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Private Information Systems and Self-Tracking : Status-Quo and Usage Behavior
No full textDissertation, Otto-Friedrich-Universität Bamberg, 2019In der Mitte des 20. Jahrhunderts wurden Computer vorwiegend in militärischen, wissenschaftlichen, oder kommerziellen Anwendungsfeldern eingesetzt. Als Mitte der 70er Jahre die Computer-Industrie damit begann, Personalcomputer (PCs) zu verkaufen, hielten diese nicht nur verstärkten Einzug in Firmen, sondern auch Haushalte. Heutzutage haben sich zusätzlich zu PCs auch andere Informationssysteme (IS) auch über den professionellen Einsatz hinaus in anderen Bereichen etabliert. Die Miniaturisierung und Preissenkungen von IS sowie die Verbreitung des Internets haben einen erheblichen Teil zu dieser Verbreitung beigetragen. In Form von Heim-PCs, Telefonen, Tablets, Wearables, Smartwatches oder intelligenten Sensoren findet mittlerweile ein großer Teil der IS-bezogenen Gesamtausgaben, der Rechenleistung und der Interaktion mit IS im privaten Kontext statt. Außerdem erheben ubiquitäre IS immer mehr Daten zu verschiedenen Aspekten unseres Privatlebens.
Diese Dissertation fasst Systeme, die eine vermehrte Verbreitung im privaten Kontext erfahren, unter dem Begriff Private Informationssysteme (PIS) zusammen. Ein prominenter Anwendungsfall von PIS ist das sogenannte “Self Tracking”. Self Tracking subsumiert verschiedene Arten der Selbstvermessung und trägt dem Wunsch vieler Menschen Rechnung, Daten über persönliche (oft private) Aktivitäten zu sammeln, zu speichern, zu analysieren, zu reflektieren und dementsprechend zu agieren. Regelmäßig erfasste Größen sind beispielsweise tägliche Schritte, das allgemeine Fitnesslevel, das Körpergewicht oder gesundheitliche Aspekte. Ziel dabei ist es häufig, das Bewegungs- bzw. Fitnesslevel zu steigern. Eine andere Art der Selbstvermessung ist die Überprüfung der finanziellen Ausgaben oder die Aufzeichnung des Treibstoffverbrauches mit dem Auto, um Ausgaben zu kontrollieren und zu verringern. Aus diesem Grund stellt die zunehmende Selbstvermessung ein passendes Beispiel dafür dar, wie IS außerhalb traditioneller Unternehmensgrenzen rasch Fuß fassen und die Technologie in den Massenmarkt vordringen kann.
Trotz der starken Verbreitung von PIS und der zunehmenden Relevanz von Technologien zur Selbstvermessung äußern einige IS-Wissenschaftler widersprüchliche Meinungen über den Status von PIS und Selbstvermessung in der IS-Forschung. Außerdem konzentrieren sich Studien, die die Struktur der Disziplin untersuchen, vorwiegend auf den organisatorischen Kontext. Aus diesem Grund zielt die Dissertation darauf ab, die erste übergeordnete Forschungsfrage zu beantworten:
Wie ist der Status Quo zu PIS, insbesondere in Bezug auf Selbstvermessung, in der IS-Forschung?
