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Akzeptanz und Reaktanz gegenüber personalisierten Werbeanzeigen in den sozialen Medien
No full textPersonalisierte Werbeanzeigen spielen im Social-Media-Kontext eine immer bedeutendere Rolle. Starke Personalisierung der Inhalte kann dazu führen, dass diese von Nutzer:innen als zu invasiv wahrgenommen werden. Aus diesem Grund steigt das Interesse der Unternehmen jene Wirkungsmechanismen zu verstehen, die die Einstellung von Social-Media-Nutzer:innen beeinflussen. Im Rahmen dieser Arbeit werden wesentliche Akzeptanz- und Reaktanzfaktoren hinsichtlich personalisierter Werbeanzeigen auf Basis der wissenschaftlichen Literatur identifiziert und diskutiert. Als theoretische Grundlage dienten insbesondere das TAM, das UTAUT2-Modell sowie die psychologische Reaktanztheorie. Auf dieser Basis wurde ein neues Forschungsmodell erstellt, mithilfe dessen eine empirische Online-Befragung in der DACH-Region durchgeführt wurde.
Die Ergebnisse der wissenschaftlichen Theorien zu Akzeptanz- und Reaktanzfaktoren und der empirischen Untersuchung zeigen ein kohärentes Bild. Statistisch signifikante Ergebnisse konnten besonders im Zusammenhang zwischen dem Faktor der hedonischen Motivation und der Informativität festgestellt werden. Zudem besteht eine mittlere bis starke Abhängigkeit zwischen dem Einflussfaktor Vertrauen gegenüber den Meta-Plattformen Facebook und Instagram und der wahrgenommenen Invasivität der personalisierten Werbeanzeigen auf diesen Plattformen. Insgesamt konnten bestehende wissenschaftliche Ergebnisse hinsichtlich der Wirkung von Einflussfaktoren auf die Einstellungen gegenüber Social-Media-Werbung mithilfe der empirischen Untersuchung bestätigt werden. Plattformbezogene Faktoren beeinflussen werbungsbezogene Einflussfaktoren und umgekehrt. Daraus kann abgeleitet werden, dass Social-Media-Plattformen sowie Werbetreibende die Dynamiken zwischen den Akzeptanz- und Reaktanzfaktoren beachten sollten, um langfristig ihre Vertrauenswürdigkeit zu stärken.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
Technologieakzeptanz von Gesundheits-Apps mit Künstlicher Intelligenz
No full textHintergrund: Im Bereich der künstlichen Intelligenz gab es in den letzten Jahren enorme technologische Fortschritte. KI wird im Gesundheitswesen bereits in verschiedenen Bereichen eingesetzt. In den letzten Jahren finden sich vermehrt KI-Funktionen in Gesundheits-Apps. Mit aktuellem Stand sind keine Studien zur Technologieakzeptanz von Gesundheits-Apps mit KI aus dem europäischen oder deutschsprachigen Raum bekannt. Ziel der Arbeit war die Erstellung eines Arbeitsmodells zur Technologieakzeptanz von Gesundheits-Apps mit KI und die Validierung davon.
Methode: Auf Basis der Literaturrecherche wurde ein Arbeitsmodell erstellt. Eine Online- Umfrage wurde durchgeführt um soziodemografische Daten und die Nutzungshäufigkeit von Gesundheits-Apps zu erheben. Ein Teil war die Bewertung von Aussagen zur Technologieakzeptanz von Gesundheits-Apps mit KI. Die Daten wurden mit deskriptiver und inferenzieller Statistik ausgewertet.
Ergebnisse: Die Umfrage ergab 70 gültige Fragebögen. Die TeilnehmerInnen waren 33,5 ± 9,9 Jahre alt. 49 % waren männlich, 47 % weiblich und 4 % gaben „Inter/Divers/ Offen“ an. 71 % der TeilnehmerInnen nutzen aktuell Gesundheits-Apps und 25 % nutzen aktuell Gesundheits-Apps mit KI. Das am häufigsten genutzte App mit KI war „Flo Zyklus- und Eisprungkalender“. Aus dem Arbeitsmodell hatte die Prädiktorvariable „Erwarte Leistung“ in den Regressionsmodellen einen signifikanten positiven Effekt auf die Verhaltensabsicht Gesundheits-Apps mit KI zu nutzen. Dies deckte sich mit den Studien aus der Literaturrecherche, die jedoch größtenteils andere Untersuchungsobjekte und Technologieakzeptanzmodelle hatten. Die anderen Prädiktorvariablen des Arbeitsmodells zeigten heterogene Ergebnisse.
Schlussfolgerung: Die „Erwartete Leistung“ hatte signifikante Effekte auf die Verhaltensabsicht Gesundheits-Apps mit KI zu nutzen und ist ein Prädiktor für die tatsächliche Nutzung. Für die App-Entwicklung sollte berücksichtigt, dass ein App einen Mehrwert haben und zur besseren Gesundheit führen soll, und dieser effektiv kommuniziert wird. Dennoch sind weitere Forschungen über die Ursachen und Zusammenhänge notwendig.Auf Titelblatt Jahr fälschlicherweise als 2024 angegeben.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
Wissensarbeiter Wissensarbeiterinnen
No full textThe digital transformation has profoundly reshaped the world of work and society in recent years. Artificial Intelligence (AI), particularly generative AI such as ChatGPT, plays a key role in this shift by opening new possibilities for numerous applications and further driving digital transformation. The widespread availability of these technologies has increased their use but also introduced risks, such as the uncontrolled adoption by employees, known as "Bring Your Own AI" (BYOAI).
