TY - CHAP A1 - Hauer, Franziska A1 - Schultz, Maximilian A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten ED - Baumgartner, Martin ED - Hayn, Dieter ED - Pfeifer, Bernhard ED - Schreier, Günter T1 - Acceptance and Usage of AI Applications in Health-Focused NGOs T2 - dHealth 2025, Proceedings of the 19th Health Informatics Meets Digital Health Conference N2 - 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. KW - Künstliche Intelligenz KW - Nichtregierungsorganisationen KW - Gesundheit KW - Large Language Models KW - qualitative Research KW - Artificial Intelligence KW - Non-Governmental Organizations Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-80613 SN - 978-1-64368-592-2 SP - 123 EP - 128 PB - IOS Press CY - Wien ER - TY - CHAP A1 - Altenbuchner, Amelie A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten ED - Hayn, Dieter ED - Eggerth, A. ED - Schreier, Günter T1 - Exploratory Analysis of Motion Tracking Data in the Rehabilitation Process of Geriatric Trauma Patients T2 - Studies in Health Technology and Informatic. Volume 260: dHealth 2019 - From eHealth to dHealth N2 - Background: This article is based on an ongoing long-term study, in which customary motion trackers measure steps during rehabilitation of geriatric trauma patients (Med=86 years). Objectives: Exploring steps after 28 days of measurement. Finding similarities in the data by running cluster analysis and formulating linear regressions models to predict steps through time. Methods: Two types of motion trackers (FitBitAlta HR and Garmin vívofit 3) have been used to measure patients' (N=24) steps after hip fracture in two study groups. Cluster analysis detected three clusters for progress in number of steps that were tested for group differences with ANOVA. Regression analysis tested models for individual patients. Results: Three-cluster solutions showed significant differences for the average amount of steps after 5, 14, 21 and 28 days. Regression models could predict 71 % of the individual patients' progress in study group 2. Conclusion: The long-term study will provide more data in the future to examine the three-cluster solution and to find out in what stage of rehabilitation the measurement of the steps could be used to predict individual rehabilitation. Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.3233/978-1-61499-971-3-138 SP - 138 EP - 145 PB - IOS Press ER - TY - CHAP A1 - Weber, Karsten A1 - Currle, Edda A1 - Frommeld, Debora A1 - Haug, Sonja ED - Samida, Stefanie ED - Glaser, Manuela ED - Franken, Lina T1 - Medizin T2 - Handbuch Materialität und Digitalität N2 - Medizinisches Handeln wird durch Digitalisierung verändert, weil sich der Fokus von Patient*innen hin zu Daten über Patient*innen verlagert. Dieser Prozess ist als Entmaterialisierung des Gegenstands der Medizin zu verstehen, da nicht mehr die Körper von Patient*innen selbst, sondern deren digitaler Zwilling im Zentrum des medizinischen Handelns stehen. Anhand von Beispielen aus dem Dreischritt von Anamnese und Diagnose, Behandlung und Therapie sowie Nachsorge und Pflege soll der Prozess von Digitalisierung und Entmaterialisierung der Medizin aufgezeigt werden. KW - Gesundheitsversorgung KW - Anamnese KW - Diagnose KW - Behandlung KW - Therapie KW - Nachsorge KW - Pflege KW - Digitaler Zwilling KW - Elektronische Patientenakte Y1 - 2025 SN - 9783662699874 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-662-69987-4_62-1 SP - 1 EP - 7 PB - Springer CY - Berlin, Heidelberg ER - TY - JOUR A1 - Weber, Karsten A1 - Haug, Sonja A1 - Raptis, Georgios A1 - Dotter, Caroline T1 - ePA : wenig bekannt und Widerspruchslösung bevorzugt JF - eHealth-Com N2 - Eine bevölkerungsrepräsentative Umfrage der gesamtdeutschen Bevölkerung ergibt: Die ePA ist wenig bekannt. 