data has the potential to improve both health care and health policies. Several recent policy initiatives at the European and German legislative levels aim to increase the primary and secondary use of health data. However, little is known about general population views on health data access for research. Most studies are based on subsets defined by specific illnesses. METHODS: We commissioned a national computer-assisted dual-frame telephone survey (landline and mobile). Logit estimation models were used to identify predictors of willingness to provide access to health data to different organizations (universities in Germany, universities worldwide, German government organizations, pharmaceutical companies). RESULTS: A high willingness to share health data for research purposes is observed, depending on the specific data recipient. The willingness is highest for research at universities in Germany and German governmental organizations, and lowest regarding research by pharmaceutical companies. The main drivers for sharing health data are the level of trust in public institutions, the respondents' assessment of the seriousness and likelihood of data misuse, and the level of digital literacy. Age, gender, and level of education have small effects and do not determine the willingness to share health data for all organizations. CONCLUSION: We present evidence from a random sample of the German population. The results indicate widespread support among the population for providing access to health data for research purposes. Similar to findings in other countries, the willingness depends strongly on the recipient of the data. This paper evaluates the impact of various determinants - identified in previous qualitative and quantitative research - on the willingness of the German population to share health data. While previous studies have found that patients are generally more willing to share health data, we found that the presence of a medical precondition does not translate into respondents' unequivocal support for health data sharing. We identify privacy concerns, general trust, and digital literacy as key factors influencing the willingness to share health data. Therefore, policymakers and stakeholders need to ensure and communicate the necessary privacy protection measures to increase the willingness of the German population to share health data.}, language = {en} } @inproceedings{HauerSchultzHaugetal., author = {Hauer, Franziska and Schultz, Maximilian and Haug, Sonja and Weber, Karsten}, title = {Acceptance and Usage of AI Applications in Health-Focused NGOs}, series = {dHealth 2025, Proceedings of the 19th Health Informatics Meets Digital Health Conference}, booktitle = {dHealth 2025, Proceedings of the 19th Health Informatics Meets Digital Health Conference}, editor = {Baumgartner, Martin and Hayn, Dieter and Pfeifer, Bernhard and Schreier, G{\"u}nter}, publisher = {IOS Press}, address = {Wien}, isbn = {978-1-64368-592-2}, doi = {10.3233/SHTI250172}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-80613}, pages = {123 -- 128}, abstract = {Background: AI applications promise to be a valuable tool for healthfocused NGOs. While often operating with limited resources, these organizations recognize the potential of AI to streamline processes and support workflows through automation. However, challenges such as data privacy concerns—especially regarding personal medical data—and the low prioritization of implementation hinder progress. Objectives: This study examines the extent to which German health-focused NGOs can currently benefit from the application of AI. It evaluates demands, available resources, and use cases. Methods: A health-focused subset of data from project KINiro was analyzed. This research utilized a mixed-methods approach, combining two rounds of qualitative interviews with a quantitative survey. Results: The study revealed that while health-focused NGOs are in the early stages of AI implementation, there are hurdles such as ethical concerns and a lack of resources. Conclusion: AI has the potential to support health-focused NGOs in their work, if the challenges like resources, ethics, and data privacy are effectively addressed.