This thesis explores how "co-intelligence" collaboration between knowledge workers and generative AI can be used productively in product development. Using a deductive approach and an online survey, the BYOAI phenomenon in companies is examined, focusing on a case study where no AI usage guidelines are in place. The study investigates whether the lack of such guidelines leads to generative AI being used in an uncontrolled and uncoordinated manner. The aim is to analyze usage patterns and frequencies, identify productivity gains, and derive recommendations for responsible AI adoption.
The findings reveal that experimental or casual use of generative AI poses significant risks to employees and organizations due to insufficient AI skills and a lack of awareness about data protection. These risks include uncontrolled data leakage, violations of corporate policies, and potential legal conflicts. At the same time, the study highlights that effective use of generative AI depends on experimentally acquired prior knowledge, enabling employees to enhance productivity through targeted AI tool usage. This knowledge includes a deep understanding of AI functionality, the ability to evaluate results within context, and confidence in adhering to data protection regulations.
The development of clear rules and behavioral guidelines can mitigate uncontrolled use and promote the strategic integration of generative AI in the workplace. The cointelligence approach emphasizes the synergy between human expertise and the technical strengths of AI, providing a foundation for productive and innovative applications in the knowledge work sector.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
Gamified Customer Journeys im E-Commerce : eine systematische Literaturanalyse
No full textThis master’s thesis investigates the systematic implementation of gamification elements along the customer journey in e-commerce to enhance consumer behavior. Through a systematic literature review guided by the Kitchenham method, 42 peer-reviewed studies from 2020 to 2025 were analyzed, sourced from ScienceDirect, BASE, and ACM Digital Library. The study addresses three core research questions: (1) which gamification elements are most effective in specific customer journey phases, (2) how intrinsic and extrinsic motivation are influenced by these elements, and (3) key challenges in gamification implementation.
Findings reveal that narrative and immersive elements (e.g., storytelling) optimally engage users during early customer journey phases (awareness, consideration), while progress-tracking mechanics (e.g., badges, leaderboards) strengthen retention and advocacy. Extrinsic rewards, such as discounts, drive immediate purchases, whereas intrinsic motivators like curiosity and competence dominate exploratory interactions. Social features (e.g., competitions) consistently boost engagement across all phases. Challenges include user overload, frustration, and engagement fatigue caused by repetitive gamification mechanics and excessive complexity. These challenges can be mitigated through optimized game mechanics, adaptive personalization, and user-centric design approaches that prioritize engagement without overwhelming users.
The study confirms gamification’s potential to increase engagement and purchase intent but underscores its dependency on phase-specific, motivationally aligned design. Practical recommendations include integrating gamification as a dynamic, context-sensitive tool rather than a standalone feature. For academia, future research should focus on underexplored gamification elements such as immersion and narrative-driven mechanisms, their phasespecific effectiveness along the customer journey, and the long-term psychological impact of gamification strategies on consumer behavior.
The findings contribute to a structured understanding of gamification in e-commerce, emphasizing the importance of adaptive, user-centered implementation.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
The generalized interest rate model
No full textThe thesis introduces a novel framework for modelling short-term interest rates across various regimes by developing a Generalized Interest Rate Model. Traditional interest rate models often fail under negative interest rate policy regimes or struggle between rate landscape transitions. To address this gap, GIRM combines two user-defined SDEs, each of which is suited for specific IR regime. The transition between regimes is governed by a smooth switching function, allowing the model to adapt to developing market conditions without the need of introducing artificial shift parameters.
Three model specifications are evaluated: Ito & Ito diffusion, Vasicek & CIR, and Hull-white & extended CIR, representing various economic interpretability. Parameter estimation is performed using the Generalized Method of Moments and the model is tested on real-world, euro area short spot rate, specifically of 3-month maturity. The results suggest that the GIRM effectively captures regime-specific behaviours, fits the data well within in-sample period and demonstrates robust out-of-sample performance. The framework accommodates for both arbitrage-free and equilibrium models, both of which are highly valued in forecasting, risk management and monetary policy analysis.
