TY - CHAP A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - Demographic Development and its Impact on Health Care Systems T2 - Tagung Demographic change, intergenerational justice and the implementation of long-term thinking, Bertelsmann Stiftung Berlin, 06. - 07. November 2006 Y1 - 2006 ER - TY - CHAP A1 - Altenbuchner, Amelie A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - Individualisiertes Bewegungsmonitoring, Bewegungsfeedback und Lebensqualitätsmessung in der Rehabilitation geriatrischer Traumapatient/-innen BT - Eine Studie zum Praxistest von Motion-Trackern T2 - 3. OTH-Clusterkonferenz, 13. April 2018, Ostbayerische Technische Hochschule Weiden N2 - Es handelt sich um eine prospektive Studie zu einem beantragten BMBF-Projekt in einer Kooperation zwischen dem Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST), der Professur für E-Health der Fakultät Informatik und Mathematik an der OTH Regensburg sowie der Alterstraumatologie im Caritas Krankenhaus St. Josef Regensburg. Die geplante Machbarkeitsstudie forciert die Implementierung eines individualisierten Bewegungsmonitorings und feedbacks durch Einsatz eines alltagstauglichen Motion-Trackers in der Rehabilitation geriatrischer Traumapatient/innen. Das Wiedererlangen von Mobilität nach einer Fraktur geht einher mit dem Erhalt der subjektiven Lebensqualität (LQ) hochaltriger Menschen. Durch diagnostische Überwachung mithilfe der Motion-Tracker wird das Wiedererlangen bzw. der Erhalt von Mobilität quantitativ begleitet, um daraus Handlungsempfehlungen für deren nützlichen und kostengünstigen Einsatz in der geriatrischen Rehabilitation abzuleiten. Die Vorstudie dient der Validierung des Einsatzes handelsüblicher Motion-Tracker in der Alterstraumatologie, einschließlich der Entwicklung eines für die Zielgruppe geeigneten Bewegungsfeedbacks sowie der Überprüfung des Fragebogens zur LQ multimorbider älterer Menschen (FLQM). Hierfür werden quantitative und qualitative Methoden der Disziplinen Soziologie, Gesundheitsforschung, Philosophie/Ethik, Datenschutzrecht und medizinische Informatik, Medizin, Pflege, Gerontologie und Physiotherapie, die sich gegenseitig ergänzen (Methoden-Mix), herangezogen. Y1 - 2018 UR - https://www.oth-regensburg.de/fileadmin/media/forschung/Dateien_2018/Clusterkonferenz-Tagungsband-2018.pdf SP - 90 EP - 96 ER - TY - CHAP A1 - Haug, Sonja A1 - Schiele, Agnes A1 - Weber, Karsten A1 - Riederer, Michael A1 - Saller, Tobias T1 - Nachhaltig Leben und Wirtschaften am Beispiel des Sanierungsgebiets Margaretenau Regensburg T2 - XX. Tagung für Angewandte Sozialwissenschaften. Nachhaltig Leben und Wirtschaften. Management Sozialer Innovationen als Gestaltung gesellschaftlicher Transformation, 24.-26.05.2019, Hochschule München Y1 - 2019 ER - TY - CHAP A1 - Weber, Karsten A1 - Haug, Sonja T1 - Automatisiertes Fahren: Evolutionäre Weiterentwicklung statt Disruption T2 - Vierte Jahreskonferenz des Netzwerks INDIGO zum Thema "Mobilität", 23.11.2018, , TH Deggendorf Y1 - 2018 ER - TY - RPRT A1 - Vetter, Miriam A1 - Haug, Sonja A1 - Dotter, Caroline A1 - Weber, Karsten T1 - EVEKT – Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 5. Arbeitspapier: Segmentierung von Verbrauchergruppen mittels Clusteranalyse basierend auf einer Bevölkerungsbefragung in Deutschland N2 - Ziel dieses Arbeitspapiers ist es, Haushalte in unterschiedliche Verbrauchergruppen zu kategorisieren, um Schlussfolgerungen für eine zielgerichtete Ansprache zur Stromverbrauchsreduktion zu ziehen. In diesem Bericht werden Umfragedaten einer repräsentativen Online-Bevölkerungsbefragung für Deutschland (11/2023, n=2.027) ausgewertet. Zur Differenzierung von Verbrauchergruppen wurde eine Two-Step-Clusteranalyse zur Bestimmung der Clustervariablen und Bestimmung der Clusteranzahl durchgeführt. Anschließend wurden die Ergebnisse mit einer k-means-Clusterlösung validiert; mit der metrische soziodemografische Variablen (Alter, Haushaltsgröße, Nettoäquivalenzeinkommen und monatliche Stromkosten) aufgenommen wurden. Zwei Verbrauchersegmente resultierten aus dieser Clusterbildung: Cluster 1 besteht aus jüngeren, größeren Haushalten mit geringerem Einkommen, die höhere Stromkosten aufweisen als Cluster 2, welches aus älteren Haushalten mit einer geringeren Haushaltsgröße von durchschnittlich 1,63 Personen und höherem Einkommen sowie geringeren Stromkosten besteht. Es wird untersucht, wie sich die Cluster im Hinblick auf Nutzungsszenarien für Smart-Meter-Anwendungen, die Einstellung zum Zugriff auf Energiedaten, damit in Verbindung stehende Anreize und potenzielle Empfänger von Energiedaten unterscheiden lassen. Schlussfolgerungen für die zielgruppengerechte Adres-sierung von Energiesparwendungen werden abgeleitet. KW - Online-Bevölkerungsumfrage KW - Clustering KW - Verbraucherakzeptanz KW - Smart-Meter KW - intelligente Messsysteme Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-77436 ER - TY - RPRT A1 - Schultz, Maximilian A1 - Hauer, Franziska A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - KINiro, Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten. 4. Arbeitspapier: Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: In-depth-Interviews N2 - Vor dem Hintergrund der wachsenden Bedeutung Künstlicher 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 Umsetzungsmöglichkeiten“ wurden zehn vertiefende Expert*innen-Interviews mit Vertreter*innen verschiedener NROs geführt. Ziel war es, ein differenziertes und vertiefendes Verständnis von Wissen, benötigten und vorhandenen Ressourcen, organisatorischen Strukturen, Umsetzungsmöglichkeiten und das Erheben von Akzeptanz und die Gründe für 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 Verfügbarkeit 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 für 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 mögliche Verzerrungen (Bias) sind zentrale Bedenken. Dennoch lassen sich erste erfolgreiche Umsetzungsstrategien erkennen, etwa die Bildung interner Arbeitsgruppen, die Unterstützung durch Führungskräfte, auch gezielte Schulungen sowie die Entwicklung von Leitlinien werden positiv bewertet. Diese Ansätze tragen dazu bei, Vorbehalte abzubauen und Akzeptanz zu fördern. Das Arbeitspapier zeigt damit, wie die vorherigen Arbeitspapiere, dass KI im gemeinwohlorientierten Sektor grundsätzlich auf Offenheit trifft, zugleich aber ein breites Spektrum an Voraussetzungen wie Ressourcen, Know-how, rechtliche Rahmenbedingungen und nutzbare Anwendungen benötigt werden, um das volle Potenzial von KI verantwortungsvoll auszunutzen. KW - Künstliche Intelligenz KW - KI KW - Nichtregierungsorganisationen KW - Qualitative Befragung KW - NGO Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-79471 CY - Regensburg ER - TY - RPRT A1 - Hauer, Franziska A1 - Haug, Sonja A1 - Schultz, Maximilian A1 - Scharf, Anna A1 - Weber, Karsten T1 - KINiro, Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten. 3. Arbeitspapier: Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: Quantitative Erforschung der Umsetzung in deutschen NROs N2 - Hintergrund und Fragestellung 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. Methodik 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. Ergebnisse Die meisten NROs sind der Anwendung