}, language = {en} } @techreport{SchultzHauerHaugetal., type = {Working Paper}, author = {Schultz, Maximilian and Hauer, Franziska and Haug, Sonja and Weber, Karsten}, title = {KINiro, K{\"u}nstliche Intelligenz f{\"u}r Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsm{\"o}glichkeiten. 4. Arbeitspapier: K{\"u}nstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: In-depth-Interviews}, address = {Regensburg}, organization = {Ostbayerische Technische Hochschule (OTH) Regensburg / Institut f{\"u}r Sozialforschung und Technikfolgenabsch{\"a}tzung (IST)}, doi = {10.13140/RG.2.2.25460.46720}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-79471}, pages = {128}, abstract = {Vor dem Hintergrund der wachsenden Bedeutung K{\"u}nstlicher Intelligenz (KI) in unterschiedlichen gesellschaftlichen Kontexten untersucht dieses Arbeitspapier aus dem Projekt KINiro den Einsatz, die Bedarfe sowie die Akzeptanz von KI in Nichtregierungsorganisationen (NROs). Im Rahmen des Projekts „KINiro - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsm{\"o}glichkeiten" wurden zehn vertiefende Expert*innen-Interviews mit Vertreter*innen verschiedener NROs gef{\"u}hrt. Ziel war es, ein differenziertes und vertiefendes Verst{\"a}ndnis von Wissen, ben{\"o}tigten und vorhandenen Ressourcen, organisatorischen Strukturen, Umsetzungsm{\"o}glichkeiten und das Erheben von Akzeptanz und die Gr{\"u}nde f{\"u}r Nicht-Akzeptanz zu erheben. Das Arbeitspapier ist das vierte in dem Projekt und baut auf den Erkenntnissen des Scoping Reviews, der ersten qualitativen Studie und der großen quantitativen Studie auf. Die Ergebnisse zeigen, dass das Interesse an KI in NROs stark zugenommen hat, insbesondere nach der breiten Verf{\"u}gbarkeit von KI-Anwendungen wie ChatGPT. Die befragten Organisationen experimentieren aktuell mit KI vorwiegend in den Bereichen Textproduktion, Datenanalyse, Wissensmanagement und Prozessoptimierung. Es werden auch spezielle KI-Anwendungen f{\"u}r die Bedarfe der NROs entwickelt und eingesetzt. Zugleich bestehen jedoch große Herausforderungen, insbesondere begrenzte finanzielle und personelle Ressourcen, fehlendes Know-how und der Mangel an Digitalisierung. Datenschutz und ethische Fragestellungen sowie m{\"o}gliche Verzerrungen (Bias) sind zentrale Bedenken. Dennoch lassen sich erste erfolgreiche Umsetzungsstrategien erkennen, etwa die Bildung interner Arbeitsgruppen, die Unterst{\"u}tzung durch F{\"u}hrungskr{\"a}fte, auch gezielte Schulungen sowie die Entwicklung von Leitlinien werden positiv bewertet. Diese Ans{\"a}tze tragen dazu bei, Vorbehalte abzubauen und Akzeptanz zu f{\"o}rdern. Das Arbeitspapier zeigt damit, wie die vorherigen Arbeitspapiere, dass KI im gemeinwohlorientierten Sektor grunds{\"a}tzlich auf Offenheit trifft, zugleich aber ein breites Spektrum an Voraussetzungen wie Ressourcen, Know-how, rechtliche Rahmenbedingungen und nutzbare Anwendungen ben{\"o}tigt werden, um das volle Potenzial von KI verantwortungsvoll auszunutzen.}, language = {de} } @inproceedings{SchmidbauerHaug, author = {Schmidbauer, Simon and Haug, Sonja}, title = {Quantitative surveys of refugees}, series = {Polarisierte Welten, 41. Kongress der Deutschen Gesellschaft f{\"u}r Soziologie, 26.-30. Sept. 2022, Bielefeld}, booktitle = {Polarisierte Welten, 41. Kongress der Deutschen Gesellschaft f{\"u}r Soziologie, 26.