• The use of analytics in the health care sector - a literature review (BA&MA; ab sofort; Kontakt: Stefanie Erlebach)
• Digital Health und Kundenrezensionen: Potenziale und Einsatzmöglichkeiten von Kundenrezensionen im Gesundheitsbereich (BA & MA; ab sofort; Kontakt: Stefanie Erlebach)
• Digital Health und Kundenrezensionen: Analyse von Kundenrezensionen im Gesundheitsbereich (MA; ab sofort; Kontakt: Stefanie Erlebach)

Inhaltlich und methodisch werden die Themen individuell mit den Studierenden abgestimmt und konkretisiert. Die Anforderungen an die Themen variieren je nach Abschluss (Bachelor/Master). 

• Digitale Bildung an Schulen - Ansätze zur Vermittlung digitaler Kompetenzen (BA&MA; ab sofort; Kontakt: Andrea Wrabel)
• Einsatz von Gamification und Digital Nudging in der digitalen Bildung (BA&MA; ab sofort; Kontakt: Andrea Wrabel)
• Experience the System - Einsatz von Experiential Learning zur Vermittlung von (digitalen) Kompetenzen (BA/MA; ab sofort; Kontakt: Andrea Wrabel)

Inhaltlich und methodisch werden die Themen individuell mit den Studierenden abgestimmt und konkretisiert. Die Anforderungen an die Themen variieren je nach Abschluss (Bachelor/Master). 

• Potentiale und Auswirkungen von B2B Sharing-Plattformen (BA; ab sofort; Kontakt: Stefan Napirata)
• Digital Nudging zur Steigerung der Spendenbereitschaft auf E-Commerce-Plattformen (MA; ab sofort; Kontakt: Andrea Wrabel)
• The Dark Side of Digital Platforms - Antworten der Politik auf Dark Patterns und Regulierung von digitalen Plattformen (BA; ab sofort; Kontakt: Andrea Wrabel)
• The Dark Side of Digital Platforms - Verwendung von Dark Patterns zur Beeinflussung von Nutzern (BA/MA; ab sofort; Kontakt: Andrea Wrabel)
• Auswirkungen von Fake Reviews auf das Konsumentenverhalten (BA; ab sofort; Kontakt: Stefanie Erlebach)

Inhaltlich und methodisch werden die Themen individuell mit den Studierenden abgestimmt und konkretisiert. Die Anforderungen an die Themen variieren je nach Abschluss (Bachelor/Master). 

• Digitalisierung von Geschäftsprozessen (BA; ab sofort; Kontakt: Stefan Napirata)
• Identifikation von digitalen Transformationsstrategien (BA; ab sofort; Kontakt: Stefan Napirata)
• Bewertung von digitalen Transformationsprogrammen (MA; ab sofort; Kontakt: Stefan Napirata)

Inhaltlich und methodisch werden die Themen individuell mit den Studierenden abgestimmt und konkretisiert. Die Anforderungen an die Themen variieren je nach Abschluss (Bachelor/Master). 

• Design von Kundenrezensionssystemen - Wie können Informationen über den/die Verfasser*in von Kundenrezensionen Kaufentscheidungen beeinflussen? (BA; ab sofort; Kontakt: Andrea Wrabel)
• Design von Kundenrezensionssystemen - Welche Faktoren/Design Features beeinflussen das Schreiben von Kundenrezensionen? (BA/MA; ab sofort; Kontakt: Andrea Wrabel)
• Design von Kundenrezensionssystemen - Wie sollen Review Templates idealerweise gestaltet sein? (MA; ab sofort; Kontakt: Andrea Wrabel)
• Design von Kundenrezensionssystemen - Auswirkungen neuer Design Features (MA; ab sofort; Kontakt: Andrea Wrabel)
• (Datenbasierte) Marketing Attribution Modelle (BA&MA; ab sofort; Kontakt: Kilian Züllig)
• Produktprofile basierend auf Online Customer Reviews (BA&MA; ab sofort; Kontakt: Kilian Züllig)
• Kundenprofile basierend auf Online Customer Reviews (BA&MA; ab sofort; Kontakt: Kilian Züllig)
• Multi-Channel-Marketing – Methoden und Konzepte im digitalen Marketing (BA; ab sofort; Kontakt: Stefan Napirata)
• Multi-Channel-Marketing – Entwicklung und Evaluation eines Marketingattributionsmodells (MA; ab sofort; Kontakt: Stefan Napirata)

Inhaltlich und methodisch werden die Themen individuell mit den Studierenden abgestimmt und konkretisiert. Die Anforderungen an die Themen variieren je nach Abschluss (Bachelor/Master). 