Zur Beantwortung der ersten Forschungsfrage dient eine quantitative bibliometrische Analyse, welche das Ausmaß von IS-Artikeln untersucht, die sich auf den privaten Kontext konzentrieren. Somit wird der Status Quo der wissenschaftlichen Forschung zu PIS ermittelt. Dieser zeigt, dass eine geringe (insgesamt 7% von über 1.700 Artikeln aus der IS-Disziplin) aber steigende Anzahl (mit einem Anstieg von 2% ersten und 10% im letzten untersuchten Jahr) an Artikeln sich mit PIS beschäftigen. Gemäß den Aussagen von prominenten Wissenschaftlern spiegelt die Auseinandersetzung mit Selbstvermessung in der IS-Forschung noch nicht die Bedeutung von Selbstvermessung in der Praxis wider. Jedoch sieht es so aus, als würden vermehrt IS-Wissenschaftler und Top-Outlets der Disziplin auch Themen, die mit der wachsenden Verbreitung und der Nutzung von IS im privaten Kontext zusammenhängen, behandeln. Außerdem zeigt die Analyse, dass Forscher eher einseitig auf die Fragestellungen im privaten Kontext eingehen. Dies bezieht sich zum Beispiel auf das gewählte Handwerkszeug, wie die Forschungsmethode, oder der Fokus auf bestimmte Zeitschriften und Konferenztagungsbände zur Veröffentlichung. In einem weiteren Schritt beschäftigt sich die Dissertation verstärkt mit einem Anwendungsgebiet von PIS: IS zur Selbstvermessung. Eine qualitative Literaturrecherche gibt einen Überblick über die aktuellen Forschungserkenntnisse aus 114 Artikeln aus drei Disziplinen: IS, Mensch-Computer-Interaktion (MCI) und Psychologie. Eine Forschungsagenda, welche identifizierte Forschungslücken aufzeigt soll somit zukünftige Forschungsvorhaben unterstützten und Wissen verbessert sammeln sowie zur Verfügung stellen. Ein Hauptthema umfasst das Nutzungsverhalten von Self Tracking-IS.
Die Rolle von IS und die Umstände, welche die Einführung und Nutzung dieser Systeme beeinflussen, weichen in mehreren Aspekten von den im organisationalen Kontext dominierenden Mechanismen ab. Während sich die IS-Forschung traditionell auf den Einsatz von IS in organisationalen Kontexten konzentriert (innerhalb von und zwischen Organisationen), befassen sich aktuelle Forschungsfragen zunehmend auch mit dem privaten Kontext. Zugleich betonen zahlreiche Wissenschaftler, dass IS-Theorien und -Modelle in diesem neuen Kontext anders betrachtet werden müssen, da andere Gegebenheiten herrschen. Diese Gegebenheiten beziehen sich zum Beispiel auf die bereits in der Forschung identifizierten Unterschiede zwischen freiwilliger und vorgeschriebener IS-Nutzung oder hedonischer und nutzenbasierter Systeme. Somit beschäftigt sich die Dissertation mit der folgenden zweiten übergeordneten Forschungsfrage:
Wie nutzen Einzelpersonen Selbstvermessungsanwendungen?
Zur Beantwortung der zweiten allgemeinen Forschungsfrage wurde eine Feldstudie mit über 700 Teilnehmern durchgeführt, um die Aussagekraft herkömmlicher IS-Verhaltenserklärungsmodelle zu Verhaltensabsicht zur Nutzung („usage intention“), fortwährende Nutzungsabsichten („continuous intention“) und die wahrgenommene Nutzung („self-reported usage“) zu bewerten. Bei der Feldstudie weisen die traditionellen IS-Modelle eine hohe Vorhersagegüte für Verhaltensabsicht zur Nutzung von PIS auf, jedoch eine geringere Vorhersagegüte für fortwährende Nutzungsabsichten und keine Vorhersagegüte für die wahrgenommene Nutzung. Um die Vorhersagefähigkeit solcher Modelle zu verbessern, greift die Dissertation auf ein theoretisches Konzept zurück, welches von der IS-Forschung aufgrund ihres Fokus auf organisatorische Kontexte vernachlässigt wurde: Einstellungen („attitudes“). Die Arbeit entwickelt eine erste Version eines Messinstruments, das individuelle Einstellungen zur Selbstvermessung ermittelt. Inwieweit es die Vorhersagekraft erhöht, muss noch statistisch untersucht werden.