von KI gegenüber positiv eingestellt und planen den Einsatz für die Zukunft oder testen ihn bereits. Dafür werden meist schnell umsetzbare, externe Anwendungen wie Schreibunterstützungen oder Textübersetzung für Bürotätigkeiten in den Arbeitsablauf eingebaut. Diese Nutzung beschränkt sich häufig auf erste Versuche und wird durch interessierte Einzelpersonen vorangetrieben. Für größere Umsetzung fehlen häufig Zeit, Geld und Wissen. Da die NROs selbst erwarten, dass die Nutzung von KI in den nächsten 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 für die NROs, sodass der Einsatz noch getestet wird und feste Strukturen, welche die Anwendung systematisieren und regeln noch aufgebaut werden müssen. Um dies zu ermöglichen, sind mehr Wissen, Richtlinien und finanzielle Ressourcen notwendig. Die Umsetzung hat in den NROs jedoch wenig Priorität, da zunächst andere Hürden überwunden werden müssen. KW - Künstliche Intelligenz KW - KI KW - Nichtregierungsorganisation KW - NRO KW - qualitative Studie Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-73518 PB - OTH Regensburg CY - Regensburg ER - TY - RPRT A1 - Vetter, Miriam A1 - Haug, Sonja A1 - Dotter, Caroline A1 - Weber, Karsten T1 - EVEKT - Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 4. Arbeitspapier: Akzeptanz und Nutzungsbereitschaft von Smart-Meter-Anwendungen und datenbasierten Mehrwertdiensten BT - Erste Auswertungen im Rahmen von EVEKT N2 - 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 Stromnetzstabilität zu gewährleisten. Die Werte, die bei der Messung des Stromverbrauchs in Privathaushalten erhoben werden, können an die Verbraucher*innen mithilfe von Apps oder anderer Smart-Meter-Plattformen (datenbasierte Mehrwertdienste) rückgemeldet werden. Vor diesem Hintergrund wurde eine Online-Befragung der Wohnbevölkerung in Deutschland (n=2.027) durchgeführt, deren Ergebnisse im Folgenden dargestellt werden. Abgefragt wurden Bekanntheit, Nutzungsbereitschaft und Akzeptanz intelligenter Stromzähler bzw. Smart-Meter sowie Anwendungsszenarien. Der Hälfte der Befragten ist der Begriff Smart-Meter bekannt, etwa ein Zehntel aller Befragten verfügt nach eigenen Angaben bereits über einen intelligenten Stromzähler oder einen Smart-Meter. Zudem bestehen bei einem hohen Anteil der Befragten Erwartungen bezüglich Nützlichkeit und Energiereduktion. Ein Nutzungsszenario mit Kostensparhinweisen wird häufiger gewünscht als eine Anzeige des Echt-zeitstromverbrauchs mit dem Energieverbrauch von einzelnen Haushaltsgeräten. Bei den Inhalten der Apps würden vor allem finanzielle und ideelle Anreize zum Energiesparen motivieren. Dem Datenschutz messen die Befragten höchste Bedeutung zu. Als Schlussfolgerung kann formuliert werden, dass intelligente Messtechnologien bis zu einem gewissen Grad schon bekannt, aber in Deutschland wenig verbreitet sind. Die Nutzungsmöglichkeiten für Strom- und Kostenreduktion werden bisher kaum ausgeschöpft. Bestehenden (Datenschutz-)Bedenken gegenüber der Technologie sollte mit intensiver Aufklärung und Information begegnet werden. KW - Smart-Meter KW - Stromverbrauch KW - Soziale Aspekte KW - Motivatoren KW - Akzeptanz Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-77421 ER - TY - CHAP A1 - Haug, Sonja A1 - Vetter, Miriam A1 - Scharf, Anna A1 - Altenbuchner, Amelie A1 - Weber, Karsten ED - Heese, Carl ED - Schütz, Sandra ED - Obergrießer, Stefanie T1 - Nachhaltiges Wohnen: soziale Aspekte der Gebäudesanierung T2 - Die Nachhaltigkeitsziele der UN im Spiegel der Wissenschaft Beispiele aus der Sozial- und Gesundheitsforschung N2 - Der Beitrag befasst sich mit Nachhaltigkeitszielen