@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} } @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} } @techreport{ScharfHauerSchultzetal., type = {Working Paper}, author = {Scharf, Anna and Hauer, Franziska and Schultz, Maximilian and Haug, Sonja and Weber, Karsten}, title = {KINiro, K{\"u}nstliche Intelligenz f{\"u}r Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsm{\"o}glichkeiten. 1. Arbeitspapier: K{\"u}nstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: Ein Scoping Review {\"u}ber ein junges Forschungsfeld}, publisher = {OTH Regensburg}, address = {Regensburg}, doi = {10.13140/RG.2.2.21668.69765}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-73090}, pages = {24}, 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. Daher besch{\"a}ftigt sich das Projekt KINiro in diesem ersten Working Paper mit der Frage, welche (nicht-)wissenschaftlichen Erkenntnisse zum Themenkomplex NROs und KI bereits vorliegen. Methodik Es wurde ein Scoping Review zur Erfassung (nicht-)wissenschaftlicher Texte zu NROs und KI durchgef{\"u}hrt. Die systematische Literaturrecherche wurde in den Datenbanken Web of Science, Science Gate und WISO durchgef{\"u}hrt. In den Review wurden schließlich 14 Titel eingeschlossen und qualitativ analysiert. Ergebnisse Die Mehrheit der gefundenen Treffer sind Pressemitteilungen. Unter den Treffern befinden sich lediglich zwei (wissenschaftliche) Studien. Die NROs setzen sich auf verschiedenen Ebenen mit der Thematik von KI auseinander, wobei sich zwei Herangehensweisen unterscheiden lassen. Einige NROs nehmen am gesellschaftlichen Diskurs {\"u}ber den Einsatz von KI teil und treiben diesen in theoretischer Hinsicht voran, ohne die Technik dabei selbst zu nutzen. Andere NROs integrieren die KI-Systeme praktisch in ihre Arbeitsabl{\"a}ufe oder f{\"u}hren Projekte zum Zweck der NRO mit KI-Unterst{\"u}tzung durch. F{\"u}r die Entwicklung von KI-Anwendungen wird mit For-Profit-Unternehmen kooperiert und die Expertise der Unternehmen mit Daten der NROs kombiniert. Durch den Einsatz von KI erhoffen sich NROs einen gezielteren Einsatz von Ressourcen. Hierbei zeigt sich, dass f{\"u}r die Nutzung in KI-Systemen ein interdisziplin{\"a}rer Konsens {\"u}ber Standards in Datenerhebung und Speicherung als notwendig angesehen wird. Schlussfolgerung Aus der geringen Anzahl an gefundenen Texten, insbesondere (wissenschaftlichen) Studien, und dem Ver{\"o}ffentlichungszeitraum, der in den vergangenen sieben Jahren liegt, l{\"a}sst sich schließen, dass es sich um einen jungen Forschungsbereich handelt. Die ausgeschlossenen Titel zeigen auf, dass NROs aktuell noch h{\"a}ufiger mit der Digitalisierunge allgemein besch{\"a}ftigt sind und die Auseinandersetzung mit KI erst noch am Anfang steht.}, language = {de} } @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} } @article{SchultzHauerHaugetal., author = {Schultz, Maximilian and Hauer, Franziska and Haug, Sonja and Weber, Karsten}, title = {K{\"u}nstliche Intelligenz in sozialen Organisationen implementieren}, series = {Sozialwirtschaft}, volume = {35}, journal = {Sozialwirtschaft}, number = {5}, publisher = {nomos Verlag}, doi = {10.5771/1613-0707-2025-5-35}, pages = {35 -- 38}, abstract = {Die Digitalisierung wird in der Gesellschaft seit vielen Jahren thematisiert. Durch K{\"u}nstliche Intelligenz (KI) hat diese Diskussion einen zus{\"a}tzlichen Anstoß bekommen. Inbesondere f{\"u}r gemeinwohlorientierte Organisationen bieten sich Potenziale sowie Risiken. Sie k{\"o}nnten zur Entlastung von Fachkr{\"a}ften, zur Verbesserung organisatorischer Abl{\"a}ufe und zur Entwicklung neuer Unterst{\"u}tzungsangebote beitragen. Angesichts chronischer Herausforderungen wie Fachkr{\"a}ftemangel, Ressourcenknappheit und wachsender Komplexit{\"a}t von Arbeitsprozessen erscheint KI daher als m{\"o}glicher Hebel f{\"u}r eine tiefgreifende Transformation.}, 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} } @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} } @misc{HauerSchultzHaugetal., author = {Hauer, Franziska and Schultz, Maximilian and Haug, Sonja and Weber, Karsten}, title = {K{\"u}nstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen - quantitativer Datensatz [Data set]}, doi = {10.5281/zenodo.17977270}, 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} }