Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik (LaTe)
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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.
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.
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.
AI regulation, defining norms, and governance regarding AI are not only difficult endeavors due to rapid development of AI technology; the complexity of the issue at stake alone and its social, economic, societal, and political aspects raise far-reaching and interdependent challenges. Given globalized research and development as well as the worldwide use of AI, national regulations are probably doomed to fail; supranational norms, regulation, and governance, in turn, pose the problem of enforceability. Not least for this reason, current regulatory approaches differ greatly in terms of their sophistication and effectiveness, because, among other things, the stakeholders involved have rather different interests as well as exert influence in different ways and varying degrees; simultaneously those stakeholders vie for imposing their view and interpretation regarding the discourse on defining norms, regulation, and governance of AI. The complexity of the situation is also increased because AI can be directly and indirectly regulated, and norms can be directly and indirectly imposed, but there is also regulation of humans and their behavior by AI. This paper aims to illustrate the complexity of the field, introduces types of actors, describes various regulatory approaches, and provides a preliminary assessment of the possibilities of defining norms, regulation, and governance of AI.
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.
Ungewollte Kinderlosigkeit in Zeiten digitaler Informations-, Kommunikationsund Interaktionsangebote
(2024)
Wie verändert sich das individuelle und gesellschaftliche Verständnis von Gesundheit und Krankheit durch die Einführung neuer digitaler Technologien? Die Beiträger*innen berücksichtigen technische Aspekte, fokussieren jedoch vor allem darauf, dass die Bestimmung und Grenze zwischen Gesundheit und Krankheit immer stärker auf Quantifizierung oder Daten beruht. Das zieht Veränderungen im Verhältnis von Patient*innen und Ärzt*innen nach sich, betrifft aber auch das Selbstverhältnis zum eigenen Körper und wirft die Frage auf, wie gesundheitsbezogene Ressourcen zukünftig zugeteilt werden. Der interdisziplinäre Blick auf diese Themen bietet sowohl für Gesundheitstheorie als auch -praxis wertvolle Anschlussmöglichkeiten und legt gemeinsame Bezugspunkte offen.
Although artificial intelligence (AI) and automated decision-making systems have been around for some time, they have only recently gained in importance as they are now actually being used and are no longer just the subject of research. AI to support decision-making is thus affecting ever larger parts of society, creating technical, but above all ethical, legal, and societal challenges, as decisions can now be made by machines that were previously the responsibility of humans. This introduction provides an overview of attempts to regulate AI and addresses key challenges that arise when integrating AI systems into human decision-making. The Special topic brings together research articles that present societal challenges, ethical issues, stakeholders, and possible futures of AI use for decision support in healthcare, the legal system, and border control.
Although artificial intelligence (AI) and automated decision-making systems have been around for some time, they have only recently gained in importance as they are now actually being used and are no longer just the subject of research. AI to support decision-making is thus affecting ever larger parts of society, creating technical, but above all ethical, legal, and societal challenges, as decisions can now be made by machines that were previously the responsibility of humans. This introduction provides an overview of attempts to regulate AI and addresses key challenges that arise when integrating AI systems into human decision-making. The Special topic brings together research articles that present societal challenges, ethical issues, stakeholders, and possible futures of AI use for decision support in healthcare, the legal system, and border control.