48 Prozent der Bevölkerung geben an, die ePA nicht zu kennen. Die Personen, die die ePA kennen, möchten diese zum überwiegenden Teil zukünftig nutzen. Bezüglich der automatischen Datenübertragung in die ePA sind die Nutzer:innen zurückhaltend. Y1 - 2024 UR - https://e-health-com.de/fileadmin/user_upload/dateien/ePaper/EHC_5_2024_E-Paper.pdf VL - 24 IS - 5 SP - 14 EP - 17 PB - HEALTH-CARE-COM CY - Offenbach ER - TY - JOUR A1 - Currle, Edda A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - Akzeptanz des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz im Anamneseprozess: Ergebnisse einer Bevölkerungsbefragung in Deutschland JF - Zeitschrift für Evidenz, Fortbildung und Qualität im Gesundheitswesen N2 - Hintergrund und Zielsetzung Zunehmend werden digitale Anamneseverfahren, wie z. B. Chatbots, entwickelt und evaluiert, sind jedoch in Arztpraxen in Deutschland noch nicht flächendeckend implementiert. Ziel dieser Arbeit ist die Erhebung der Akzeptanz der Bevölkerung in Deutschland gegenüber KI-gestützten Verfahren im Anamneseprozess, durch die es möglich wird, Rückschlüsse auf die Nutzung der Verfahren und ihre Eignung als Bestandteil von Digitalisierungsstrategien der Praxen zu ziehen. Methode Die Studie basiert auf einer Onlinebefragung der Bevölkerung in Deutschland (Feldphase 18.-24.11.2024, n = 1.000). Zurückgehend auf die „Unified Theory of Acceptance and Use of Technology“ (UTAUT) wurden drei zentrale Hypothesen zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Anamneseprozess aufgestellt und mit linearen Regressionsmodellen getestet. Ergebnisse Die Akzeptanz für die Nutzung von KI-gestützten Systemen fällt in beiden untersuchten Szenarien, der Nutzung eines Chatbots zu Hause und der Nutzung eines Chatbots in einer Arztpraxis, hoch aus. Dabei bestätigen sich die erwarteten Zusammenhänge von Leistungserwartung, Aufwandserwartung und erwartetem Sozialem Einfluss mit der Verhaltensabsicht, einen Chatbot in der Arztpraxis oder vor dem Besuch einer Arztpraxis zu nutzen. Die Einflüsse von Alter, Geschlecht oder Erfahrung mit der Technologie zeigen jedoch nicht die vermuteten Zusammenhänge. Diskussion und Schlussfolgerung Die Praktikabilität ist von entscheidender Bedeutung für eine positive Einstellung gegenüber der Nutzung. Dabei zeigt sich kein Unterschied zwischen den Geschlechtern. Bei der Implementierung von Chatbots im Anamneseprozess sollten die Aspekte Praktikabilität, Datenschutz und Datensicherheit eine wesentliche Rolle spielen. Angesichts der Tatsache, dass ein großer Teil der älteren Bevölkerung in Deutschland nach wie vor über begrenzte Erfahrung mit digitalen Technologien verfügt, ist Gebrauchstauglichkeit für diese Bevölkerungsgruppe sowie für Menschen mit Beeinträchtigungen von hoher Relevanz. N2 - Background and objectives Digital tools for medical history-taking, such as chatbots, are increasingly being developed and evaluated but have not yet been implemented across the board in medical practices in Germany. The aim of this study was to survey the acceptance of AI-supported tools for medical history-taking among the German population, thereby allowing conclusions to be drawn about the use of these tools and their suitability as part of digitalization strategies in medical practices. Method The study is based on an online survey among the German population (fieldwork November 18 to 24, 2024, n = 1,000). Based on the ‘Unified Theory of Acceptance and Use of Technology’ (UTAUT), three central hypotheses on the use of artificial intelligence (AI) in the medical history-taking process were generated and tested using linear regression models. Results In the two scenarios examined — patients using a chatbot at home and at the doctor’s office — there was a high level of acceptance for the use of AI-supported systems. The expected relationships between Performance Expectancy, Effort Expectancy and expected Social Influence with the behavioral intention to use a chatbot either in the doctor’s office or before visiting the doctor’s office have been confirmed. However, influential factors such as age, gender, or experience with technology do not show the expected