Kurzbeschreibung:

Im Zuge der Digitalisierung stehen Organisationen heutzutage sehr umfangreiche und immer weiter wachsende Mengen an Daten zur Verfügung (Stichwort: „Big Data“). Allerdings zeigt die Empirie, dass die analysierten und genutzten Daten häufig durch eine geringe Datenqualität charakterisiert sind – selbst in unternehmensinternen Kundendatenbanken sind durchschnittlich ca. 30% der gespeicherten Datenwerte nicht korrekt. Auf diese Weise entstehen bspw. für ein durchschnittliches amerikanisches Unternehmen jährlich Mehrkosten in Höhe von 15 Millionen Dollar. Mangelnde Datenqualität stellt allerdings nicht nur in Unternehmen ein großes Problem dar – auch in Politik und Gesellschaft steigt in Zeiten von „Fake News“ der Bedarf an zuverlässigen Informationen. Deshalb werden quantitative Methoden zur Messung, Steuerung und Verbesserung der Datenqualität benötigt.

Mögliche Themen:

• What doesn’t get measured doesn’t get managed: Entwicklung von Metriken der Datenqualität (BA/MA; Kontakte: Andreas Obermeier, Lars Moestue, Torben Widmann)
• Datenqualität in IoT-Daten: Überblick & Metriken einzelner Datenqualitätsdimensionen (BA/MA; Kontakte: Andreas Obermeier, Torben Widmann)
• Datenqualität in Wikis & unstrukturierten Daten: Überblick & Metriken einzelner Datenqualitätsdimensionen (BA/MA; Kontakte: Andreas Obermeier, Lars Moestue)
• Nutzung von Text Mining zur Bestimmung von Datenqualitätsdefekten in Wikis (MA; Kontakt: Lars Moestue)
• Einfluss von Datenqualitätsdefekten auf die Performance von Künstlicher Intelligenz (BA/MA; Kontakte: Lars Mostue, Torben Widmann)
• Uncertain Machine Learning: Einbeziehung von Unsicherheit bei Methoden der Künstlichen Intelligenz (BA/MA; Kontakte: Andreas Obermeier, Torben Widmann)

Kurzbeschreibung:

Informationssysteme und insbesondere soziale Medien (z.B. Online Social Networks, Wikis, Bewertungs- und Rezensions-Communities oder Diskussionsforen) sind inzwischen ein fester Bestandteil unserer Gesellschaft. Sie erlauben es, Teile der Wertschöpfung wie bspw. die Produktentwicklung, den Vertrieb, die Markenbildung und den Service zusammen mit Marktteilnehmern verteilt und digitalisiert durchzuführen. Auch unternehmensintern können Social Media einen wertvollen Beitrag leisten – bspw. durch einen verbesserten Informations- und Wissensaustausch in Enterprise Social Networks. Dabei kommt insbesondere der Frage nach einer Quantifizierung der in Social Media auftretenden Netzwerkeffekte in Wissenschaft und Praxis eine sehr große Bedeutung zu. Zusätzlich stehen Unternehmen durch soziale Medien und das Internet enorme Datenmengen in strukturierter (bspw. Beziehungen zwischen Netzwerkakteuren) oder unstrukturierter Form (bspw. Textinhalt von Tweets) zur Verfügung. Die zielgerichtete und fundierte Analyse dieser Daten mittels automatisierter Verfahren aus den Bereichen Social Network Analysis und Text Mining ermöglicht Unternehmen eine verbesserte Entscheidungsunterstützung und birgt großes Potenzial, bspw. im Customer Relationship Management.

Mögliche Themen:

• Gesellschaftlicher Mehrwert gemeinnütziger digitaler Plattformen (BA/MA; Kontakt: Maximilian Förster)
• KI als Assistenz und Berater für Menschen (BA/MA; Kontakt: Maximilian Förster)

Kurzbeschreibung:

Unternehmen stehen heutzutage – bspw. über soziale Medien und das Internet (z. B. Online Social Networks, Wikis, Bewertungs- und Rezensions-Communities, Diskussionsforen), aber auch in traditionellen Datenbanken (z. B. Data-Warehouse, Kundendatenbanken) und im direkten Kundenkontakt (z. B. humanoide Roboter wie Pepper) – sehr umfangreiche und immer weiter wachsende Datenmengen zur Verfügung. Dabei wird der überwiegende Großteil der verfügbaren Daten in unstrukturierter Form (Bilder, Videos, Texte) gespeichert. Um diesen Datenschatz zu heben, werden Methoden für eine automatisierte Analyse benötigt. Im Themenfeld Big Data Analytics & KI werden konkrete Einsatzmöglichkeiten und der daraus resultierende Nutzen von Methoden der Künstlichen Intelligenz bei der Analyse (un)strukturierter Daten erforscht.

