Seminar Sustainable Digital Transformation (Master)
Überblick und Lernziele
Die Emergenz von digitalen Technologien stellt Unternehmen vor die große Herausforderung Ihre Geschäftstätigkeit digital zu transformieren, um konkurrenzfähig zu bleiben. Gleichzeitig stehen Unternehmen zunehmend unter Druck, ihren operativen und strategischen Fokus auf mehr Nachhaltigkeit zu lenken. Es wird von Unternehmen erwartet, dass sie Verantwortung übernehmen und zur Lösung von gesamtgesellschaftlichen Problemen wie der Klimakrise, Ressourcenknappheit oder sozialer Ungerechtigkeit beitragen. Obwohl digitale und nachhaltige Transformation in Unternehmen meistens noch isoliert betrachtet und vorangetrieben werden, bieten digitale Technologien großes Potenzial zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen. Das effiziente Zusammenspiel von digitaler und nachhaltiger Transformation von Unternehmen wird auch unter dem Begriff der Twin Transformation diskutiert. Dabei sollen neben den klassisch ökonomischen Zielen gleichzeitig auch ökologische sowie soziale Ziele durch die digitale Transformation erreicht werden.
Im Rahmen des Masterseminars erwerben Studierende die Fähigkeit, ein Thema (vgl. Themenliste) aus dem Bereich der nachhaltigen digitalen Transformation zu erarbeiten. Ziel ist es, den Studierenden eine wissenschaftliche Herangehensweise an wirtschaftswissenschaftliche Fragestellungen und Projekte zu vermitteln und ihnen dabei die Möglichkeit zu geben kreativ im Team zu arbeiten. Die Ausarbeitung der Seminarthemen mit anschließender Präsentation und Diskussion der Ergebnisse fördert die rhetorische Fertigkeit und soziale Kompetenz der teilnehmenden Studierenden.
Die Seminarthemen werden in Gruppen (Gruppengröße: 3 Studierende) ausgearbeitet. Neben der üblichen schriftlichen Ausarbeitung steht hierbei ein praktischer Teil (z.B. in Form einer Datenanalyse oder eines Experiments) im Vordergrund der Gruppenprojekte.
Für die Durchführung des Praxisteils erhalten die Studierenden eine konkrete forschungsnahe Aufgabenstellung und ggf. einen realen Datensatz. Die Studierenden sollen bei der wissenschaftlichen Bearbeitung der Aufgabenstellung sowohl eigene Ideen einbringen als auch existierende Literatur und Methoden zum gewählten Thema berücksichtigen. Zur Bearbeitung der Projekte sind keine Programmierkenntnisse erforderlich. Für einzelne Themen können grundlegende Programmierkenntnisse (z. B. in Python oder R) jedoch von Vorteil sein.
Themen
Immer mehr Online (Reise-)Plattformen verwenden sogenannte „Digital Nudging“ Techniken. Hierbei werden gezielt Designelemente verwendet, um das Verhalten des Nutzers bzw. Konsumenten in einer digitalen Entscheidungsumgebung in eine bestimmte Richtung zu lenken. In diesem Projekt soll der Fokus auf dem Einsatz von „Digital Nudging“ auf solchen Plattformen zur Förderung von umweltfreundlichen Verhaltensweisen liegen. Zunächst soll der aktuelle Stand der Forschung zum Thema „Digital Nudging“ auf Online (Reise-)Plattformen u.a. im Bezug auf umweltfreundliches Verhalten analysiert werden und welchen Zweck diese verfolgen. Im Praxisteil des Projekts sollen die Auswirkungen einer ausgewählten „Digital Nudging“ Technik zur Förderung umweltfreundlicher Entscheidungen auf Online (Reise-)Plattformen mithilfe eines zu implementierenden Online-Experiments untersucht werden. (Kontakt: Andrea Wrabel)
Kundenrezensionen auf digitalen Plattformen sind eine wichtige Informationsquelle für Konsumenten und geben Einblicke in authentische Produkterfahrungen anderer Käufer. Mit der stetigen Zunahme von Kundenrezensionen sind Konsumenten auf E-Commerce Plattformen jedoch einer Informationsüberflutung ausgesetzt. Visuelle Zusammenfassungen von Kundenrezensionen (Visual Review Summaries) können Konsumenten hier eine effiziente Möglichkeit bieten, diese Informationsüberflutung zu reduzieren, relevante Produktinformationen leichter zu erfassen und fundierte Kaufentscheidungen zu treffen.