correlations. Discussion and conclusion Practicability is crucial for a favorable attitude towards AI applications. There were no apparent gender differences. When implementing chatbots in the medical history-taking process, the aspects of practicability, data protection, and data security should play a key role. Given that a large number of the elderly in Germany still have limited experience with digital technologies, usability is highly relevant for both this population group and for people with disabilities. T2 - Acceptance of artificial intelligence tools for medical history-taking: Findings of a population survey in Germany KW - Künstliche Intelligenz KW - Anamnese KW - Technologieakzeptanz KW - UTAUT KW - Bevölkerungsumfrage Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-86715 N1 - Corresponding author der OTH Regensburg: Edda Currle VL - 198-199 SP - 9 EP - 17 PB - Elsevier ER - TY - RPRT A1 - Vetter, Miriam A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - Abschlussbericht Projekt EVEKT – Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste BT - Teilprojekt: Sozialwissenschaftliche Begleitforschung - Technikfolgenabschätzung N2 - Das Forschungsprojekt EVEKT beinhaltet ein interdisziplinäres Vorhaben mit technischer, rechts- und sozialwissenschaftlicher Komponente. Inhaltlich geht es um Künstliche 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 Nürnberg, mit einem System auszustatten, das zur Messung des Stromverbrauchs dient und zum Stromsparen anregen soll. Die Pilotanwendung soll die Möglichkeiten 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 über datenbasierte Mehrwertdienste transparent zur Verfügung gestellt. Intelligente Algorithmen sollen den Bewohnenden nach einer Auswertungsperiode auf Grundlage der Smart-Meter-Daten Hinweise über ihr Energienutzungsverhalten und mögliche Ersparnisse liefern. Durch diese Informationen soll es erleichtert werden, das je eigene Verbrauchsverhalten zu verändern. Dieser Schlussbericht beinhaltet eine Beschreibung des Teilprojekts der sozialwissenschaftlichen Begleitforschung und Technikfolgenabschätzung, das an der OTH Regensburg bearbeitet wurde. KW - Sozialwissenschaften KW - Technikfolgenabschätzung KW - Technikfolgenabschätzung KW - Smart Meter KW - Energiesparen KW - Bevölkerungsbefragung Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-86646 PB - Technische Informationsbibliothek (TIB) CY - Hannover ET - Stand: 12.08.2025 ER - TY - CHAP A1 - Franz, Daniela A1 - Katzky, Uwe A1 - Neumann, Sabine A1 - Perret, Jerome A1 - Hofer, Mathias A1 - Huber, Michaela A1 - Schmitt-Rüth, Stephanie A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten A1 - Prinzen, Martin A1 - Palm, Christoph A1 - Wittenberg, Thomas T1 - Haptisches Lernen für Cochlea Implantationen BT - Konzept - HaptiVisT Projekt T2 - 15. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Computer- und Roboterassistierte Chirurgie (CURAC2016), Tagungsband, 2016, Bern, 29.09. - 01.10. N2 - Die Implantation eines Cochlea Implantates benötigt einen chirurgischen Zugang im Felsenbein und durch die Paukenhöhle des Patienten. Der Chirurg hat eine eingeschränkte Sicht im Operationsgebiet, die weiterhin viele Risikostrukturen enthält. Um eine Cochlea Implantation sicher und fehlerfrei durchzuführen, ist eine umfangreiche theoretische und praktische (teilweise berufsbegleitende) Fortbildung sowie langjährige Erfahrung notwendig. Unter Nutzung von realen klinischen CT/MRT Daten von Innen- und Mittelohr und der interaktiven Segmentierung der darin abgebildeten Strukturen (Nerven, Cochlea, Gehörknöchelchen,...) wird im HaptiVisT Projekt ein haptisch-visuelles Trainingssystem für die Implantation von Innen- und Mittelohr-Implantaten realisiert, das als sog. „Serious Game“ mit immersiver Didaktik gestaltet wird. Die Evaluierung des Demonstrators hinsichtlich Zweckmäßigkeit erfolgt prozessbegleitend und ergebnisorientiert, um mögliche technische oder didaktische Fehler vor