Mögliche Themen:

• ML im Sport – Ist es möglich Resultate von Sportevents mittels Machine Learning vorherzusagen (BA/MA; Kontakte: Lars Mostue, Torben Widmann)
• Telematik-Daten aus Fahrzeugen: Fahrer-/Fahrmanövererkennung (BA/MA; Kontakt: Andreas Obermeier)
• Aspect-based Sentiment Analysis – Erklärung des Ratings in Kundenrezensionen (MA; Kontakt: Andreas Obermeier)
• Verbesserte Klassifikation von Imbalanced Data (BA/MA; Kontakt: Torben Widmann)
• Informations-Extraktion aus Bilddaten (MA; Kontakt: Torben Widmann)
• Entwicklung einer datengesteuerten Entscheidungsfindung (MA; Kontakt: Torben Widmann)

Kurzbeschreibung:

Traditionelle Verkaufsprozesse stoßen hinsichtlich der Datenverfügbarkeit sowie der Analyse- und Verarbeitungsmöglichkeiten oft an ihre Grenzen. Im stationären Handel können die Mitarbeiter in der Regel nicht alle Produkt- und Kundendetails auswendig parat haben. Selbst wenn diese Informationen den Serviceexperten zur Verfügung stünden (z.B. über ein traditionelles IT-System), wäre die Verarbeitung aufgrund der großen Menge an relevanten Daten und ihrer Komplexität manuell kaum zu bewältigen oder durch subjektive persönliche Ansichten verzerrt. Recommender Systeme ermöglichen es objektiv auf Basis von großen Datenmengen Nutzern Produkte zu empfehlen. Roboter wie Pepper haben die Möglichkeit, den Kunden in der physischen Welt wahrzunehmen, mit ihm in Interaktion zu treten und besitzen zudem die Rechenleistung um die so gewonnen Daten objektiver, schneller und genauer zu verarbeiten als Menschen.

Mögliche Themen:

• Einsatz des humanoiden Roboters Pepper im Kundenservice (BA/MA; Kontakt: Andreas Obermeier)
• Einsatz des humanoiden Roboters Pepper im Klinikumfeld (BA/MA; Kontakt: Andreas Obermeier)
• Explainable & Conversational Recommender Systems – Überblick (BA; Kontakt: Andreas Obermeier)
• Kundenorientierte Evaluation von Explainable & Conversational Recommender Systems (BA/MA; Kontakt: Andreas Obermeier, Philipp Hühn)
• Natural Language Generation – Systeme zur Automatisierung des Customer Service (BA/MA; Kontakt: Philipp Hühn)

Kurzbeschreibung:

Die Arbeitswelt steht vor großen Veränderungen. Die rasante technologische Entwicklung und gesellschaftliche Umbrüche erfordern Antworten darauf, wie die zukünftige Arbeitswelt in Baden-Württemberg gestaltet werden kann. Digitalisierung, Automatisierung und künstliche Intelligenz gelten als Schlüsseltreiber für zukünftiges Wirtschaftswachstum und werden die Arbeitswelt maßgeblich prägen. Daneben bringt die Transformation der Gesellschaft hin zur Klimaneutralität weitreichende Veränderungen mit sich, unter anderem durch die deutliche Reduktion von Treibhausgasemissionen, den Wandel zur ressourceneffizienten Kreislaufwirtschaft und die Umsetzung der Energiewende. Bei der Bewältigung dieser Veränderungen ist vor allem eines wichtig: Menschen, die den wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Fortschritt gestalten. Deshalb müssen jetzt die Fähigkeiten aufgebaut werden, die nötig sind, um die Zukunft für alle positiv zu gestalten, sogenannte Future Skills.

Mögliche Themen: 

• Extraktion von Skills aus Stellenanzeigen (BA/MA; Kontakt: Lars Mostue)
• Erstellung von Future Skills Listen aus Stellenanzeigen mit Hilfe von Machine Learning Methoden (MA; Kontakt: Lars Mostue)
• Automatisierte Erkennung emergenter Skills mit Hilfe von Machine Learning Methoden (BA/MA; Kontakt: Lars Moestue)
• Zeitreihenanalysen von Future Skills (BA/MA; Kontakt: Philipp Hühn)

Forschungsfrage: Welche Forschungsfelder existieren im Bereich der Feedbacksysteme von digitalen Plattformen?