-30. Sept. 2022, Bielefeld}, editor = {Villa, Paula-Irene}, address = {Bielefeld}, organization = {Deutsche Gesellschaft f{\"u}r Soziologie}, doi = {10.35096/othr/pub-7836}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-78368}, pages = {8}, abstract = {Contribution to the Ad Hoc Group "M{\"o}glichkeiten der quantitativen Erforschung schwer erreichbarer, versteckter und marginalisierter Bev{\"o}lkerungsgruppen"}, subject = {Migration}, language = {en} } @misc{HaugSchmidbauer, author = {Haug, Sonja and Schmidbauer, Simon}, title = {Erhebungsmaterialien im Projekt Demokratieakzeptanz und Partizipation von Gefl{\"u}chteten (DePaGe)}, organization = {Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg / Institut f{\"u}r Sozialforschung und Technikfolgenabsch{\"a}tzung}, doi = {10.35096/othr/pub-7729}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-77296}, abstract = {Erhebungsmaterialien (Fragebogen und Informationstext) des Forschungsprojekts Demokratieakzeptanz und Partizipation von Gefl{\"u}chteten (DePaGe) im Rahmen des bayerischen Forschungsverbunds zur Zukunft der Demokratie (ForDemocracy).}, language = {de} } @techreport{VetterHaugDotteretal., type = {Working Paper}, author = {Vetter, Miriam and Haug, Sonja and Dotter, Caroline and Weber, Karsten}, title = {EVEKT - Erh{\"o}hung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 5. Arbeitspapier: Segmentierung von Verbrauchergruppen mittels Clusteranalyse basierend auf einer Bev{\"o}lkerungsbefragung in Deutschland}, doi = {10.13140/RG.2.2.17667.11043}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-77436}, pages = {27}, abstract = {Ziel dieses Arbeitspapiers ist es, Haushalte in unterschiedliche Verbrauchergruppen zu kategorisieren, um Schlussfolgerungen f{\"u}r eine zielgerichtete Ansprache zur Stromverbrauchsreduktion zu ziehen. In diesem Bericht werden Umfragedaten einer repr{\"a}sentativen Online-Bev{\"o}lkerungsbefragung f{\"u}r Deutschland (11/2023, n=2.027) ausgewertet. Zur Differenzierung von Verbrauchergruppen wurde eine Two-Step-Clusteranalyse zur Bestimmung der Clustervariablen und Bestimmung der Clusteranzahl durchgef{\"u}hrt. Anschließend wurden die Ergebnisse mit einer k-means-Clusterl{\"o}sung validiert; mit der metrische soziodemografische Variablen (Alter, Haushaltsgr{\"o}ße, Netto{\"a}quivalenzeinkommen und monatliche Stromkosten) aufgenommen wurden. Zwei Verbrauchersegmente resultierten aus dieser Clusterbildung: Cluster 1 besteht aus j{\"u}ngeren, gr{\"o}ßeren Haushalten mit geringerem Einkommen, die h{\"o}here Stromkosten aufweisen als Cluster 2, welches aus {\"a}lteren Haushalten mit einer geringeren Haushaltsgr{\"o}ße von durchschnittlich 1,63 Personen und h{\"o}herem Einkommen sowie geringeren Stromkosten besteht. Es wird untersucht, wie sich die Cluster im Hinblick auf Nutzungsszenarien f{\"u}r Smart-Meter-Anwendungen, die Einstellung zum Zugriff auf Energiedaten, damit in Verbindung stehende Anreize und potenzielle Empf{\"a}nger von Energiedaten unterscheiden lassen. Schlussfolgerungen f{\"u}r die zielgruppengerechte Adres-sierung von Energiesparwendungen werden abgeleitet.}, language = {de} } @techreport{VetterHaugDotteretal., type = {Working Paper}, author = {Vetter, Miriam and Haug, Sonja and Dotter, Caroline and Weber, Karsten}, title = {EVEKT - Erh{\"o}hung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 4. Arbeitspapier: Akzeptanz und Nutzungsbereitschaft von Smart-Meter-Anwendungen und datenbasierten Mehrwertdiensten}, doi = {10.13140/RG.2.2.33227.60968}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-77421}, pages = {36}, abstract = {Um Leistungsschwankungen im Stromnetz durch fluktuierende erneuerbare Energien auszugleichen, sollen in Deutschland intelligente Messtechnologien in Privathaushalten verbaut werden. Diese gelten als zentraler Bestandteil sog. Smart-Grids (intelligente Stromnetze), die Stromnachfrage und -angebot steuern, um Stromnetzstabilit{\"a}t zu gew{\"a}hrleisten. Die Werte, die bei der Messung des Stromverbrauchs in Privathaushalten erhoben werden, k{\"o}nnen an die Verbraucher*innen mithilfe von Apps oder anderer Smart-Meter-Plattformen (datenbasierte Mehrwertdienste) r{\"u}ckgemeldet werden. Vor diesem Hintergrund wurde eine Online-Befragung der Wohnbev{\"o}lkerung in Deutschland (n=2.027) durchgef{\"u}hrt, deren Ergebnisse im Folgenden dargestellt werden. Abgefragt wurden Bekanntheit, Nutzungsbereitschaft und Akzeptanz intelligenter Stromz{\"a}hler bzw. Smart-Meter sowie Anwendungsszenarien. Der H{\"a}lfte der Befragten ist der Begriff Smart-Meter bekannt, etwa ein Zehntel aller Befragten verf{\"u}gt nach eigenen Angaben bereits {\"u}ber einen intelligenten Stromz{\"a}hler oder einen Smart-Meter. Zudem bestehen bei einem hohen Anteil der Befragten Erwartungen bez{\"u}glich N{\"u}tzlichkeit und Energiereduktion. Ein Nutzungsszenario mit Kostensparhinweisen wird h{\"a}ufiger gew{\"u}nscht als eine Anzeige des Echt-zeitstromverbrauchs mit dem Energieverbrauch von einzelnen Haushaltsger{\"a}ten. Bei den Inhalten der Apps w{\"u}rden vor allem finanzielle und ideelle Anreize zum Energiesparen motivieren. Dem Datenschutz messen die Befragten h{\"o}chste Bedeutung zu. Als Schlussfolgerung kann formuliert werden, dass intelligente Messtechnologien bis zu einem gewissen Grad schon bekannt, aber in Deutschland wenig verbreitet sind. Die Nutzungsm{\"o}glichkeiten f{\"u}r Strom- und Kostenreduktion werden bisher kaum ausgesch{\"o}pft. Bestehenden (Datenschutz-)Bedenken gegen{\"u}ber der Technologie sollte mit intensiver Aufkl{\"a}rung und Information begegnet werden.}, language = {de} } @article{SchmidbauerBeckerHaug, author = {Schmidbauer, Simon and Becker, Maria and Haug, Sonja}, title = {Online Political Participation of Refugees in Germany: Analysis of a Survey in Bavaria}, series = {Sage Online}, journal = {Sage Online}, publisher = {Sage}, address = {Thousand Oaks}, doi = {10.1177/21582440241286303}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-77671}, abstract = {New media are an important resource for the political participation of marginalized groups. However, there is still a lack of knowledge about the factors that influence whether this opportunity is used. Influencing factors emerge from both the Civic Voluntarism Model and previous research on migrants' political activity. Using data collected in 2019/2020 from 486 refugees living in Bavaria, we estimate linear probability models to investigate facilitating factors for the use of new media for political participation. The analysis shows that refugees in Germany who inform themselves about politics online tend to be predominantly male, higher educated, and politically involved. Language skills and the duration of stay also appear to be important. For the expression of one's political opinion online, gender and language skills have an impact, but informing oneself about German politics, political interest, and offline political activity in Germany are the most relevant factors. This indicates that there is a close link between on- und offline activity. However, using the internet requires particular resources, so that people with lower language skills, for example, are particularly disadvantaged.}, language = {de} } @misc{HaugSchnellRaptisetal., author = {Haug, Sonja and Schnell, Rainer and Raptis, Georgios and Dotter, Caroline and Weber, Karsten}, title = {Projekt: Privacy und Willingness to share von Gesundheitsdaten (PWG): Fragebogen}, doi = {10.35096/othr/pub-7680}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-76802}, abstract = {Survey on the acceptance of sharing health data. The study is based on a computer-assisted telephone survey (dual-frame) of a random sample of the population (within the participants of the infas multi-topic survey recruited via ADM telephone sample) aged 18 and over in Germany, which was collected in the period 01-27 June 2022 (n=1,308). The questionnaire consists of 46 standardised questions including socio-demographics and 69 items. Individual questions were taken (partially translated and slightly modified) from other studies. This document is the translation of the German language questionaire used in the field. The original document may be found here: https://doi.org/10.35096/othr/pub-6057.