Fertigstellung des Systems aufzudecken. Drei zeitlich versetzte Evaluationen fokussieren dabei chirurgisch-fachliche, didaktische sowie haptisch-ergonomische Akzeptanzkriterien. KW - Virtuelles Training KW - Haptisches Feedback KW - Gamification in der Medizin KW - Cochlea-Implantat KW - Operationstechnik KW - Simulation KW - Haptische Feedback-Technologie KW - Lernprogramm Y1 - 2016 UR - https://curac.org/images/advportfoliopro/images/CURAC2016/CURAC%202016%20Tagungsband.pdf SP - 21 EP - 26 ER - TY - CHAP A1 - Maier, Johannes A1 - Haug, Sonja A1 - Huber, Michaela A1 - Katzky, Uwe A1 - Neumann, Sabine A1 - Perret, Jérôme A1 - Prinzen, Martin A1 - Weber, Karsten A1 - Wittenberg, Thomas A1 - Wöhl, Rebecca A1 - Scorna, Ulrike A1 - Palm, Christoph T1 - Development of a haptic and visual assisted training simulation concept for complex bone drilling in minimally invasive hand surgery T2 - CARS Conference, 5.10.-7.10.2017 Y1 - 2017 ER - TY - CHAP A1 - Haug, Sonja ED - Endreß, Martin ED - Rampp, Benjamin T1 - Soziales Kapital T2 - Politische Soziologie Y1 - 2025 SN - 978-3-8487-4836-5 PB - Nomos CY - Baden-Baden ER - TY - GEN A1 - Currle, Edda A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - Artificial Intelligence and anamnesis: Results of a population survey N2 - 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. KW - Künstliche Intelligenz KW - Anamnese KW - Technologieakzeptanz KW - Bevölkerungsbefragung Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-83325 ER - TY - CHAP A1 - Braun, Felicitas A1 - Haug, Sonja A1 - Schneider, Viola ED - Baumgartner, Martin T1 - Needs Assessment for an Assistance System for the Visually Impaired and Blind in Climbing and Bouldering T2 - dHealth 2025 : Proceedings of the 19th Health Informatics Meets Digital Health Conference, 6. + 7. May 2025, Vienna N2 - Background: This thesis deals with the potentials and challenges of climbing for blind and visually impaired people. Objectives: The extent to which an innovative technical assistance system can contribute to supporting this sport in climbing gyms is analyzed. Methods: As part of this study, a needs analysis was carried out using a mixed methods approach. This comprises an observational study, expert interviews and a quantitative survey of the potential target group. Results: The studies show that climbing can promote the development of social and physical skills. Nevertheless, there are needs and challenges, such as finding the next hold on a route. Conclusions: The technical assistance system could provide support by addressing these specific challenges and needs of blind and visually impaired people when climbing and supporting them with acoustic signals. Y1 - 2025 SN - 978-1-64368-592-2 U6 - https://doi.org/10.3233/SHTI324 SP - 29 EP - 34 PB - Sage ; IOS Press ER - TY - CHAP A1 - Haug, Sonja A1 - Milewski, Nadja ED - Rolfes, Vasilija ED - Scharf, Anna ED - Gerhards, Helene ED - Cerullo, Laura ED - Weber, Karsten T1 - Soziostrukturelle und -kulturelle Einflussfaktoren auf Einstellungsmuster zu assistierter Reproduktion T2 - Reproduktionszukünfte : ethische, rechtliche und soziale Perspektiven neuer Reproduktionstechniken N2 - Zu den bereits klinisch implementierten reproduktionsmedizinischen Verfahren wie der In-vitro-Fertilisation oder Eizell-Kryokonservierung, die Menschen mit Fertilitätseinschränkungen dabei helfen sollen, Kinder zu bekommen, kommen immer mehr Verfahren hinzu, welche sich zwar noch im experimentellen Stadium befinden, jedoch bereits auf die Möglichkeit der klinischen Anwendung hindeuten. Ein erstes relevantes Verfahren ist die In-vitro-Gametogenese, die Generierung von artifiziellen Gameten. Ein zweites ist die extrakorporale Schwangerschaft, mit der die Hoffnung verbunden ist, schwere Komplikationen oder sogar den Tod bei Frühgeburten zu vermeiden. Diese medizinischen Innovationen können weitreichende rechtliche, gesellschaftliche und ethische Konsequenzen im Kontext der menschlichen