Hintergrund:

Digitale Plattformen sind eines der aktuell erfolgreichsten Geschäftsmodelle und verändern den Wettbewerb ganzer Branchen (Parker et al. 2016). Digitale Plattformen stellen die digitale Infrastruktur zur Verfügung, über die mindestens zwei Marktseiten, Anbieter und Nachfrager, vernetzt werden (Van Alstyne et al. 2016). Erfolgsentscheidend für eine digitale Plattform ist das Ermöglichen von externen Interaktionen. Aufgrund der fehlenden persönlichen Interaktion auf digitalen Plattformen, ist das Vertrauen im Vergleich zu traditionellen Märkten geringer (Chen et al. 2017). Ein zentraler Steuerungsmechanismus, um Vertrauen zu schaffen, ist das Feedbacksystem (Bolton et al. 2013). In der Literatur gibt es verschiedene Forschungsfelder zu Feedbacksystemen, wie Auswirkungen auf den wirtschaftlichen Erfolg (bspw. Resnick et al. 2006) oder dysfunktionale Effekte (Gutt et al. 2019). Bislang fehlt jedoch ein Überblick über die Forschungsfelder von Feedbacksystemen.

Ziele der Arbeit:

1. Systematische Literaturanalyse von Feedbacksystemen digitaler Plattformen
2. Identifikation relevanter Forschungsfelder von Feedbacksystemen

Voraussetzungen:

• Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
• Begeisterung und Interesse für Feedbacksysteme digitaler Plattformen
• Strukturiertes und analytisches Vorgehen

Einstiegsliteratur:

• Bolton, G., Greiner, B., und Ockenfels, A. (2013). Engineering trust: Reciprocity in the production of reputation information. Management Science, 59(2), 265–285.
• Chen, L., Jiang, T., Li, W., Geng, S., und Hussain, S. (2017). Who should pay for online reviews? Design of an online user feedback mechanism. Electronic Commerce Research and Applications, 23, 38–44.
• Gutt, D., Neumann, J., Zimmermann, S., Kundisch, D., und Chen, J. (2019). Design of review systems: A strategic instrument to shape online reviewing behavior and economic outcomes. The Journal of Strategic Information Systems, 28(2), 104–117.
• Parker, G. G., Van Alstyne, M. W., und Choudary, S. P. (2016), Platform revolution: How networked markets are transforming the economy and how to make them work for you. 
• Resnick, P., Zeckhauser, R., Swanson, J., und Lockwood, K. (2006). The value of reputation on eBay: A controlled experiment. Experimental economics, 9(2), 79-101.
• Van Alstyne, M. W., Parker, G. G., und Choudary, S. P. (2016), Pipelines, platforms, and the new rules of strategy.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Wie können Sustainability Nudges zur Verhaltenssteuerung von Mitarbeitenden eingesetzt werden?

Hintergrund:

Das Thema der Nachhaltigkeit hat in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung für Unternehmen gewonnen. Neben gesellschaftlichen Forderungen nach einer stärkeren Nachhaltigkeitsausrichtung der Geschäftstätigkeit, ist auch in vielen Unternehmen selbst eine zunehmende Nachhaltigkeitsorientierung zu beobachten. Durch ihre Handlungen, zum Beispiel das Licht nach dem Verlassen des Büros auszuschalten, tragen Mitarbeitende direkt zur Erreichung oder zum Verfehlen von Nachhaltigkeits-zielsetzungen bei. Unternehmen nutzen deshalb unterschiedliche Maßnahmen, um sicherzustellen, dass sich Mitarbeitende im Einklang mit den Nachhaltigkeitszielen verhalten. Eine Möglichkeit hierfür stellen Sustainability Nudges dar, mit welchen Mitarbeitende ohne Zwang oder finanzielle Anreize zu nachhaltigen Entscheidungen gelenkt werden sollen. Es stellt sich die Frage, wie unterschiedliche Sustainability Nudges zur Verhaltenssteuerung von Mitarbeitenden eingesetzt werden können.

Ziele der Arbeit:

1. Systematische Literaturanalyse zu Sustainability Nudges
2. Identifikation unterschiedlicher Sustainability Nudges zur Verhaltenssteuerung von Mitarbeitenden

Voraussetzungen:

• Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
• Strukturiertes und analytisches Vorgehen

Einstiegsliteratur:

• Schubert (2017): Green nudges: Do they work? Are they ethical? In: Ecological Economics 132, S. 329-342.
• Malina & Selto (2015): Behavioral-Economic Nudges and Performance Measurement Models. In: Journal of Management Accounting Research 27 (1), S. 27–45.
• Staudt et al. (2021): Increasing Contributions to Sustainable Projects through Digital Nudges Amplifying Social Comparison. In: International Conference on Information Systems, S. 1–18.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Wie ist der Stand der empirischen Forschung auf dem Feld des Interorganisational Management Accounting und Control?