In diesem Projekt soll der aktuelle Stand der Forschung zum Thema Visual Review Summaries analysiert werden. Dabei soll das Design und der Einfluss von Visual Review Summaries auf die Entscheidungsqualität von Konsumenten im Vordergrund stehen. Im Praxisteil des Projekts sollen die Auswirkungen von Visual Review Summaries mithilfe eines zu implementierenden Online-Experiments untersucht werden. (Kontakt: Stefanie Erlebach)
Kundenrezensionen spielen eine entscheidende Rolle bei der Entscheidungsfindung. Insbesondere im digitalen Zeitalter, in dem sich Verbraucher vermehrt auf Online-Portalen informieren, bevor sie sich für ein Produkt entscheiden. Qualitativ hochwertige, authentische und aussagekräftige Texte heben dabei den Wert von Kundenrezensionen für andere Nutzer und für das Unternehmen enorm.
Im Rahmen dieses Seminars soll ein Konzept entwickelt werden, inwieweit interaktive Chatbots bei der Erstellung von Texten für Kundenrezensionen als Unterstützung genutzt werden. Dieses Konzept soll dann mit Hilfe eines Experiments getestet werden. (Kontakt: Stefan Napirata)
Smart Energy umfasst technologisch fortschrittliche Ansätze zur Optimierung der Energieerzeugung, -verteilung und -nutzung. Vor dem Hintergrund des wachsenden Bewusstseins für Energieeffizienz und Umweltschutz spielt die Integration intelligenter Technologien wie Internet of Things (IoT) und Künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle. Beispielsweise stellen die starken Schwankungen bei der Erzeugung erneuerbarer Energien innovative Lösungen für die Speicherung und die Steuerung der Nachfrage vor Herausforderungen, um eine kontinuierliche Versorgung zu gewährleisten. Gleichzeitig bietet die Entwicklung von Smart Homes Möglichkeiten zur Optimierung des Energieverbrauchs und zur Anpassung an angebotsseitige Dynamiken.
Im Rahmen des Seminars soll zunächst der aktuelle Stand der Wissenschaft zum Einsatz von KI und maschinellem Lernen in diesem Anwendungsfall zusammengefasst werden. Anschließend soll ein geeigneter Ansatz identifiziert und auf einen realen Datensatz, z.B. zur Vorhersage von Energieverbrauchswerten, angewendet werden. Die Umsetzung des Ansatzes soll in einer der gängigen Programmiersprachen Python oder R erfolgen. Alternativ kann auch die Low-Code-Lösung KNIME eingesetzt werden. (Kontakt: Kilian Züllig)
Dozierende
Inhaltliche Informationen
Studierende erwerben im Rahmen dieses Moduls die Fähigkeit, ein Thema aus dem Bereich des Digital Business selbständig und nach wissenschaftlichen Kriterien zu erarbeiten. Die Bearbeitung der Seminararbeit mit anschließender Präsentation und Diskussion der Ergebnisse fördert die rhetorische Fertigkeit und soziale Kompetenz der teilnehmenden Studierenden.
Die angebotenen Themen beziehen sich im Besonderen auf betriebswirtschaftlichen Interessen bzw. fallen in aktuelle Forschungsprojekte des Instituts und weisen einen inhaltlichen Bezug zu Fragestellungen aus der Praxis auf.
Je nach Themengebiet wird individuelle Literatur empfohlen.
Organisatorische Informationen
Nächster Veranstaltungsbeginn: SoSe 2024
Ort: Online - alle weiteren Informationen auf Moodle
Termine:
- Abgabe der Seminararbeiten: Termin wird rechtzeitig bekannt gegeben
- Endpräsentation: Zeitpunkt und Ort werden rechtzeitig bekannt gegeben
ECTS: 4
Seminar (2 SWS) (Schriftliche Hausarbeit, Präsentationsunterlagen und Präsentation im Rahmen eines Seminarvortrags)
Die Vergabe der Leistungspunkte erfolgt aufgrund der vollständigen Bearbeitung eines übernommenen Themas (Vortrag und schriftliche Ausarbeitung) sowie der Beteiligung an der Diskussion. Die Anmeldung zur Prüfung setzt keinen Leistungsnachweis voraus.
Die Modulnote entspricht dem Ergebnis der Modulprüfung. Die Note der Modulprüfung ergibt sich aus den Noten der schriftlichen Ausarbeitung und der Präsentation. Im Transcript of Records wird die errechnete Note für die Modulprüfung als eine Prüfungsleistung eingetragen und ausgewiesen.
Schwerpunktfächer: Das Seminar eignet sich besonders für Studierende, welche am Institut für Business Analytics ihre Abschlussarbeit schreiben wollen.
Studiengänge: M.Sc. Wirtschaftswissenschaften, M.Sc. Wirtschaftsmathematik, M.Sc. Wirtschaftschemie, M.Sc. Wirtschaftsphysik und Studiengänge mit Nebenfach Wirtschaftswissenschaften