Reproduktion nach sich ziehen – diese werden im vorliegenden Sammelband kritisch diskutiert. Y1 - 2025 SN - 978-3-658-46299-4 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-46300-7 SP - 47 EP - 74 PB - Springer CY - Wiesbaden ER - TY - JOUR A1 - Schultz, Maximilian A1 - Hauer, Franziska A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - Künstliche Intelligenz in sozialen Organisationen implementieren BT - von der Einzelinitiative zur Strategie JF - Sozialwirtschaft N2 - Die Digitalisierung wird in der Gesellschaft seit vielen Jahren thematisiert. Durch Künstliche Intelligenz (KI) hat diese Diskussion einen zusätzlichen Anstoß bekommen. Inbesondere für gemeinwohlorientierte Organisationen bieten sich Potenziale sowie Risiken. Sie könnten zur Entlastung von Fachkräften, zur Verbesserung organisatorischer Abläufe und zur Entwicklung neuer Unterstützungsangebote beitragen. Angesichts chronischer Herausforderungen wie Fachkräftemangel, Ressourcenknappheit und wachsender Komplexität von Arbeitsprozessen erscheint KI daher als möglicher Hebel für eine tiefgreifende Transformation. KW - KI KW - Sozialwirtschaft Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.5771/1613-0707-2025-5-35 VL - 35 IS - 5 SP - 35 EP - 38 PB - nomos Verlag ER - TY - CHAP A1 - Vetter, Miriam A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten ED - BBSR – Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung im Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung, T1 - Die Zukunft der Notfallerkennung in Haushalten älterer Menschen : eine Technikbewertung T2 - Demografische Alterungsprozesse : Chancen und Herausforderungen für die Regionalentwicklung N2 - Die meisten älteren Personen wünschen sich ein Altern in der Häuslichkeit, auch bei zunehmendem Anteil an Pflegebedürftigen in der Bevölkerung. Der Pflegenotstand im ländlichen Raum und im ambulanten Bereich stellt die häusliche Versorgung jedoch vor Herausforderungen. Die Digitalisierung soll dabei Abhilfe schaffen. Hausnotrufsysteme sind eine weit verbreitete Form digitaler Assistenzsysteme, die auf Knopfdruck Hilferufe an Hausnotrufzentralen übermitteln. Sie stehen jedoch in der Kritik, da die Handsender aus Angst vor Stigmatisierung von den Pflegebedürftigen oft abgelegt und daher trotz Notlage nicht genutzt werden. Neben vielfältiger Forschung zu digitalen Assistenzsystemen werden zunehmend technische Prototypen zu Smart-Meter-Anwendungen zur Notfallerkennung für ältere Menschen entwickelt, die mithilfe von Stromverbrauchsdaten und Künstlicher Intelligenz auf Inaktivität und somit mögliche Notfälle schließen. Smart-Meter sind intelligente Messsysteme, die für bestimmte Privathaushalte gesetzlich verpflichtend eingeführt werden, um Netzstabilität zu gewährleisten. Dieser Beitrag stellt erste Ergebnisse einer Technikbewertung mithilfe eines Mixed-Method-Ansatzes vor. Ein Drittel der Expertinnen und Experten sieht eine positive Nutzungsintention. Die Bevölkerungsbefragung zeigt Unentschlossenheit bezüglich der neuen Technologie. Eine Nutzungsintention besteht vor allem bei jüngeren technikaffinen Personen, d.h. den älteren Menschen der Zukunft. KW - Notfallerkennung KW - Smart Meter KW - Akzeptanz Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.58007/gcpc-7j48 SN - 1868-0097 SP - 126 EP - 136 PB - BBSR – Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung im Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung (BBR) CY - Bonn ER - TY - CHAP A1 - Irlenborn, Yvonne A1 - Haug, Sonja ED - BBSR – Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung im Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung, T1 - Zivilgesellschaft im Wandel – Zwischen Potenzial und Herausforderung. Ergebnisse einer Befragung in der Gemeinde Hebertshausen (Bayern) T2 - Demografische Alterungsprozesse. Chancen und Herausforderungen für die Regionalentwicklung N2 - Was motiviert Menschen dazu, sich freiwillig und ehrenamtlich zu engagieren? Worin unterscheiden sich