Hintergrund:

Unternehmen besitzen eine komplexe Organisationsstruktur. Die Steuerung von Unternehmens-netzwerken ist von großer Relevanz für den Erfolg solcher Netzwerke und hat daher einen hohen Stellenwert auf der internationalen Forschungsagenda. Zahlreiche Forschungsarbeiten untersuchen verschiedenste Netzwerktypen, Steuerungssysteme und -instrumente mit unterschiedlicher Methodik sowie theoretischem Bezugsrahmen. Bis dato fehlt es jedoch an einem Überblick über die in der Interorganisational Management Accounting und Control Literatur untersuchten Konstrukte sowie deren Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge. Ziel der Arbeit ist deshalb die Analyse der empirischen Interorganisational Management Accounting und Control Forschung sowie deren grafische Darstellung in Form von Ursache-Wirkungs-Landkarten. Es soll ein kompakter, visueller Überblick über das vielfältige Forschungsgebiet erarbeitet und auf dessen Basis Forschungslücken identifiziert werden.

Ziele der Arbeit:

1. Identifikation relevanter Publikationen in den sechs führenden Management Accounting und Control Fachzeitschriften (AOS, CAR, JAE, JAR, JMAR, TAR) anhand der Kriterien nach Luft & Shields (2003, S. 172-173).
2. Individuelle grafische Darstellung jeder Publikation und anschließend gruppierte Modellierung der Ursache-Wirkungs-Landkarten anhand der Leitfragen: Was wurde untersucht (Variablen)? Was ist das Kausalmodell? Was ist die Analyseebene?
3. Identifikation von Forschungslücken anhand der Ursache-Wirkungs-Landkarten

Voraussetzungen:

• Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
• Begeisterung und Interesse für Management Accounting und Control

Einstiegsliteratur:

• Caglio, A., & Ditillo, A. (2008): A review and discussion of management control in inter-firm relationships: Achievements and future directions. In: Accounting, Organizations and Society, 33(08), 865–898.
• Hakansson, H., & Lind, J. (2007). Accounting in an Interorganizational Setting. In: Handbook of Management Accounting Research, 2, 885–902.
• Luft, J., & Shields, M. D. (2003). Mapping management accounting: graphics and guidelines for theory-consistent empirical research. Accounting, Organizations and Society, 28, 169–249.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Wie gestaltet sich die Nachhaltigkeitsvergütung von Führungskräften in Unternehmen?

Hintergrund:

Das Thema der Nachhaltigkeit hat in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung für Unternehmen gewonnen. Neben gesellschaftlichen Forderungen nach einer stärkeren Nachhaltigkeitsausrichtung der Geschäftstätigkeit, ist auch in vielen Unternehmen selbst eine zunehmende Nachhaltigkeitsorientierung zu beobachten. Führungskräfte in Unternehmen sind für die Einführung und Umsetzung dieser Nachhaltigkeitsbestrebungen verantwortlich. Die Knüpfung der Vergütung an Nachhaltigkeitszielsetzungen kann Führungskräften einen Anreiz bieten, strategische Entscheidungen künftig im Sinne der Nachhaltigkeit zu treffen. Es stellt sich nun die Frage, wie die Nachhaltigkeitsvergütung von Führungskräften in Unternehmen gestaltet ist.

Ziele der Arbeit:

1. Durchführung einer Recherche zur Identifikation der Nachhaltigkeitsvergütung von Führungskräften in Unternehmen
2. Fallstudienartige Darstellung der Gestaltung der Nachhaltigkeitsvergütung von Führungskräften in Unternehmen

Voraussetzungen:

• Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
• Strukturiertes und analytisches Vorgehen

Einstiegsliteratur:

• Aresu et al. (2022): Integration of CSR Criteria Into Executive Compensation Contracts: A Cross-Country Analysis. In: Journal of Management, 1-39.
• Cohen et al. (2023): Executive Compensation Tied to ESG Performance: International Evidence. In: Journal of Accounting Research 61 (3), S. 805–853.
• Flammer et al. (2019): Corporate governance and the rise of integrating corporate social responsibility criteria in executive compensation: Effectiveness and implications for firm outcomes. In: Strategic Management Journal 40 (7), S. 1097–1122.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Wie kann ein funktionsfähiger Inkubator mit kleinstmöglichem Aufwand konzeptioniert werden (Minimum Viable Incubator)?