der Vereinten Nationen im Bereich der bezahlbaren und sauberen Energie (Ausbau erneuerbare Energie, klimafreundliche Energie), nachhaltige Städte und Gemeinden (energieeffizienter Wohnungsbau) und Maßnahmen zum Klimaschutz (Senkung Ausstoß von Treibhausgasen). Für die Erreichung dieser Nachhaltigkeitsziele spielen die Wohnung und erforderliche Veränderungen im Verbrauch von Heizenergie und Strom eine bedeutende Rolle. Das Wissen über Energieeinsparungsmöglichkeiten und die Einstellungen der Bevölkerung wie auch anderer Akteur*innen und Stakeholder*innen zur energetischen Gebäudesanierung ist hierbei entscheidend. In diesem Kontext werden drei Forschungsprojekte des Instituts für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST) an der OTH Regensburg vorgestellt: Erstens die Haushaltsbefragung in der Wohnbaugenossenschaft Margaretenau Regensburg (Projekt MAGGIE) zum Thema der energetischen Gebäudesanierung mit Fokus auf Heizung und Stromerzeugung mit regenerativer Energie. Zweitens das Projekt LivingH2, bei dem es um die Brennstoffzellentechnologie geht und drittens das Forschungsprojekt EVEKT in dem Anreizstrukturen für Energiesparmaßnahmen untersucht und in der Wohnsiedlung Herzobase in Herzogenaurach getestet werden sollen. Themenfelder, die in dem Beitrag im Spannungsfeld der sozialen, ökologischen und ökonomischen Nachhaltigkeitsdimensionen angesprochen werden, sind unter anderem Energiearmut, Interessenkonflikte zwischen Akteur*innen sowie Technikakzeptanz und Rebound-Effekte. Y1 - 2025 SN - 978-3-658-43334-5 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-43334-5_5 SP - 69 EP - 88 PB - Springer CY - Wiesbaden ER - TY - JOUR A1 - Vetter, Miriam A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - Datenschutzsorgen aus Sicht der Bevölkerung im Kontext der Einführung von Smart-Metern JF - Datensicherheit und Datenschutz N2 - Der Beitrag stellt die Ergebnisse einer repräsentativen Bevölkerungsumfrage zur Akzeptanz von Smart-Metern in Privathaushalten vor. Bedenken gegenüber der Einführung von Smart-Metern hat knapp die Hälfte der Befragten. Anonymisierte Zugriffe auf ERnergieverbrauchsdaten werden anstelle der Weitergabe personenbezogener Daten favorisiert. Informationen über den Datenschutz haben für deutsche Privathaushalte offenbar die höchste Priorität. KW - Smart-Grid KW - Smart-Meter KW - Onlineumfrage KW - Akzeptanz Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.1007/s11623-025-2065-8 VL - 49 IS - 3 SP - 177 EP - 180 PB - Springer Nature ER - TY - JOUR A1 - Lichtenauer, Norbert A1 - Ettl, Katrin A1 - Mohr, Christa A1 - Weber, Karsten A1 - Meussling-Sentpali, Annette T1 - Der Pflegeroboter für zu Hause JF - Die Schwester, der Pfleger N2 - Ein interdisziplinäres Forschungsprojekt der Ostbayerischen Hochschule Regensburg untersucht, inwiefern Telemedizin und digitale Anwendungen die Therapie und Pflege von Menschen mit Schlaganfall in ihrem häuslichen Umfeld unterstützen, ihre Lebensqualität beeinflussen und die intersektorale Versorgung verbessern kann. Y1 - 2021 UR - https://www.bibliomed-pflege.de/sp/artikel/44176-der-pflegeroboter-fuer-zu-hause VL - 11 IS - 21 SP - 48 EP - 52 PB - Bibliomed-Medizinische Verlagsgesellschaft mbH ER - TY - JOUR A1 - Weber, Karsten A1 - Krug, Henriette A1 - Haug, Sonja A1 - Kühn, Andrea A. A1 - Scharf, Anna T1 - External Observations and Subjective Experiences: Metaphors Used by DBS Patients JF - AJOB Neuroscience Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.1080/21507740.2023.2246219 VL - 14 IS - 3 SP - 323 EP - 325 PB - Taylor&Francis ER - TY - CHAP A1 - Greiner, Nina A1 - Currle, Edda