Fachbereich Wirtschaftswissenschaften
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This research paper investigates the temporal and mental workload as well as work satisfaction regarding bureaucratic, administrative household labor, with a focus on socio-demographic differences. The study utilizes a paid online survey with 617 socio-demographically distributed participants. The results show significant differences in the temporal workload of different chore categories and in the quality of work, whereby satisfaction and mental workload are examined. In addition, the influences of gender, age, and education are analyzed, revealing differences in temporal and mental workload as well as work satisfaction. Our findings confirm prevailing literature showing that women have lower work satisfaction and a higher workload. In addition, we also discovered that younger people and groups of people with higher incomes have a higher level of satisfaction and a higher workload. In our study, a perceived high mental workload does not necessarily go hand in hand with a low level of satisfaction. This study contributes to the understanding of the bureaucratic burden on adults in their households and the variety of activities to manage private life.
Enlarged Education – Exploring the Use of Generative AI to Support Lecturing in Higher Education
(2024)
The rapid progress in sensor technology has empowered smart home systems to efficiently monitor and control household appliances. AI-enabled smart home systems can forecast household future energy demand so that the occupants can revise their energy consumption plan and be aware of optimal energy consumption practices. However, deep learning (DL)-based demand forecasting models are complex and decisions from such black-box models are often considered opaque. Recently, eXplainable Artificial Intelligence (XAI) has garnered substantial attention in explaining decisions of complex DL models. The primary objective is to enhance the acceptance, trust, and transparency of AI models by offering explanations about provided decisions. We propose ForecastExplainer, an explainable deep energy demand forecasting framework that leverages Deep Learning Important Features (DeepLIFT) to approximate Shapley values to map the contribution of different appliances and features with time. The generated explanations can shed light to explain the prediction highlighting the impact of energy consumption attributes corresponding to time, such as responsible appliances, consumption by household areas and activities, and seasonal effects. Experiments on household datasets demonstrated the effectiveness of our method in accurate forecasting. We designed a new metric to evaluate the effectiveness of the generated explanations and the experiment results indicate the comprehensibility of the explanations. These insights might empower users to optimize energy consumption practices, fostering AI adoption in smart applications.
As voice assistants (VAs) become more advanced leveraging Large Language Models (LLMs) and natural language processing, their potential for accountable behavior expands. Yet, the long-term situational effectiveness of VAs’ accounts when errors occur remains unclear. In our 19-month exploratory study with 19 households, we investigated the impact of an Alexa feature that allows users to inquire about the reasons behind its actions. Our findings indicate that Alexa's accounts are often single, decontextualized responses that led to users’ alternative repair strategies over the long term, such as turning off the device, rather than initiating a dialogue about what went wrong. Through role-playing workshops, we demonstrate that VA interactions should facilitate explanatory dialogues as dynamic exchanges that consider a range of speech acts, recognizing users’ emotional states and the context of interaction. We conclude by discussing the implications of our findings for the design of accountable VAs.
Explaining AI Decisions: Towards Achieving Human-Centered Explainability in Smart Home Environments
(2024)
The air quality in many German cities does not comply with EU-wide standards. Vehicle emissions, in particular, have been identified as an important cause of air pollution. As a result, driving bans for diesel vehicles with critical pollutant groups have been imposed by courts in many places in recent history. Against the backdrop of the growth of major German cities over the last few years, the question has become whether and how a change in the modal split in favor of more environmentally and climate-friendly public transport sector can be achieved. The Federal City of Bonn is one of five model cities that is testing measures to reduce traffic-related nitrogen dioxide emissions through a Climate Ticket as a mobility flat rate for one year for 365 €, which is part of the two-year "Lead City" project funded by the federal government. A quantitative survey (n = 1,315) of Climate Ticket users as well as the logistic regression carried out confirm that a change in individual mobility behavior in favor of public transport is possible by subsidizing the ticket price. The results show that individual traffic could be saved on the city's main congestion axes. In order to achieve a sustainable improvement in air quality, such a Climate Ticket must be granted on a permanent basis, with a well-designed mobility offer and must be generous in terms of the group of authorized persons and the area of validity.