Hintergrund:

Unternehmen initiieren spezialisierte Unternehmenseinheiten (Corporate Incubators) zur Entwicklung von Innovationen, die schließlich in einem marktfähigen Produkt/Dienstleistung resultieren. Ein Inkubator schafft im Unternehmen ein Umfeld, in dem die eigenen Mitarbeiter innovative Ideen innerhalb eines kurzen Zeitraums entwickeln (Latouche 2019). Den Mitarbeitern werden in diesem Umfeld unterschiedliche Ressourcen wie innovationsfördernde Räumlichkeiten, Kapital oder Zugang zu verschiedenen Dienstleistungen zur Verfügung gestellt (Bone et al. 2017; Becker und Gassmann, 2006; Phan et al. 2005).

Ziele der Arbeit:

1. Literaturreview zur Identifikation geeigneter Bewertungskriterien für den erfolgreichen Einsatz von Inkubatoren.

2. Interviews mit Personen, die an Inkubatorprogrammen teilgenommen haben (IPRI unterstützt bei der Akquise von Interviewpartnern; Ziel: min. 10 Interviews).

3. Konzeptionierung eines „Minimum Viable Incubators“ unter Berücksichtigung der wichtigsten Funktionen und Anforderungen (Ressourcen, Services etc.).

Voraussetzungen:

• Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
• Interesse am Innovationsmanagement

Einstiegsliteratur:

• Latouche, P. (2019). Open Innovation: Corporate Incubator. John Wiley & Sons.

• Bone, J., Allen, O., & Haley, C. (2017). Business Incubators and accelerators: the national picture (No. 2017/7). BEIS Research paper.

• Becker, B., & Gassmann, O. (2006). Gaining leverage effects from knowledge modes within corporate incubators. R&d Management, 36(1), S. 1-16.

• Phan, P. H., Siegel, D. S., & Wright, M. (2005). Science parks and incubators. Journal of business venturing, 20(2), S. 165-182.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Wie wirken verschiedene Ausgestaltungen von ESG-Berichten der produzierenden Industrie auf Stakeholder?

Hintergrund:

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, sich ökologisch nachhaltig und sozial verantwortlich zu verhalten. Kapitalmarktorientierte, europäische KMU werden spätestens ab 2028 zur Berichterstattung über Nachhaltigkeitsziele verpflichtet und schon jetzt drängen Anforderungen von Stakeholdern (Kunden, Kreditgesellschaften etc.) zur Implementierung von ESG-Zielen. Neben der Umsetzung von ESG-Strategien (Environmental, Social, Governance) stehen KMU vor der Herausforderung, Berichte ihrer Strategien und Erreichung der ESG-Ziele zu erstatten.
Während verschiedene Autoren Einflüsse auf die ESG-Berichterstattung analysiert haben (wann publizieren Unternehmen Berichte?), sind die Auswirkungen derer Ausgestaltung bisher kaum erforscht. Generell scheint die ESG-Berichterstattung positive Auswirkungen zu haben, doch wie sollten sie gestaltet werden?

Ziele der Arbeit:

1. Systematische Literaturrecherche zur Analyse der bisherigen Ergebnisse in der Management Accounting-Forschung zu Auswirkungen verschiedener ESG-Berichte
2. Kritische Betrachtung der bisherigen Ergebnisse und Identifikation von Forschungslücken
3. Interviews mit Stakeholdern der produzierenden Industrie über die Wirkung von ESG-Berichten bezüglich der identifizierten Forschungslücken
    

Voraussetzungen:

• Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
• Erfahrung in Inhaltsanalyse oder verwandter Methoden

Einstiegsliteratur:

• Gillan, Stuart L.; Koch, Andrew; Starks, Laura T. (2021): Firms and social responsibility: A review of ESG and CSR research in corporate finance. In: Journal of Corporate Finance 66, S. 101889.
• Hoang, Hien; Phang, Soon‐Yeow (2022): Building Trust with Material and Immaterial Corporate Social Responsibility: Benefits and Consequences†. In: Contemporary Accting Res, Artikel 1911-3846.12838.
• Kimbrough, Michael D.; Wang, Xu; Wei, Sijing; Zhang, Jiarui (2022): Does Voluntary ESG Reporting Resolve Disagreement among ESG Rating Agencies? In: European Accounting Review, S. 1–33. 
   

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Wie werden Management-Control-Systeme zur Umsetzung von Nachhaltigkeitsstrategien eingesetzt?