A1 - Ettl, Katrin A1 - Frommeld, Debora A1 - Haug, Sonja A1 - Kudienko, Natalie A1 - Lauer, Norina A1 - Lichtenauer, Norbert A1 - Meussling-Sentpali, Annette A1 - Middel, Luise A1 - Mohr, Christa A1 - Pfingsten, Andrea A1 - Popp, Christof A1 - Raptis, Georgios A1 - Weber, Karsten T1 - Technik im Alltag – Technik zum Leben : Telepräsenzgestützte Pflege und Therapie bei Schlaganfallpatient*innen T2 - Kann Digital Pflege?: Clusterkonferenz ,,Zukunft der Pflege", 3., September 2020, Nürnberg N2 - Vorgestellt wird das Forschungsvorhaben des interdisziplinären Forschungsprojekts „DeinHaus 4.0 – Telepräsenzroboter für die Pflege und Unterstützung von Schlaganfallpatientinnen und -patienten (TePUS)“. Über geeignete Robotersysteme sollen den Proband*innen individuell abgestimmte Angebote aus den Bereichen Telenursing und Teletherapie zur Verfügung gestellt werden. Hierbei werden einerseits Telepräsenzsitzungen durchgeführt, anderseits kommen verschiedene Apps zum Einsatz. Die Interventionen werden mittels eines Mixed-Methods-Ansatzes evaluiert. Begleitend werden Technikakzeptanz und Nutzungsbereitschaft untersucht. T2 - Technology in Everyday Life - Technology for Living : Telenursing and Telepractice for Stroke Patients KW - Schlaganfall KW - Schlaganfall KW - Patient KW - Roboter KW - Telepräsenz KW - Telemedizin KW - Telepräsenzroboter KW - Telenursing KW - Teletherapie KW - Technikakzeptanz Y1 - 2021 UR - https://pflege-professionell.at/konferenz SN - 2710-3048 VL - Konferenzband Teil 1 SP - 57 EP - 61 CY - Königstetten, Österreich ER - TY - VIDEO A1 - Haug, Sonja A1 - Lauer, Norina A1 - Meussling-Sentpali, Annette A1 - Mohr, Christa A1 - Pfingsten, Andrea A1 - Raptis, Georgios A1 - Weber, Karsten A1 - Bahr, Gudrun A1 - Currle, Edda A1 - Ettl, Katrin A1 - Frommeld, Debora A1 - Greiner, Nina A1 - Kudienko, Natalie A1 - Lichtenauer, Norbert A1 - Middel, Luise A1 - Mücke, Vanessa A1 - Popp, Christof T1 - Telepräsenzroboter für die Pflege und Unterstützung von Schlaganfallpatinnen und -patienten (TePUS) T2 - Virtuelle Tagung "DeinHaus 4.0 Oberpfalz", 2020, Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg Y1 - 2020 UR - https://www.youtube.com/watch?v=9Ze8dK31TuI ER - TY - GEN A1 - Haug, Sonja A1 - Lauer, Norina A1 - Meussling-Sentpali, Annette A1 - Mohr, Christa A1 - Pfingsten, Andrea A1 - Raptis, Georgios A1 - Weber, Karsten A1 - Bahr, Gudrun A1 - Currle, Edda A1 - Ettl, Katrin A1 - Frommeld, Debora A1 - Greiner, Nina A1 - Kudienko, Natalie A1 - Lichtenauer, Norbert A1 - Middel, Luise A1 - Mücke, Vanessa A1 - Popp, Christof T1 - TePUS - Telepräsenzroboter für die Pflege BT - Digitale Technik kann einen Beitrag zur Verbesserung der Versorgungssituation von Schlaganfallpatientinnen und -patienten sowie der Situation für Pflegekräfte und Angehörige leisten T2 - TRIOKON 2020 : Wissenschaft, Wirtschaft, Gesellschaft in Ostbayern, 29.09.2019, Landshut Y1 - 2020 UR - www.transfer-und-innovation-ostbayern.de/fileadmin/Veranstaltungen/2020-09-29_TRIOKON_2020/Poster_OTHR_DeinHaus4.0.pdf ER - TY - RPRT A1 - Schultz, Maximilian A1 - Scharf, Anna A1 - Hauer, Franziska A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - KINiro, Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten. 2. Arbeitspapier: Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: Explorative Studie in einem neuen Forschungsfeld N2 - 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 Künstliche Intelligenz (KI) Möglichkeiten zur Bewältigung aktueller und zukünftiger Herausforderungen zu bieten. Jedoch ist wenig über die Arbeit von NROs mit KI bekannt. Methodik Es wurden fünf explorative Interviews