Die Dissertation trägt zur Diskussion über den Kern der IS-Forschung und der Rolle von IS im privaten Kontext bei. Darüber hinaus bietet die Dissertation eine systematische Literaturrecherche zur Selbstvermessungsforschung, wodurch das Ziel verfolgt wird, andere Forscher zur Vertiefung von Forschungsanstrengungen zu motivieren und ihnen bei der Ausrichtung künftiger Arbeiten zu helfen. Darüber hinaus bereitet die Literaturrecherche auch Forschungsergebnisse aus anderen Disziplinen wie MCI und Psychologie auf, welche sich für IS-Forscher als wertvoll erweisen können. Der zweite Teil der Dissertation liefert umfangreiche empirische Erkenntnisse, aus denen hervorgeht, dass andere Variablen benötigt werden, um Verhaltensabsichten und Verhaltensweisen in Bezug auf die Nutzung von Selbstvermessungsanwendungen im privaten Kontext zu verstehen. Die Dissertation leistet auch auf methodischer Ebene einen Beitrag, da sie eine der seltenen Studien enthält, die UTAUT-Modelle im Rahmen einer Feldstudie mit Längsschnittdaten einschließlich selbst eingeschätzter Nutzung untersucht. Schließlich stellt die Dissertation ein neues Instrument bereit, um die Einstellungen zur Selbstvermessung zu erfassen und traditionelle Instrumente und Verhaltenserklärungsmodelle zu verbessern.In the middle of the 20th century, computers were used for military, research, or professional applications. In the mid-1970s, the computer industry started selling personal computers (PCs) not only to companies and other institutions but also to households. Since then, PCs not only have conquered companies but also households. Today, PCs and other information systems (IS) have clearly expanded beyond professional use. The miniaturization and price decrease of IS and the Internet contribute to such a dissemination. In fact, a large share of IS-related overall spending, computing power, and interaction with IS – in the form of home PCs, phones, tablets, wearables, smartwatches, or smart sensors – is now taking place in private contexts, and ubiquitous IS are increasingly collecting data on various aspects of our private lives. This dissertation subsumes such systems that are being used in the private context under the term private information systems (PIS). One of the strongest among trending PIS technologies and applications is the class of self-tracking appliances. “Self-tracking” describes an individual’s desire to collect, store, analyze, reflect, and act upon data on personal (often private) activities (e.g., counting steps, fitness tracking, observing health issues, stepping on a weight scale, checking financial expenditures, noting gas consumption). As such, the proliferation of self-tracking is an example of IS that rapidly gain further ground outside traditional firm boundaries because they enter the mass market.
Notwithstanding the dissemination of PIS and the increasing relevancy of self-tracking, IS scholars show opposing opinions about the status of PIS and self-tracking technologies within IS research. Moreover, academic studies that investigate the structure of the discipline mostly focus on the organizational context. On this account, the dissertation aims at answering the first overall research question:
What is the status quo of PIS, especially self-tracking, in IS research?
The first overall research question is addressed by means of a quantitative bibliometric analysis that counts the number of articles on PIS within IS literature. The analysis reveals that the share of articles on PIS is small (7% out of over 1,700 IS articles) but growing (from 2% in the first to 10% in the last year of the observation). While the IS community may lag behind the vast expansion of IS use to private contexts, as several prominent scholars have stated, IS scholars and the discipline’s top outlets seem to increasingly address topics related to the growing ubiquity and use of IS in private contexts. Moreover, the analysis shows that scholars investigate research questions on the private context in a homogenous way. For example, this refers to a scholar’s choice of tools, such as research methods, or the focus on specific journals and conference proceedings for publication. As a next step, this dissertation focuses on a specific field of application of IS in the private context: IS for self-tracking. A qualitative literature review gives an overview of current insights from 114 articles on self-tracking in three disciplines – IS, Human-Computer Interaction (HCI), and psychology. The resulting research agenda with identified research gaps helps to correctly propagate existing knowledge and streamline future research. One major research gap concerns the usage behavior of self-tracking IS.
As the literature shows, the role of IS and the circumstances that might shape the adoption and usage of such PIS are fundamentally different in private contexts compared to professional contexts. While IS research has traditionally concentrated on the use of IS in professional contexts, a growing share of research questions seem to constantly shift to contexts beyond organizations. In this sense, IS scholars underline the relevance of revisiting IS theories and models in this new context that is shaped by other circumstances. Such circumstances have been identified for example in the context of volitional and mandatory IS usage or hedonic and utilitarian systems. Thus, the dissertation sets out to investigate the second overall research question:
How do individuals use self-tracking appliances?
To answer the second overall research question, a field study with over 700 participants was conducted to assess the power of traditional IS models to explain adoption intention, continuous usage intention, and self-reported usage. As a result, the traditional IS models reveal strong predictive value for adoption, but much less for continuous usage, and none for self-reported usage. In order to improve such models, the dissertation reverts to a theoretical concept that IS research has neglected due to its center of interest on organizational contexts: attitudes. The dissertation develops a first version of a measurement instrument that assesses individual attitudes toward self-tracking.