Hintergrund:

Das Thema der Nachhaltigkeit hat in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung für Unternehmen gewonnen. Neben gesellschaftlichen Forderungen nach einer stärkeren Nachhaltigkeitsausrichtung der Geschäftstätigkeit, ist auch in vielen Unternehmen selbst eine zunehmende Nachhaltigkeitsorientierung zu beobachten. Um die Umsetzung von Nachhaltigkeitsstrategien zu gewährleisten, müssen Unternehmen mithilfe von Management-Control-Systemen sicherstellen, dass diese auch in den Geschäfts-prozessen und -strukturen verankert sind. Mitarbeitende benötigen beispielsweise Handlungsvorgaben zum richtigen Lüften und Heizen von Büroräumen, um zu einer Senkung des Gasverbrauchs beitragen zu können. Es stellt sich nun die Frage, wie Management-Control-Systeme zur Umsetzung von Nachhaltigkeitsstrategien in der Praxis eingesetzt werden.

Ziel der Arbeit:

Durchführung von Expertenbefragungen zum Einsatz von Management-Control-System zur Umsetzung von Nachhaltigkeitsstrategien in Unternehmen.

Voraussetzungen:

• Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
• Strukturiertes und analytisches Vorgehen

Einstiegsliteratur:

• Arjaliès & Mundy (2013): The use of management control systems to manage CSR strategy: A levers of control perspective. In: Management Accounting Research 24 (4), S. 284–300.
• Corsi & Arru (2021): Role and implementation of sustainability management control tools: critical aspects in the Italian context. In: Accounting, Auditing & Accountability Journal 34 (9), S. 29–56.
• Gond et al. (2012): Configuring management control systems: Theorizing the integration of strategy and sustainability. In: Management Accounting Research 23 (3), S. 205–223.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de)

Forschungsfrage: Welche Anforderungen werden von ESG-Richtlinien definiert?

Hintergrund:

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, sich ökologisch nachhaltig und sozial verantwortlich zu verhalten. Kapitalmarktorientierte, europäische KMU werden spätestens ab 2028 zur Berichterstattung über Nachhaltigkeitsziele verpflichtet und schon jetzt drängen Anforderungen von Stakeholdern (Kunden, Kreditgesellschaften etc.) zur Implementierung von ESG-Zielen. Neben der Umsetzung von ESG-Strategien (Environmental, Social, Governance) stehen KMU vor der Herausforderung, Berichte ihrer Strategien und Erreichung der ESG-Ziele zu erstatten.
Die Vielzahl gesetzlicher Richtlinien und zusätzlicher optionaler Frameworks erschwert es KMU, ESG-Berichte zu veröffentlichen. Daher müssen Anforderungen (bzw. -kategorien) von ESG-Richtlinien konsolidiert und für KMU bedarfsgerecht aufbereitet werden.

Ziele der Arbeit:

1. Analyse aktueller gesetzlicher ESG-Richtlinien und optionaler Frameworks hinsichtlich definierten Anforderungen an ESG-Berichte sowie Clustering zu Anforderungskategorien
2. Konsolidierung und Vergleich der Anforderungen verschiedener Richtlinien sowie Aufbereitung einer bedarfsgerechten Anforderungsliste an ESG-Berichte

Voraussetzungen:

• Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
• Erfahrung in Inhaltsanalyse oder verwandter Methoden

Einstiegsliteratur:

• Europäische Kommission (2019): Europäischer Grüner Deal. Online verfügbar unter ec.europa.eu/info/strategy/priorities-2019-2024/european-green-deal_de
• Schluep, Isabelle (2020): Systeme und Instrumente der Firmennachhaltigkeitsbewertung: Eine kritische Bestandsaufnahme mit Fokus auf KMU.
•  UN (2015): The 2030 Agenda for Sustainable Development.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).

Forschungsfrage: Welche Möglichkeiten bieten neue digitale Kollaborationstools für die Mitarbeitersteuerung?

Hintergrund:

Infolge der Covid-19-Pandemie etablieren sich langfristig hybride Arbeitsmodelle, in denen Beschäftigte nur teilweise vor Ort arbeiten. Um effektives Arbeiten zu gewährleisten, haben Unternehmen vermehrt digitale Kollaborationstools eingeführt, die verschiedenste Anwendungen abdecken, von Instant Messaging über Videokonferenzen bis hin zur Projekt- und Prozessorganisation. In diesem Zusammenhang stellt sich die Frage, wie Kollaborationstools wie Teams & Co. Führungskräfte bei der Mitarbeiter-steuerung unterstützen können (bspw. Monitoring, Bewertung, Kommunikation).