mit Vertreter*innen von Nichtregierungsorganisationen (NROs) zum Thema Wissen, Akzeptanz, Bedarfe und Risikoeinschätzungen geführt und ausgewertet. Dabei sind NROs aus verschiedenen Handlungsfeldern und Größe interviewt. Es wurden informelle Vorgespräche geführt, um eine erste Orientierung im Forschungsfeld zu generieren. Aus den Erkenntnissen der Vorgespräche und den Ergebnissen des Scoping Reviews ist ein Leitfaden erstellt worden, der zur Orientierung für die Expert*inneninterviews dient. Im Anschluss wurden dann fünf explorative leitfadengestützte Expert*inneninterviews durchgeführt 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 Arbeitsabläufe integriert ist. Die Akzeptanz von KI ist generell positiv; die Technologie wird als potenzielle Lösung für strukturelle Herausforderungen und Unterstützung im Alltag gesehen. Die Nutzung von KI-Anwendungen beschränkt sich jedoch mit Ausnahme von Large Language Models auf Pilotprojekte. Mit jüngerem Alter und Techni� kaffinität ist eine höhere Akzeptanz verbunden. Besonders kritisch werden Anwendungen von KI im Sozial- oder Gesundheitsbereich als Ersatz für menschliche Interaktionen gesehen. Betont werden auch ethische Bedenken und eine hohe Bedeutsamkeit von Datenschutz. Schlussfolgerung Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen ist ein aufkommendes und sich entwickelndes Forschungsthema. Die Interviews unterstreichen den Bedarf an mehr Wissen, ethischen Richtlinien und finanziellen Ressourcen für eine effektive Nutzung von KI in NROs. Ein umfassendes Verständnis von KI und eine tiefergehende, systematische Integration in Arbeitsabläufe in diesen Organisationen müssen noch entwickelt werden. KW - Künstliche Intelligenz KW - Nichtregierungsorganisationen KW - explorative Interviews KW - KI KW - NRO Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-73118 PB - OTH Regensburg CY - Regensburg ER - TY - RPRT A1 - Scharf, Anna A1 - Hauer, Franziska A1 - Schultz, Maximilian A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - KINiro, Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten. 1. Arbeitspapier: Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: Ein Scoping Review über ein junges Forschungsfeld N2 - 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 Künstliche Intelligenz (KI) Möglichkeiten zur Bewältigung aktueller und zukünftiger Herausforderungen zu bieten. Jedoch ist wenig über die Arbeit von NROs mit KI bekannt. Daher beschäftigt 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 durchgeführt. Die systematische Literaturrecherche wurde in den Datenbanken Web of Science, Science Gate und WISO durchgeführt. 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 über 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 Arbeitsabläufe oder führen Projekte zum Zweck der NRO mit KI-Unterstützung durch. Für 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 für die Nutzung in KI-Systemen ein interdisziplinärer Konsens über Standards in Datenerhebung und Speicherung als notwendig angesehen wird. Schlussfolgerung Aus der geringen Anzahl an gefundenen Texten, insbesondere (wissenschaftlichen) Studien, und dem Veröffentlichungszeitraum, der in den vergangenen sieben Jahren liegt, lässt sich schließen, dass es sich um einen jungen Forschungsbereich handelt. Die ausgeschlossenen Titel zeigen auf, dass NROs aktuell noch häufiger mit der Digitalisierunge allgemein beschäftigt sind und die Auseinandersetzung mit KI erst noch am Anfang steht. KW - Künstliche Intelligenz KW - Nichtregierungsorganisationen KW - Scoping Review KW - KI KW - NRO Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-73090 