Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften
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Deutschland ist eine postmigrantische Gesellschaft. Die damit einhergehende Pluralität beschränkt sich nicht nur auf Herkünfte und Biografien, sondern spiegelt sich auch in Lebensentwürfen und politischen Einstellungen wider, die nicht nur demokratisch, sondern menschenverachtend-völkisch und antidemokratisch sein können. Im Projekt ReTra geht es darum, mehr über Strukturen, Akteur:innen und Aktivitäten von türkischen extrem rechten Organisationen in Bayern zu erfahren. Dabei wird der Einfluss von politischen Veränderungen in der Türkei miteinbezogen. Das Projekt leistet einen Beitrag zur Rechtsextremismusforschung unter Berücksichtigung sich aufspannender transnationaler sozialer Räume. Die qualitative Studie wird ergänzt durch einen partizipativen Forschungsansatz, in dem zivilgesellschaftlich Aktive als Co-Forschende einbezogen werden. Fortlaufend wird die Fachdiskussion mit einschlägigen Wissenschaftler:innen geführt. So entsteht ein Netzwerk, durch das ein kontinuierlicher Forschungs-Praxis Austausch ermöglicht wird. Durch eine Handreichung leistet das Projekt einen Beitrag für die zivilgesellschaftliche Praxis und darüber hinaus für ein demokratisches Miteinander.
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.
Künstliche Intelligenz und Anamnese (KI-Anamnese) - Datensätze Welle 1 und Welle 2 [Data set]
(2025)
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.
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.
Einleitung Pain Neuroscience Education (PNE) ist eine Aufklärungsstrategie, welche das Ziel hat, Schmerzpatient*innen neurophysiologische und -biologische Vorgänge im Körper mittels Metaphern und Geschichten zu vermitteln. Der Wissenszugewinn über schmerzphysiologische Prozesse kann – insbesondere bei chronischen Schmerzpatient*innen – psychosoziale Symptome wie Bewegungsangst und Katastrophisierung von Schmerz positiv beeinflussen und zu einem Umdenken im Umgang mit Schmerz anregen. Trotz zahlreicher PNE-Studien wird die vermutlich entscheidende Anpassung von Schmerzgeschichten an den kulturellen Hintergrund der Betroffenen bis jetzt kaum berücksichtigt. Ziel des Projekts war es, eine für die deutsche Kultur angepasste Schmerzgeschichte nach dem Vorbild des amerikanischen „Why You Hurt“- Konzepts zu entwickeln und diese hinsichtlich ihrer Verständlichkeit und Anwendbarkeit zu überprüfen
Material und Methodik Auf Grundlage der Literatur sowie eines fachlichen Austauschs mit dem PNE-Experten Prof. Dr. Emilio „Louie“ Puentedura wurde eine metaphorische, kulturell adaptierte Schmerzgeschichte entwickelt und grafisch aufbereitet. Die Datenerhebung erfolgte durch leitfadengestützte Interviews mit jeweils drei Therapeut*innen und Patient*innen. Die Auswertung erfolgte mittels qualitativer Inhaltsanalyse in MAXQDA.
Ergebnisse Die Teilnehmenden beschrieben die Geschichte als „leicht verständlich, nachvollziehbar und anschaulich“. Die Kombination aus Erzählung und graphischer Darstellung erleichterte das Verständnis der physiologischen Vorgänge. Therapeut*innen reagierten positiv auf die Umsetzbarkeit und signalisierten Bereitschaft zur künftigen Anwendung, bevorzugt mit geringem organisatorischem Aufwand – etwa in Form von Karten mit variierenden Inhalten oder einer App-Version. Zusätzlich wurde erwähnt, die Geschichte nur bei Kindern anzuwenden.
Zusammenfassung Die erstellte Schmerzgeschichte wurde von den Befragten als verständlich und umsetzbar bewertet. Zukünftig sollten weitere quantitative Studien mit größerer Teilnehmerzahl durchgeführt werden, um belastbarere Aussagen bezüglich der Anwendbarkeit und des Verständnisses von Schmerzgeschichten in der Gesamtpopulation treffen zu können. Neben der kulturellen Adaptation könnte auch die Anpassung an das Bildungsniveau sowie das Alter der Betroffenen und eine mögliche PNE-App für zukünftige Untersuchungen relevant sein.
Der vorliegende Bericht zeigt den aktuellen Stand des Projekts „Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen (KINiro) – Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten“ an der OTH Regensburg am Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST). Im Projektbericht wird das Projekt KINiro mit besonderem Blick auf die Erkenntnisse und Tätigkeiten im Gesundheitswesen aufgezeigt.
Das Projekt KINiro wird mit Laufzeit Januar 2023 bis Dezember 2025 durch das Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend (BMFSFJ) gefördert. Eine zusätzliche Unterstützung bietet das Regensburg Center of Health Sciences and Technology (RCHST)
Selbstbestimmung gilt als wesentlicher Wert in der Sozialen Arbeit.
Wenn Menschen ihre Bedürfnisse kennen und äußern können, trägt dies zum Wohlbefinden bei und steigert die subjektive Lebensqualität. Die Interventionen Sozialer Arbeit sollen es daher ermöglichen, dass Menschen über ihre eigenen Lebensbedingungen Kontrolle erhalten. Wie gestaltet sich aber die Selbstbestimmung bei einer Intensivpflegebedürftigkeit? Dieser Beitrag thematisiert, wie schwer erkrankte Menschen, die beispielsweise von einem Beatmungsgerät abhängig sind, ihre Selbstbestimmung verstehen. Anhand der Ergebnisse einer qualitativen Studie wird gezeigt, welche Aspekte von
Selbstbestimmung bei schwersten krankheitsbedingten Einschränkungen
individuell priorisiert werden.