The United States has a long tradition in evaluation of political programs. In the 1930s and 1940s, programs were initiated to reduce unemployment and improve social security as part of the “New Deal.” In the late 1960s, somewhat comparable to the U. S. at that time, Germany’s new government started its own “New Deal.” Unemployment was modest but the growth of the economy was declining. The German government wanted to implement programs in order to follow a path of steady growth. Since most of the programs were evaluated, a growing market of evaluation could be observed at that time.
BWL-Formeln für Dummies
(2024)
BWL kompakt für Dummies
(2023)
"BWL kompakt für Dummies" bietet Ihnen eine verständliche Einführung in die Betriebswirtschaftslehre, egal ob Sie sie für die Aus- oder Weiterbildung brauchen oder sich einfach schlau machen wollen. Tobias Amely stellt Ihnen die wesentlichen Elemente und Grundbegriffe der Betriebswirtschaftslehre vor und zeigt die Bezüge zur Unternehmenspraxis auf: Materialwirtschaft, Leistungsbereitstellung und Produktion, Marketing, Investition und Finanzierung, Unternehmensorganisation und -führung, Rechnungswesen und Controlling. (Verlagsangaben)
Studie BPM Compass 2024
(2024)
Die Studie BPM Compass 2024 untersucht aktuelle Trends, Erfolgsfaktoren und Entwicklungen im Business Process Management (BPM). Sie behandelt Themen wie Ziele, Status Quo, Unternehmenskultur, Zufriedenheit, Erfolg und Systemintegration. Das Design lehnt sich an die Studie von 2016 an, um Vergleichsanalysen zu ermöglichen, wurde aber moderat modernisiert. Die Ergebnisse basieren auf einer Online-Befragung mit 138 Teilnehmern im Februar und März 2024 und sind indikativ. Die Studie wurde in Kooperation der Technischen Hochschule Mittelhessen (THM), der Hochschule Koblenz, der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg, der Humboldt-Universität zu Berlin, der Deutschen Gesellschaft für Qualität (DGQ) und der Gesellschaft für Prozessmanagement (GP) durchgeführt.
Interdisciplinary research (IDR) is a widely applied research approach, combing the efforts of multiple academic disciplines to work on complex problems. Within transdisciplinary research (TDR), non-academic stakeholders participate in the project and offer hands-on experience to the research. These integrative approaches are praised for the ability for addressing ‘wicked problems’ and can lead to new perspectives on relevant contemporary challenges. This working paper is analysing the cooperation and exchange of involved disciplines in the German-Ghanaian interdisciplinary research project Energy-Self-Sufficiency for Health Facilities in Ghana (EnerSHelF). The results are presented in a Collaboration Frequency Network (CFN) as well as qualitatively examined to unravel the level of interaction and perspectives on chances and challenges of IDR and TDR. The analysis shows that disciplinary closeness, data collection and exchange, and individual effort are affecting the level of collaboration among other reasons. Concluding the authors develop recommendations for future IDR and TDR projects.
Verbraucherinformatik
(2024)
In einer Zeit, in der digitale Technologien nahezu jeden Aspekt unseres Lebens durchdringen, ist es unerlässlich, die tieferen Zusammenhänge des digitalen Konsums zu verstehen. Erstmalig bietet dieses open access-Lehrbuch einen Wegweiser durch die vielfältigen Facetten der Digitalisierung des Konsums. Dabei verbindet es die Disziplinen der angewandten Informatik und Verbraucherwissenschaften.
Die Leserinnen und Leser erhalten Einblick in die digitale Konsumlandschaft, ausgehend von der historischen Entwicklung des (digitalen) Konsums. Dazu vermittelt das Lehrbuch zentrale Grundbegriffe und Themen der Verbraucherinformatik und stellt verschiedene Konsumtheorien aus den Disziplinen Wirtschaftswissenschaften, Psychologie und Sozialwissenschaften vor. Praxisnahe Beispiele aus der Digitalisierung bieten Einsichten in unterschiedliche Perspektiven, während vertiefende Textboxen und Selbstreflexionsfragen das Verständnis fördern.