}, language = {en} } @techreport{HauerHaugSchultzetal., type = {Working Paper}, author = {Hauer, Franziska and Haug, Sonja and Schultz, Maximilian and Scharf, Anna and Weber, Karsten}, title = {KINiro, K{\"u}nstliche Intelligenz f{\"u}r Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsm{\"o}glichkeiten. 3. Arbeitspapier: K{\"u}nstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: Quantitative Erforschung der Umsetzung in deutschen NROs}, publisher = {OTH Regensburg}, address = {Regensburg}, doi = {10.13140/RG.2.2.11094.66883}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-73518}, pages = {105}, abstract = {Hintergrund und Fragestellung K{\"u}nstliche Intelligenz (KI) stellt ein wichtiges Thema der Digitalisierung dar und hat das Potenzial viele Arbeitsfelder grundlegend zu ver{\"a}ndern. Mit dem Einsatz von KI wird die Hoffnung verbunden durch Automatisierung Zeit und Geld zu sparen. Dies k{\"o}nnte besonders interessant f{\"u}r Organisationen sein, die wenig Ressourcen zur Verf{\"u}gung haben, da sie nicht gewinnorientiert oder ehrenamtlich arbeiten. Dazu z{\"a}hlen Nichtregierungsorganisationen (NRO), die einen wichtigen Bestandteil der Zivilgesellschaft darstellen. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint KI M{\"o}glichkeiten zur Bew{\"a}ltigung aktueller und zuk{\"u}nftiger Herausforderungen zu bieten. {\"U}ber den Einsatz von KI in NROs ist derzeit jedoch wenig bekannt. Methodik Es wurde eine quantitative Querschnittstudie deutscher Nichtregierungsorganisationen (NRO) zum Thema KI durchgef{\"u}hrt. Der Web-Survey baut auf den Erkenntnissen des Scoping Reviews und der qualitativen Interviews auf und vertieft den Einblick in die Bereiche aktuelle Nutzung von KI, Wissenstand in den Organisationen sowie vorhandene und noch ben{\"o}tigte Ressourcen. Daf{\"u}r wurden 343 NROs verschiedener Gr{\"o}ßen und Handlungsfelder befragt und die Ergebnisse quantitativ analysiert. Ergebnisse Die meisten NROs sind der Anwendung von KI gegen{\"u}ber positiv eingestellt und planen den Einsatz f{\"u}r die Zukunft oder testen ihn bereits. Daf{\"u}r werden meist schnell umsetzbare, externe Anwendungen wie Schreibunterst{\"u}tzungen oder Text{\"u}bersetzung f{\"u}r B{\"u}rot{\"a}tigkeiten in den Arbeitsablauf eingebaut. Diese Nutzung beschr{\"a}nkt sich h{\"a}ufig auf erste Versuche und wird durch interessierte Einzelpersonen vorangetrieben. F{\"u}r gr{\"o}ßere Umsetzung fehlen h{\"a}ufig Zeit, Geld und Wissen. Da die NROs selbst erwarten, dass die Nutzung von KI in den n{\"a}chsten Jahren zunehmen wird, werden mehr Wissensaufbau und Austausch in den Organisationen notwendig. Schlussfolgerung Das Interesse an der Thematik scheint in der Zielgruppe vorhanden zu sein, wie die hohe Teilnahmebereitschaft nahelegt. Doch handelt es sich um ein eher neues Thema f{\"u}r die NROs, sodass der Einsatz noch getestet wird und feste Strukturen, welche die Anwendung systematisieren und regeln noch aufgebaut werden m{\"u}ssen. Um dies zu erm{\"o}glichen, sind mehr Wissen, Richtlinien und finanzielle Ressourcen notwendig. Die Umsetzung hat in den NROs jedoch wenig Priorit{\"a}t, da zun{\"a}chst andere H{\"u}rden {\"u}berwunden werden m{\"u}ssen.