die Motive der verschiedenen Altersgruppen? Und welche Potenziale und Herausforderungen ergeben sich daraus für die Region? Ausgehend vom strukturellen Wandel des Wohlfahrtsstaates, der unter anderem durch den demografischen Wandel bedingt ist, sehen sich kommunale Akteure zunehmend in der Pflicht, ihre Bürgerschaft zu aktivieren, um soziale Versorgungslücken zu schließen. Freiwilliges und ehrenamtliches Engagement dient dabei nicht nur der Förderung der Gemeinschaft, sondern sichert auch Existenzen – als Ressource der Gesellschaft und zur Stärkung der sozialen Teilhabe – selbst in den kleinsten und strukturschwächsten Kommunen. Die Zivilgesellschaft, als alternative und sozialkommunale Versorgungsstrategie, bietet hier Lösungsansätze für gesamtgesellschaftliche Herausforderungen, die sich aus der demografischen Alterung ergeben. Der Beitrag stellt Ergebnisse einer Fallstudie mit einer qualitativen Befragung von Expertinnen und Experten (n=14) und einer quantitativen Befragung (n=117) zur Motivation von Bürgerinnen und Bürgern für freiwilliges und ehrenamtliches Engagement in der Gemeinde Hebertshausen vor. Hebertshausen ist eine kreisangehörige Gemeinde im Landkreis Dachau (Regierungsbezirk Oberbayern, Bundesland Bayern) mit grundzentraler Funktion (siehe Abschnitt 3). KW - Zivilgesellschaft KW - Demografischer Wandel KW - Demografischer Wandel KW - Zivilgesellschaft KW - Ehrenamt Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.58007/gcpc-7j48 SN - 1868-0097 VL - 2025 SP - 62 EP - 76 PB - BBSR CY - Bonn ER - TY - JOUR A1 - Dotter, Caroline A1 - Haug, Sonja A1 - Schnell, Rainer A1 - Raptis, Georgios A1 - Weber, Karsten T1 - Sharing health data for research purposes: results of a population survey in Germany JF - BMC health services research N2 - 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. Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-81622 N1 - Corresponding author der OTH Regensburg: Caroline Dotter VL - 25 PB - BMC ER - TY - RPRT A1 - Bhardwaj, Prakhar A1 - Hauer, Franziska A1 - Mücke, Vanessa A1 - Dotter, Caroline A1 - Haug, Sonja A1 - Weikl, Simone A1 - Weber, Karsten T1 - Recording and understanding multi- and intermodal mobility - a review N2 - 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. KW - multimodal mobility KW - mobility Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87427 CY - Regensburg ER - TY - GEN A1 - Hauer, Franziska A1 - Haug, Sonja A1 - Scharf, Anna A1 - Schultz, Maximilian A1 - Weber, Karsten T1 - Quantitative Befragung zu Künstlicher Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen -Fragebogen und Codebuch N2 - Künstliche Intelligenz (KI) stellt ein wichtiges Thema der Digitalisierung dar und hat das Potenzial viele Arbeitsfelder grundlegend zu verändern. Mit dem Einsatz von KI wird die Hoffnung verbunden durch Automatisierung Zeit und Geld zu sparen. Dies könnte besonders interessant für Organisationen sein, die wenig Ressourcen zur Verfügung haben, da sie nicht gewinnorientiert oder ehrenamtlich arbeiten. Dazu zählen Nichtregierungsorganisationen (NRO), die einen wichtigen Bestandteil der Zivilgesellschaft darstellen. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint KI Möglichkeiten zur Bewältigung aktueller und zukünftiger Herausforderungen zu bieten. Über den Einsatz von KI in NROs ist derzeit jedoch wenig bekannt. Es wurde eine quantitative Querschnittstudie deutscher Nichtregierungsorganisationen (NRO) zum Thema KI durchgeführt. 