Ziele der Arbeit:

1. Technologiescreening mittels Recherche und Experteninterviews und geeignete Aufbereitung der Funktionen digitaler Kollaborationstools
2. Ableitung von Einsatzmöglichkeiten in der Mitarbeitersteuerung

Voraussetzungen:

• Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
• Strukturiertes und analytisches Vorgehen

Einstiegsliteratur:

• Baumgarten, C.; Brenner, A.; Engelke, D.; Stöckler, S.; Thiel, C.; Thoma, A.; Zimmermann, H.-D. (2022): Perspektiven auf das Konzept der digitalgestützten Zusammenarbeit. In: Hybride Arbeitsgestaltung. Herausforderungen und Chancen. Hrsg.: A. Cloots, 1. Auflage. Springer Gabler: Wiesbaden, S. 143-177.
• Abels, K. (2022): Mehr Homeoffice – mehr Digital Leadership? Eine Analyse des Führungshandelns in veränderten Arbeitswelten. In: Corporate Communications Journal 7 (1), S. 7-16.
• Merchant, K. A.; van der Stede, W. A. (2017). Management control systems: Performance measurement, evaluation and incentives. 4. Auflage. Harlow: Pearson.

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Forschungsfrage: Wie kann die Wirtschaftlichkeit von Subscription Models im Maschinen- und Anlagenbau bewertet werden?

Hintergrund:

Im Rahmen von Subscription Models zahlen Kunden kontinuierlich für die Nutzung einer Leistung anhand verschiedener Zeit- oder Leistungsgrößen („Pay-per-X“), während das Eigentum beim Anbieter verbleibt. Anwendungsfälle sind zunehmend auch im Maschinen- und Anlagenbau zu finden. Hier lassen sich Kooperationen von Anbietern mit weiteren Akteuren des Wertschöpfungsnetzwerks beobachten (Lieferanten, Finanzierungspartner, Versicherer, IoT-Dienstleister), woraus sich besondere Herausforderungen für die betriebswirtschaftliche Steuerung ergeben.

Ziele der Arbeit:

1. Systematische Darstellung der Kosten- und Nutzenpotenziale für Anbieter und Kunden von Subscription Models im Maschinen- und Anlagenbau
2. Ergänzung der Perspektive weiterer Stakeholder im Wertschöpfungsnetzwerk (Lieferanten, Finanzierungspartner, Versicherer, IoT-Dienstleister)
3. Ableitung von Kennzahlen zur Bewertung der Wirtschaftlichkeit des Subscription Models aus der Perspektive verschiedener Stakeholder
    

Voraussetzungen:

• Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
• Strukturiertes und analytisches Vorgehen

Einstiegsliteratur:

• Stojkovski, I., Achleitner, A.-K., Lange, T. (2021): Equipment as a Service – The Transition Towards Usage-Based Business Models, SSRN, S. 1-44.
• Schuh, G., Wenger, L., Stich, V., Hicking, J., Gailus, J. (2020): Outcome Economy – Subscription Business Models in Machinery and Plant Engineering, in: Procedia CIRP 93(1), S. 599-604
• Seiter, M., Grünert, L., Kenner, K. (2021): Subscription Models – Merkmale, Praxisbeispiele und Auswirkungen auf die Unternehmensteuerung, in: Schmalenbach IMPULSE (1), S. 1-17.

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Forschungsfrage: Wie kann Prompt Engineering für ein bestmögliches Ergebnis von Large-Language-Models eingesetzt werden?

Hintergrund:

Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, insbesondere Large-Language-Models (LLM), bedeuten grundlegende Veränderungen für Gesellschaft und Unternehmen. LLM, als künstliche neuronale Netze, beherrschen die natürliche Sprachverarbeitung, können menschenähnliche Texte verfassen und Fragen beantworten. Die Steuerung von LLM erfolgt durch sogenannte Prompts, also Anweisungen an das LLM, die die Effektivität des Umgangs mit diesen Modellen maßgeblich beeinflussen.

Ziele der Arbeit:

1. Systematische Literaturrecherche zum Thema Prompt Engineering
2. Aufbereitung der wissenschaftlichen Erkenntnisse (z.B. in Form einer Tabelle)

Voraussetzungen:

• Selbständiges, zuverlässiges und gewissenhaftes Arbeiten
• Strukturiertes und analytisches Vorgehen

Einstiegsliteratur:

• Sorensen et al. (2022): An information-theoretic approach to prompt engineering without ground truth labels. In: arXiv preprint.
• White et al. (2023): A prompt pattern catalog to enhance prompt engineering with chatgpt. In: arXiv preprint.
• Zhao et al. (2023): A survey of large language models. In: arXiv preprint.
• Zhou et al. (2022): Large language models are human-level prompt engineers. In: arXiv preprint.

Bei Interesse wenden Sie sich bitte an Natalie Rupp (natalie.rupp(at)uni-ulm.de).