Inhaltlich decken die Autorinnen und Autoren Themen von Datenschutz bis zur Sharing Economy ab und geben insbesondere auch praktische Ansätze für Themen wie Verbraucherschutz und Nachhaltigkeit mit auf den Weg. Die Anwendungs- und Querschnittsthemen der Verbraucherinformatik reichen von der Digitalisierung der Haushalte und Märkte über Fragen des digitalen Verbraucherschutzes bis hin zu zentralen gesellschaftlichen Fragestellungen rund um die Themen Fairness, Verantwortung und Nachhaltigkeit bei der Gestaltung von digitalen Technologien.
Das Buch bietet einen umfassenden Überblick, der sowohl für Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften als auch der angewandten Informatik von bedeutendem Wert ist.
Einordnung und Hintergrund
(2024)
Digitale Produkte und Dienstleistungen sind integraler Bestandteil des Alltags. Mobile Geräte sind in jedem Bereich präsent, vom Finanzmanagement bis zur Gesundheitsversorgung. Die Art des Konsums hat sich mit der Digitalisierung des Alltags der Verbraucher:innen grundlegend gewandelt, was neben Fragen nach Geschäftsmodellen auch solche nach Verbraucherschutz und Nachhaltigkeit aufwirft. Die Verbraucherinformatik untersucht diese Entwicklungen und ihre Auswirkungen auf Gesellschaft und Individuen. Dieses Kapitel gibt eine Einführung in die Disziplin und skizziert die Entwicklung des digitalen Konsums sowie die damit verbundenen Veränderungen für die Verbraucher:innen von der Verbreitung der ersten Heimcomputer bis heute. Zudem stellt es zentrale Grundbegriffe vor und gibt einen Überblick über das didaktische Konzept sowie die Inhalte der weiteren Kapitel des Lehrbuchs.
In diesem Kapitel werden wichtige theoretische Konsumtheorien und ihr Bezug zur Verbraucherinformatik besprochen. Hierzu gehören Markttheorien, die die Verbraucher:in als rationalen Marktakteur verstehen, und psychologische Ansätze, die das individuelle Konsumverhalten auf Basis von Bedürfnissen, Kognition und Emotionen zu erklären versuchen. Darüber hinaus werden gesellschafts- und kulturwissenschaftliche Ansätze vorgestellt, welche die gesellschaftliche Prägung und symbolische Bedeutung des Konsums betonen. Ein Fokus liegt dabei auf praxistheoretischen Ansätzen, die vor allem die materielle Ebene, die performative Ausgestaltung und die Routinehaftigkeit von Konsum in den Blick nehmen. Ziel des Kapitels ist es, die verschiedenen Ansätze mit ihren jeweiligen Stärken und Schwächen vorzustellen und Leser:innen Orientierungswissen mit an die Hand zu geben, welche theoretische Linse für welche Fragestellung geeignet ist, da die Wahl eines bestimmten Ansatzes von der konkreten Forschungsfrage abhängt.
Digitaler Haushalt und Markt
(2024)
In diesem Kapitel werden die Perspektive des Privathaushalts und die Perspektive des Marktes erörtert. Ein:e Verbraucher:in, welche:r innerhalb eines Haushalts zur Bedürfnisbefriedigung wirtschaftet, erledigt dabei Hausarbeit durch Kochen, Putzen, Waschen, tätigt den Abschluss von Verträgen, die Pflege von Einkaufslisten oder eine Finanzplanung. Dabei haben Verbraucher:innen unterschiedliche Praktiken und Bewältigungsstrategien entwickelt, die es in der Verbraucherinformatik zu analysieren gilt. Physische Hausarbeit wird bereits im Smart-Home-Kontext durch intelligente Maschinen (oft Roboter genannt) ausgelagert. Kognitive Hausarbeit im alltäglichen Handeln (bspw. bei Verträgen) kann und wird in Zukunft durch Software wie auch Intermediäre unterstützt werden. Digitale Märkte stellen eine häufige Form der Intermediation dar, die Besonderheiten und Effekten unterliegt, welche das Verbraucherverhalten beeinflussen können. So gewinnen zum Beispiel einige wenige Anbieter mithilfe von Netzwerkeffekten, Skaleneffekten und Lock-in-Effekten zunehmend an Marktdominanz und verdrängen kleinere Anbieter, was zu Quasimonopolen führen kann. Digitale Märkte zeichnen sich zudem durch ihre Vertrauensfunktion in der Internet-Ökonomie aus.