}, language = {de} } @article{HaugAltenbuchnerWeber, author = {Haug, Sonja and Altenbuchner, Amelie and Weber, Karsten}, title = {Elektronische Patientenakte und Freigabe von Gesundheitsdaten}, series = {P{\"a}diatrie \& P{\"a}dologie}, journal = {P{\"a}diatrie \& P{\"a}dologie}, publisher = {Springer}, issn = {0030-9338}, doi = {10.1007/s00608-024-01237-x}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-73847}, abstract = {Hintergrund In Deutschland wird die elektronische Patientenakte (ePA) eingef{\"u}hrt. Fragestellung Untersucht werden Nutzungsbereitschaft der ePA, Einstellung zu Gesundheitsdaten und Daten{\"u}bermittlung bei Personen mit und ohne Kinder. Methoden Telefonbefragung bei einer Zufallsstichprobe der Bev{\"o}lkerung in Deutschland (2022, n = 1308). Ergebnisse Die ePA ist bei Haushalten mit Kindern mehrheitlich unbekannt. Ihre Nutzungsbereitschaft der ePA und die Zustimmung zur Speicherung von Gesundheitsdaten ist geringer, aber sie sind h{\"a}ufiger als Haushalte ohne Kinder bereit zur Freigabe ihrer Gesundheitsdaten f{\"u}r die Forschung. Schlussfolgerung Es besteht Aufkl{\"a}rungsbedarf {\"u}ber die Speicherung von Gesundheitsdaten. Gew{\"u}nscht wird zunehmend eine digitale Arzt-Patienten-Kommunikation.}, language = {de} } @techreport{SchultzScharfHaueretal., type = {Working Paper}, author = {Schultz, Maximilian and Scharf, Anna and Hauer, Franziska and Haug, Sonja and Weber, Karsten}, title = {KINiro, K{\"u}nstliche Intelligenz f{\"u}r Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsm{\"o}glichkeiten. 2. Arbeitspapier: K{\"u}nstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: Explorative Studie in einem neuen Forschungsfeld}, publisher = {OTH Regensburg}, address = {Regensburg}, doi = {10.13140/RG.2.2.10671.75685/1}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-73118}, pages = {35}, abstract = {Hintergrund und Fragestellung Nichtregierungsorganisationen (NRO) sind ein wichtiger Bestandteil der Zivilgesellschaft und interagieren auch mit Regierungen, Unternehmen und anderen gesellschaftlichen Akteuren. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint K{\"u}nstliche Intelligenz (KI) M{\"o}glichkeiten zur Bew{\"a}ltigung aktueller und zuk{\"u}nftiger Herausforderungen zu bieten. Jedoch ist wenig {\"u}ber die Arbeit von NROs mit KI bekannt. Methodik Es wurden f{\"u}nf explorative Interviews mit Vertreter*innen von Nichtregierungsorganisationen (NROs) zum Thema Wissen, Akzeptanz, Bedarfe und Risikoeinsch{\"a}tzungen gef{\"u}hrt und ausgewertet. Dabei sind NROs aus verschiedenen Handlungsfeldern und Gr{\"o}ße interviewt. Es wurden informelle Vorgespr{\"a}che gef{\"u}hrt, um eine erste Orientierung im Forschungsfeld zu generieren. Aus den Erkenntnissen der Vorgespr{\"a}che und den Ergebnissen des Scoping Reviews ist ein Leitfaden erstellt worden, der zur Orientierung f{\"u}r die Expert*inneninterviews dient. Im Anschluss wurden dann f{\"u}nf explorative leitfadengest{\"u}tzte Expert*inneninterviews durchgef{\"u}hrt und qualitativ ausgewertet. Ergebnisse Ein zentraler Befund ist, dass das Thema KI gerade in den NROs ankommt und es noch keine gefestigten Strukturen und Vorstellungen zum Einsatz von KI gibt. KI wird in einzelnen spezifischen Projekten eingesetzt, ohne dass diese umfassend in Arbeitsabl{\"a}ufe integriert ist. Die Akzeptanz von KI ist generell positiv; die Technologie wird als potenzielle L{\"o}sung f{\"u}r strukturelle Herausforderungen und Unterst{\"u}tzung im Alltag gesehen. Die Nutzung von KI-Anwendungen beschr{\"a}nkt sich jedoch mit Ausnahme von Large Language Models auf Pilotprojekte. Mit j{\"u}ngerem Alter und Techni� kaffinit{\"a}t ist eine h{\"o}here Akzeptanz verbunden. Besonders kritisch werden Anwendungen von KI im Sozial- oder Gesundheitsbereich als Ersatz f{\"u}r menschliche Interaktionen gesehen. Betont werden auch ethische Bedenken und eine hohe Bedeutsamkeit von Datenschutz. Schlussfolgerung K{\"u}nstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen ist ein aufkommendes und sich entwickelndes Forschungsthema. Die Interviews unterstreichen den Bedarf an mehr Wissen, ethischen Richtlinien und finanziellen Ressourcen f{\"u}r eine effektive Nutzung von KI in NROs. Ein umfassendes Verst{\"a}ndnis von KI und eine tiefergehende, systematische Integration in Arbeitsabl{\"a}ufe in diesen Organisationen m{\"u}ssen noch entwickelt werden.}, language = {de} }