PB - OTH Regensburg CY - Regensburg ER - 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 - CHAP A1 - Stadlbauer, Jana A1 - Frommeld, Debora A1 - Chow, Rosan A1 - Weber, Karsten ED - Grabbe, Lars C. T1 - Partizipative Designpraktiken für verkörperte Künstliche Intelligenz T2 - Designforschung und KI N2 - Der Beitrag thematisiert partizipative Designpraktiken für verkörperte Künstliche Intelligenz und untersucht, wie Nutzende stärker in den Gestaltungsprozess eingebunden werden können. Ausgehend von Design-Thinking-Modellen, die Nutzendengruppen aktiv an der Technikgestaltung beteiligen, geht der Gedanke des Beitrags noch weiter und stellt das Konzept des participatory theatre vor – eine explorative Methode, die im Rahmen der Ausstellung ‚Leben mit Robotern‘ an der OTH Regensburg eingesetzt wurde. Besuchende konnten sich als Roboter verkleiden und in Rollenspielen Interaktionen mit Technik simulieren. Diese performative Herangehensweise eröffnete neue Perspektiven auf das Design von Robotern und auf die Wahrnehmung verkörperter KI. Mit einer qualitativen, inhaltsanalytischen Auswertung von knapp 90 Aussagen von Besuchenden wird untersucht, wie Menschen auf das Design von Robotik und KI reagiert haben und inwieweit alltagsrelevante Designprinzipien zur Sprache kommen. Die Ergebnisse zeigen eine mehrheitlich offene bis begeisterte Haltung gegenüber Robotern. Kritik und Zurückhaltung wurde seltener geäußert. Es wird diskutiert, inwieweit zentrale Aspekte wie Design einen Einfluss auf die Wahrnehmung von Robotern haben können. Der Beitrag betont die gesellschaftliche Relevanz ästhetischer Gestaltung und plädiert für interdisziplinäre, explorative Forschungsansätze, um KI-Systeme nutzungsnah und kulturell sensibel zu entwickeln. Y1 - 2025 SN - 9783658497972 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-49798-9_8 SN - 2731-9458 SP - 123 EP - 137 PB - Springer CY - Wiesbaden 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 - 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 - 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 - 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 - CHAP A1 - Greiner, Nina A1 - Currle, Edda A1 - Bahr, Gudrun A1 - Weber, Karsten ED - Weber, Karsten ED - Haug, Sonja ED - Lauer, Norina ED - Mohr, Christa ED - Pfingsten, Andrea ED - Raptis, Georgios ED - Bahr, Gudrun T1 - Die Rekrutierung von Proband*innen im Projekt DeinHaus 4.0 Oberpfalz BT - Prozess, Herausforderungen und Bewertung T2 - Digitale Technik für ambulante Pflege und Therapie III - Nutzung, Akzeptanz, Wirkung und Lebensqualität N2 - Beschrieben wird der Rekrutierungsprozess im Projekt DeinHaus 4.0. Hierbei werden die spezifischen Herausforderungen bei der Akquise von Schlaganfallbetroffenen aufgezeigt und diskutiert. T3 - Regensburger Beiträge zur Digitalisierung des Gesundheitswesens - 4 KW - Rekrutierung KW - Schlaganfallpatient KW - Forschungsprojekt KW - Telerehabilitation KW - Herausforderungen Y1 - 2024 SN - 978-3-8394-6728-2 U6 - https://doi.org/10.14361/9783839467282-004 SP - 29 EP - 61 PB - transcript CY - Bielefeld 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 - TY - GEN A1 - Haug, Sonja A1 - Currle, Edda A1 - Weber, Karsten T1 - Künstliche Intelligenz und Anamnese (KI-Anamnese) - Datensätze Welle 1 und Welle 2 [Data set] 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 Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.18017447 N1 - Related works: Is described by Other: 10.35096/othr/pub-8707 (DOI) Is metadata for Journal: 10.1016/j.zefq.2025.10.003 (DOI) ER - TY - GEN A1 - Hauer, Franziska A1 - Schultz, Maximilian A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen - quantitativer Datensatz [Data set] 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. Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.17977270 N1 - Related works: Continues Working paper: 10.13140/RG.2.2.21668.69765 (DOI) Working paper: 10.13140/RG.2.2.10671.75685/1(DOI) Is continued by Working paper: 10.13140/RG.2.2.25460.46720 (DOI) Is described by Working paper: 10.13140/RG.2.2.11094.66883 (DOI) Journal article: 10.5771/1613-0707-2025-5-35 (DOI) Is referenced by Conference paper: 10.3233/SHTI250172 (DOI) ER - TY - GEN A1 - Haug, Sonja A1 - Vetter, Miriam A1 - Dotter, Caroline A1 - Weber, Karsten T1 - Forschungsprojekt „EVEKT „Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende und datenbasierte Mehrwertdienste“ — Fragebogen zur Online-Befragung und Codeplan N2 - 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 Stromnetzstabilität zu gewährleisten. Die Werte, die bei der Messung des Stromverbrauchs in Privathaushalten erhoben werden, können an die Verbraucher*innen mithilfe von Apps oder anderer Smart-Meter-Plattformen (datenbasierte Mehrwertdienste) rückgemeldet werden. Vor diesem Hintergrund wurde 2023 eine Online-Befragung der Wohnbevölkerung in Deutschland durchgeführt (n=2.027). Untersucht wurden Bekanntheit, Nutzungsbereitschaft und Akzeptanz intelligenter Stromzähler bzw. Smart-Meter sowie die Nutzungsintention bei Anwendungsszenarien und Datenschutzbedenken. Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87409 N1 - Vetter, Miriam/Haug, Sonja/Dotter, Caroline/Weber, Karsten (2024). 4. Arbeitspapier. Ak-zeptanz und Nutzungsbereitschaft von Smart-Meter-Anwendungen und datenbasierten Mehrwertdiensten. Erste Auswertungen im Rahmen von EVEKT. Ostbayerische Technische Hochschule (OTH) Regensburg. Regensburg. EVEKT – Erhöhung der Verbraucherpartizipa-tion an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. Teil-projekt Ethische und soziale Aspekte der Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.33227.60968 Zugehöriges Datenset: https://doi.org/10.5281/zenodo.17962728 CY - Regensburg ER - TY - GEN A1 - Haug, Sonja A1 - Vetter, Miriam A1 - Dotter, Caroline A1 - Weber, Karsten T1 - Forschungsprojekt "EVEKT "Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende und datenbasierte Mehrwertdienste" — Datensatz [Data set] N2 - 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 Stromnetzstabilität zu gewährleisten. Die Werte, die bei der Messung des Stromverbrauchs in Privathaushalten erhoben werden, können an die Verbraucher*innen mithilfe von Apps oder anderer Smart-Meter-Plattformen (datenbasierte Mehrwertdienste) rückgemeldet werden. Vor diesem Hintergrund wurde 2023 eine Online-Befragung der Wohnbevölkerung in Deutschland durchgeführt (n=2.027). Untersucht wurden Bekanntheit, Nutzungsbereitschaft und Akzeptanz intelligenter Stromzähler bzw. Smart-Meter sowie die Nutzungsintention bei Anwendungsszenarien und Datenschutzbedenken. KW - Smart Meter KW - Technikfolgenabschätzung KW - Energiesparen KW - Datenschutzsorgen KW - Bevölkerungsbefragung KW - Akzeptanz Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.17962728 N1 - Related works: Is derived from: Working paper: 10.13140/RG.2.2.11998.72009 (DOI) Working paper: 10.13140/RG.2.2.11159.85925 (DOI) Is described by: Other: 10.35096/othr/pub-8740 (DOI) Is metadata for: Working paper: 10.13140/RG.2.2.33227.60968 (DOI) Project deliverable: 10.34657/20059 (DOI) Working paper: 10.13140/RG.2.2.17667.11043 (DOI) Journal: 10.1007/s11623-025-2065-8 Titel anhand dieser DOI in Citavi-Projekt übernehmen (DOI) ER -