Digitaler Verbraucherschutz
(2024)
Verbraucher:innen hinterlassen Spuren in nahezu allen Bereichen und Lebensräumen. Besonders der stetig wachsende digitale Lebensraum ist voll von Informationen und Daten. Durch die Allgegenwärtigkeit datensammelnder Dienste und Geräte wie das Smartphone durchdringen diese immer tiefer auch die analogen Bereiche des Lebens. In diesem Kapitel geht es um Privatsphäre, Verbraucherdaten und die resultierende Cyberkriminalität. Es werden Wege aufgezeigt, wie Verbraucher:innen sensibilisiert und befähigt werden können, um sich selbst, ihre Privatsphäre und ihre Daten zu schützen. Außerdem geben wir einen Überblick, welche Arten von Cyberkriminalität es gibt und was darunter verstanden wird. Hierbei wird auf Verbraucherschutz, Privatsphäre und die verschiedenen Arten des Onlinebetrugs eingegangen. Wir bieten einen Einblick in die „digitale Resilienz“ von Verbraucher:innen und erfassen die verschiedenen Präventions- und Bewältigungsstrategien, die Opfer anwenden.
Digitale Verantwortung
(2024)
Die Verbreitung digitaler Systeme beeinflusst Entscheidungen, Gesetze, Verhalten und Werte in unserer Gesellschaft. Dies wirkt sich auf Konsumgewohnheiten, Marktbeziehungen, Machtverteilung, Privatsphäre und IT-Sicherheit aus. Damit einhergehende Veränderungen haben direkte Auswirkungen auf unser Leben, was im Bereich der Technikfolgenabschätzung bzw. der angewandten Informatik unter dem Stichwort ELSI diskutiert wird. Dieses Kapitel fokussiert auf entsprechende Fragestellungen bezüglich ethischer Auswirkungen. Insbesondere rückt Fairness im Kontext automatisierter Entscheidungen in den Fokus, da Verbraucher:innen diesen zunehmend ausgesetzt sind. Zudem wird im Rahmen der gestiegenen Besorgnis über ökologische Auswirkungen das Thema Nachhaltigkeit am Beispiel von „Sharing Economy“ und „Shared Mobility“ weiter vertieft.
Digitale Gestaltung
(2024)
Die digitale Gestaltung in der Verbraucherinformatik stellt den Menschen und seine Konsumpraktiken in den Gestaltungsmittelpunkt. Dieses Kapitel erläutert gängige Designansätze und -vorgehen in der Software-Artefaktgestaltung und diskutiert die nutzer:innenzentrierten Kriterien und Ziele, die durch die Gebrauchstauglichkeit (Usability) und das Nutzungserlebnis (UX) maßgeblich bestimmt werden. Mit Rückbezug auf soziale Praktiken werden diese und die gesellschaftliche Partizipation im Allgemeinen als Designmaterial vorgestellt. Abschließend werden in zwei Design Case Studies explorative Designansätze zur Gestaltung neuer Technologien exemplarisch erläutert und diskutiert.
Diese etablierte Formelsammlung enthält und erklärt mathematische Formeln innerhalb ökonomischer Zusammenhänge, wie sie in den Wirtschaftswissenschaften und in der wirtschaftswissenschaftlichen Praxis unbedingt notwendig sind. Das Verständnis der Formeln und deren praktische Anwendung werden durch nützliche Hilfen und erklärliche Beispiele sinnvoll unterstützt, so dass der Kontext wirtschaftsmathematischer Formeln klar und verständlich dargestellt wird. Diese Formelsammlung ist ein unverzichtbares Tool für Studierende der Wirtschaftswissenschaften, aber auch ein nützliches Nachschlagewerk für Verantwortliche aus Wirtschaft, Politik und Lehre. Die Inhalte wurden für die 6. Auflage teilweise überarbeitet und ergänzt. (Verlagsangaben)
The fields of humanoid service robotics and human-robot interaction are interdisciplinary domains that are increasingly gaining momentum in practice and academia. However, as it is a relatively new area of interest in retail contexts, there are unanswered questions and challenges. The aim of this study is to (1) investigate and evaluate the user experience and satisfaction of consumers in human-robot interactions in a retail scenario and (2) analyze the interaction between consumers’ age and satisfaction with their user experience with humanoid service robots. For this purpose, quantitative data was collected using a questionnaire filled out by customers of a shopping mall after they had interacted with a social robot of the model ‘Pepper’. Collected data was analyzed by using descriptive statistical analysis. The results suggest that consumers tend to evaluate their interaction experience positively and satisfactorily. In addition, age was found to have a significant impact on consumers' satisfaction with the robot, with younger participants tending to be more satisfied with the interaction than more senior ones. These results may have implications for the design of service robots and how innovative customer journeys may improve the attractiveness and satisfaction of retail shopping for consumers in different age groups.