The paper is particularly relevant for risk managers and public financial institutions, offering a flexible and realistic tool for modelling interest rate dynamics in a post crisis monetary landscape.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
Quantitative asset allocation : a portfolio construction approach using country-specific equity ETFs
No full textAsset allocation in portfolio management is a fundamental concept within the finance industry which focuses on the strategic allocation of investments across different asset classes in order to improve the portfolios performance and balance its risk-return profile. In the context of equities, several allocation strategies can be conducted in order to achieve optimized portfolio performance and long-term financial goals of the investor. In the field of quantitative finance several methods like modern portfolio theory (MPT) or the capital asset pricing model (CAPM) provide frameworks in order to diversify portfolios and evaluate its risk and return. Additionally, statistical tools and data-driven approaches can be implemented to so that portfolio managers and investors can identify the optimal combinations of assets in order to achieve the investments goals of the investor. Effective asset allocation requires a deep understanding of risk management, financial markets, the behavior of different assets during different market periods and also the application of quantitative model in order to achieve optimal investments outcomes.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
Physiotherapeuten Physiotherapeutinnen
No full textDie vorliegende Arbeit hat zum Ziel, den Einsatz von Rehabilitationstechnologien im physiotherapeutischen Setting, insbesondere im orthopädisch/traumatologischen Bereich, zu untersuchen. Es soll aufgezeigt werden, welche Technologien sich für die physiotherapeutische Behandlung eignen und welche Faktoren die Akzeptanz und Integration von Rehabilitationstechnologien in den klinischen Arbeitsalltag beeinflussen. Dies ist von Relevanz, da es im Rahmen der digitalen Transformation zwar zahlreiche Gesundheitstechnologien gibt, diese jedoch vom Fachpersonal nur selten eingesetzt werden.
Daher fokussiert sich der empirische Teil der Arbeit auf die Perspektiven der Physiotherapeut*innen des Therapieinstituts Wittgruber. Dies geschieht mittels eines Expert*inneninterviews, in dem die Ansichten der Therapeut*innen zum Einsatz von Technologien, im Speziellen der Smartwatch, im Therapieprozess erhoben werden. Deren Inhalte werden anschließend mittels einer qualitativen Inhaltsanalyse ausgewertet. Ziel war es dabei, praxisrelevante Erkenntnisse zu gewinnen, die die Integration von digitalen Gesundheitstechnologien in die klinische Praxis fördern.
Die Analyse der Interviewergebnisse zeigte, dass die Integration von Rehabilitationstechnologien von den Therapeut*innen grundsätzlich positiv wahrgenommen wird. Allerdings wird diese durch die mangelnde Verfügbarkeit, unzureichende wissenschaftliche Leitlinien und fehlende Fortbildungsmöglichkeiten eingeschränkt. Als weitere entscheidende Faktoren für eine erfolgreiche Implementierung wurden eine benutzer*innenfreundliche Handhabung und leicht zugängliche Lösungen identifiziert. Darüber hinaus wurde die Smartwatch als nützliches Hilfsmittel eingestuft, das zur Überwachung von Rehabilitationszielen sowie zur Unterstützung von Therapie und Prävention beitragen kann. Allerdings wurden auch gewisse Herausforderungen identifiziert. Die Ergebnisse legen nahe, dass gezielte Schulungen für das medizinische Personal und eine systematische Berücksichtigung der Bedürfnisse der Patient*innen unerlässlich sind, um das volle Potenzial der Technologien für den Behandlungsprozess zu erschließen.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
The performance of ETF portfolios compared to investment funds
No full textThis paper examines the development and significance of exchange-traded funds (ETFs) and actively managed funds. It explores how these two investment types differ in terms of return, risk, and cost structure, and what role they can play for private investors in long-term wealth creation. The paper examines the historical developments and structural characteristics of both investment types, as well as their tax treatment and regulatory framework in Austria.
The empirical analysis is based on a broad dataset of sector-specific funds from the technology, pharmaceutical, and healthcare sectors, as well as dividends. In addition to pure performance evaluation, key metrics such as volatility and the Sharpe ratio are calculated to enable sound statements about the risk-return relationship.
This paper is aimed at private investors who want to gain a systematic overview of the advantages and disadvantages of both approaches. The goal is to provide a better understanding of the functioning, opportunities, and challenges of ETFs and actively managed funds in the current economic context and to demonstrate a trend that is more profitable for private investors.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
Analyzing start-up investments in Austria : a comparative study of business angels and venture capital firms
No full textStart-ups play an important role for the growth and job creation within an economy. Even during recent economic developments such as the Covid-19 pandemic, the rise in inflation and interest rates, the Austrian start-up ecosystem has remained strong. However, securing funding during times of economic worsening remains a challenge, especially for young companies without a track record. Research has shown that business angels and venture capital firms serve as an essential funding source for Austrian start-ups, bridging the gap between early-stage financing and institutional investments. Furthermore, they support by offering their industry knowledge, networks, and strategic guidance. This thesis examines the decision-making criteria, risk assessment approaches, and value-adding activities of business angels and venture capital firms in Austria. In addition, it also explores how these factors change in response to economic fluctuations. A qualitative research format was chosen, conducting semi-structured expert interviews with both Austrian business angels and venture capitalists. Findings of the study suggest that both investor types have different strategies to identify a suitable opportunity and minimize their risk exposure. The decision-making process of business angels is heavily influenced by qualitative criteria. The place importance on their intuition, the personal characteristics of the founder as well as a close relationship with the founder. Venture capitalists, by contrast, apply a more structured approach through standardized frameworks and financial performance metrics. Furthermore, the findings indicate that both investor types adapted their investment behavior and risk appetite in response to the economic changes. The findings of this thesis largely align with the existing body of literature.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