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 benötigte Ressourcen. Dafür wurden 343 NROs verschiedener Größen und Handlungsfelder befragt und die Ergebnisse quantitativ analysiert. KW - Künstliche Intelligenz KW - NGO Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87066 N1 - Hauer, Franziska; Haug, Sonja; Scharf, Anna; Schultz, Maximilian; Weber, Karsten (2024): Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Quantitative Erforschung der Umsetzung in deutschen NROs. 3. Arbeitspapier. OTH Regensburg. Regensburg. DOI: 10.13140/RG.2.2.11094.66883 CY - Regensburg ER - TY - RPRT A1 - Bhardwaj, Prakhar A1 - Hauer, Franziska A1 - Mücke, Vanessa A1 - Dotter, Caroline A1 - Haug, Sonja A1 - Weikl, Simone A1 - Weber, Karsten T1 - Multi- und intermodale Mobilität erfassen und verstehen - eine Literaturübersicht N2 - Die Transformation zu nachhaltiger Mobilität erfordert eine detaillierte Erfassung des tatsächlichen Mobilitätsverhaltens, was durch herkömmliche, aggregierte oder retrospektive Erhebungsmethoden (z.B. Zählstellen, Wegetagebücher) nicht vollständig gelingt. Zudem sind diese Methoden oft teuer, fehleranfällig oder nicht nachhaltig skalierbar. Ziel dieser Literaturübersicht ist es, einen systematischen Überblick über den aktuellen Forschungsstand zur Erhebung und Analyse individueller Mobilitätsdaten zu geben und darauf aufbauend mögliche Forschungslücken sowie Potentiale zu identifizieren. Die explorative Literaturrecherche umfasst sozialwissenschaftliche Erhebungen zu multi- und intermodalem Mobilitätsverhalten, sowie einen Überblick über Analysemöglichkeiten von Wegedaten. Der Fokus liegt auf der Identifikation relevanter Datenquellen und methodischer Ansätze zur Segmentierung, Verkehrsmittelerkennung und Wegezweckbestimmung. Ergebnisse aus aktuellen Studien verdeutlichen, dass ausschließlich sensorgestützte Datenerhebungen bisher nicht ausreichen, um Mobilitätsverhalten vollumfänglich und präzise abzubilden. Eine mögliche Lösung ist ein "Best-of-both-worlds-Ansatz, der die passive, automatische Mobilitätsdatenerfassung via Smartphone-Sensorik mit gezielten Nutzerkorrekturen und Ergänzungen ("Human-in-the-Loop") innerhalb einer App kombiniert. Die Literaturauswertung zeigt, dass auf diesem Weg die beste Datenqualität gewonnen werden kann. Durch die Kombination von Mobilitätsbefragung mit passiver Erhebung von Mobilitätsdaten kann ein umfassender, möglichst vollständiger und korrekter Überblick über das Mobilitätsverhalten gewonnen werden. KW - KI KW - Mobilität Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87415 CY - Regensburg ER - TY - GEN A1 - Currle, Edda A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - Künstliche Intelligenz und Anamnese (KI-Anamnese) — Fragebogen der Trendstudie zur Akzeptanz von KI in der Anamnese in Arztpraxen in Deutschland mit Codeplan N2 - Die Studie stützt sich auf eine Quotenstichprobe der deutschsprachigen Bevölkerung im Alter von 18 bis 74 Jahren. Sie wurde als Längsschnittstudie (Trendstudie) mit insgesamt zwei Wellen mit dem gleichen Fragebogen durchgeführt. 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 möglichst genaue Abbildung der Grundgesamtheit zu gewährleisten, wurden die Merkmale Geschlecht, Alter, Region, Haushaltsgröße, Ortsgröße sowie der Bildungsstand des Haushaltsvorstands quotiert, etwaige Abweichungen durch ein iteratives Gewichtungsverfahren ausgeglichen. Der Fragebogen besteht aus neun standardisierten Fragen; zuzüglich wurden soziodemographische Merkmale erhoben. Einzelne Fragen wurden, zum Teil übersetzt sowie abgewandelt, aus anderen Studien übernommen. KW - Anamnese KW - Bevölkerungsumfrage KW - Künstliche Intelligenz KW - Technologieakzeptanz KW - Fragebogen Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87079 N1 - Der Fragebogen ist Anhang zu folgender Veröffentlichung: Currle, E., Haug, S. & Weber, K. (2025). Akzeptanz des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz im Anamneseprozess: Ergebnisse einer Bevölkerungsbefragung in Deutschland [Acceptance of artificial intelligence tools for medical history-taking: Findings of a population survey in Germany]. Zeitschrift für Evidenz, Fortbildung und Qualität im Gesundheitswesen, 198-199, 9–17. https://doi.org/10.1016/j.zefq.2025.10.003 Nachweis auf dem Publikationsserver unter: https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/frontdoor/index/index/docId/8671 Zugehöriges Datenset: 10.5281/zenodo.18017447 (DOI) CY - Regensburg ER -