This 3rd edition revised and extended compendium contains and explains essential mathematical formulas within an economic context. Newly added content introduces the mathematical practical application of optimization by using the Lagrange function, presenting the issue of linear optimization cases where the relative extremes (minima or maxima) of a linear (target) function can be determined under restrictive linear constraint and its relevance for business management practice.
The digitization of financial activities in consumers' lives is increasing, and the digitalization of invoicing processes is expected to play a significant role, although this area is not well understood regarding the private sector. Human-Computer Interaction (HCI) and Computer Supported Cooperative Work (CSCW) research have a long history of analyzing the socio-material and temporal aspects of work practices that are relevant for the domestic domain. The socio-material structuring of invoicing work and the working styles of consumers must be considered when designing effective consumer support systems. In this ethnomethodologically-informed, design-oriented interview study, we followed 17 consumers in their daily practices of dealing with invoices to make the invisible administrative work involved in this process visible. We identified and described the meaningful artifacts that were used in a spatial-temporal process within various storage locations such as input, reminding, intermediate (for postponing cases) buffers, and archive systems. Furthermore, we identified three different working styles that consumers exhibited: direct completion, at the next opportunity, and postpone as far as possible. This study contributes to our understanding of household economics and domestic workplace studies in the tradition of CSCW and has implications for the design of electronic invoicing systems.
Die moderne Arbeitswelt erfordert digitale Kompetenz, doch Hochschulen mangelt es an Angeboten zum digitalen Kompetenzaufbau Studierender. Peer-Angebote können ein sinnvoller Ansatz zur Förderung digitaler Kompetenz sein, allerdings fehlen empirische Belege für deren Wirksamkeit. Die Studie setzt hier an und evaluiert den digitalen Kompetenzerwerb von Teilnehmenden fachübergreifender Peer-Trainings auf Grundlage des DigComp Rahmenmodells. Die Ergebnisse zeigen, dass Trainings-Teilnehmende ihre digitale Kompetenz im Vergleich zur Kontrollgruppe signifikant stärker steigern konnten. Die Ausbildung zur bzw. zum Peer-Trainer:in sowie die Peer-Trainings wurden von allen Beteiligten sehr positiv bewertet.
INTRODUCTION: The cardiac magnetic resonance (CMR) data on mid- to long-term myocardial damage due to COVID-19 infections in elite athletes are scarce. Therefore, this study investigated the mid -to long-term consequences of myocardial involvement after a COVID-19 infection in elite athletes.
MATERIALS AND METHODS: This study included 27 athletes at the German Olympic Centre North Rhine-Westphalia (NRW)/Rhineland with a confirmed previous COVID-19 infection between January 2020 and October 2021. The athletes were part of an ongoing observational COVID-19 study at the Institute of Cardiology and Sports Medicine Cologne at the German Sport University (DSHS).Nine healthy non-athletes with no prior COVID-19 illness served as controls. CMR was performed within a mean of 182 days (standard deviation [SD] 99) of the initial positive test result.
RESULTS: CMR did not reveal any signs of acute myocarditis (according to the current Lake Louise criteria) or myocardial damage in any of the 26 elite athletes with previous COVID-19 infection. Of these athletes, 92% experienced a symptomatic course, and 54% reported symptoms lasting for more than 4 weeks. One male athlete was excluded from the analysis because CMR revealed an arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy (ARVC). Athletes had significantly enlarged left and right ventricle volumes and increased left ventricular myocardial mass in comparison to the healthy control group (LVEDVi 103.4 vs 91.1 ml/m2, p = 0.031; RVEDVi 104.1 vs 86.6 ml/m2, p = 0.007; LVMi 59.0 vs 46.2 g/m2, p = 0.002). Only two cases of elevated high-sensitivity-Troponin were documented; in one, the participant had previously engaged in high-intensity training, and in the other, CMR revealed a diagnosis of an arrhythmogenic cardiomyopathy.
CONCLUSION: Our findings suggest that the risk for mid- to long-term myocardial damage is very low to negligible in elite athletes. Our results do not allow conclusions to be drawn regarding myocardial injury in the acute phase of infection nor about possible long-term myocardial effects in the general population.
Verbraucherpolitik
(2023)
Green infrastructure has been widely recognized for the benefits to human health and biodiversity conservation. However, knowledge of the qualities and requirements of such spaces and structures for the effective delivery of the range of ecosystem services expected is still limited, as well as the identification of trade-offs between services. In this study, we apply the One Health approach in the context of green spaces to investigate how urban park characteristics affect human mental health and wildlife support outcomes and identify synergies and trade-offs between these dimensions. Here we show that perceived restorativeness of park users varies significantly across sites and is mainly affected by safety and naturalness perceptions. In turn, these perceptions are driven by objective indicators of quality, such as maintenance of facilities and vegetation structure, and subjective estimations of biodiversity levels. The presence of water bodies benefited both mental health and wildlife. However, high tree canopy coverage provided greater restoration potential whereas a certain level of habitat heterogeneity was important to support a wider range of bird species requirements. To reconcile human and wildlife needs in green spaces, cities should strategically implement a heterogeneous green infrastructure network that considers trade-offs and maximizes synergies between these dimensions.
In recent years, eXtended Reality (XR) technology like Augmented Reality and Virtual Reality became both technically feasible as well as affordable which lead to a drastic demand of professionally designed and developed applications. However, this demand combined with a rapid pace of innovation revealed a lack of design tool support for professional interaction designers as well as a knowledge gap regarding their approaches and needs. To address this gap, this thesis engages with the work of professional XR interaction designers in a qualitative research into XR interaction design approach. Therefore, this thesis applies two complementary lenses stemming from scientific design and social practice theory discourses to observe, describe, analyze, and understand professional XR interaction designers' challenges and approaches with a focus on application prototyping.
Improved Thermal Comfort Model Leveraging Conditional Tabular GAN Focusing on Feature Selection
(2024)
The indoor thermal comfort in both homes and workplaces significantly influences the health and productivity of inhabitants. The heating system, controlled by Artificial Intelligence (AI), can automatically calibrate the indoor thermal condition by analyzing various physiological and environmental variables. To ensure a comfortable indoor environment, smart home systems can adjust parameters related to thermal comfort based on accurate predictions of inhabitants’ preferences. Modeling personal thermal comfort preferences poses two significant challenges: the inadequacy of data and its high dimensionality. An adequate amount of data is a prerequisite for training efficient machine learning (ML) models. Additionally, high-dimensional data tends to contain multiple irrelevant and noisy features, which might hinder ML models’ performance. To address these challenges, we propose a framework for predicting personal thermal comfort preferences, combining the conditional tabular generative adversarial network (CTGAN) with multiple feature selection techniques. We first address the data inadequacy challenge by applying CTGAN to generate synthetic data samples, incorporating challenges associated with multimodal distributions and categorical features. Then, multiple feature selection techniques are employed to identify the best possible sets of features. Experimental results based on a wide range of settings on a standard dataset demonstrated state-of-the-art performance in predicting personal thermal comfort preferences. The results also indicated that ML models trained on synthetic data achieved significantly better performance than models trained on real data. Overall, our method, combining CTGAN and feature selection techniques, outperformed existing known related work in thermal comfort prediction in terms of multiple evaluation metrics, including area under the curve (AUC), Cohen’s Kappa, and accuracy. Additionally, we presented a global, model-agnostic explanation of the thermal preference prediction system, providing an avenue for thermal comfort experiment designers to consciously select the data to be collected.
The Peren Theorem
(2024)
The Peren-Clement Index
(2024)
Network Analysis Method
(2024)
Dynamic Programming
(2024)
Heuristic Methods
(2024)
Sequencing Problems
(2024)
Queueing Theory
(2024)
Linear Optimization
(2024)