The dissertation contributes to the discussion of the identity of IS and the role of IS in the private context. Moreover, the dissertation offers a systematic literature review on self-tracking research, with the goal to stimulate future research on self-tracking. Furthermore, the literature review also includes research on self-tracking from other disciplines, such as HCI and psychology, which offer valuable insights for IS scholars. The second part of the dissertation provides large-scale empirical insights that show that additional variables are needed to understand behavioral intentions and usage in the private context – especially regarding continuous usage intentions related to self-tracking appliances. The dissertation also contributes on a methodological level, including one of the rare studies that investigates UTAUT models in the context of a field study with longitudinal data, including self-reports on usage. Finally, the dissertation provides a new instrument to measure attitudes toward self-tracking, that can help to improve traditional instruments and explanatory models
GPS Data-Based Plug-in Hybrid Electric Vehicle Simulation
No full textDissertation, Otto-Friedrich-Universität Bamberg, 2019The automotive sector, while being an example of a highly innovative industry driven by strong competitive pressure and constant technological progress, has never had to deal with truly disruptive changes regarding its products, processes, or value network structure. In this regard, the rise of electric mobility constitutes an unprecedented market change as it implies an extensive redefinition of the product architecture of cars, not only involving new technologies but also new market entrants from highly innovative industries, the anticipation of new business models, and a dependency on the electrical grid as an additional, essential infrastructure component.
In this context, decisions regarding both the capacity of batteries and the charging network play a major role as they determine the electric range of the vehicles as well as overall system costs. At the same time, the transition from combustion-based transportation to electric transportation has a considerable impact on the power grid that also depends on the trade-off between battery capacities and the density and power ratings of chargers.
In order to assess such important aspects as electric reachability, grid impact, and battery versus infrastructure trade-offs, the mobility behavior of individuals plays an essential role. Literature suggests that GPS driving data analysis constitutes a means of choice to assess the impact of battery capacities and charging opportunities on electric range and on power grid demand. Still, a great share of publications does either use synthetic mobility profiles (“driving cycles”) or self-reported data and thus does not utilize the wealth of information that is available in actual movement data. Moreover, literature research indicates that prior work that considers the entirety of car drivers as a coherent whole without describing different types of drivers in greater detail, rarely takes high electric range and variations in the availability of both private and public charging infrastructure facilities into account. Thus, such studies focus on average effects, which reduces the precision and utility of their assessments.
In this work, the high granularity of real-world GPS time series from 1,000 conventional vehicles is utilized to reflect the natural mobility behavior of drivers and to compare meaningful driver segments. Potential charging locations are automatically identified, and the electric energy consumption and charging behavior of plug-in hybrid electric vehicles is closely approximated. This enables the identification of appropriate vehicle and infrastructure parameters for electric mobility target groups and the assessment of their impact in terms of the electrification of mileage and energy demand. The consideration of household level solar systems and of a load shifting method as parts of a possible future charging infrastructure complements the work.
Results suggest that large but realistic battery capacities have the potential to dissipate concerns about the need for an all-encompassing charging infrastructure. Dense charge points are only needed for vehicles with short electric range or for small groups of fast long-range drivers. Both solar charging and load shifting considerably help alleviate stress on the power grid.
Decision makers may use the results and the methodology underlying this work to identify vehicle and infrastructure requirements of distinct segments and to estimate the grid impact of vehicle charging. Consequently, insights about benefits and obstacles of electric mobility adoption may facilitate better decisions in both vehicle development and infrastructure planning
Predictive Analytics for Energy Efficiency and Energy Retailing
No full textDissertation, Otto-Friedrich-Universität Bamberg, 2019Digitization causes large amounts of data in organizations (e.g., transaction data from business processes, communication data, sensor data). Besides, a large number of data sources are emerging online and can be freely used. Firms are looking for ways to commercialize this increasing amount of data and research aims to better understand the data value creation process. The present dissertation answers five central research questions in this context and examines how machine learning (ML) can be used to create value from data, using case studies from energy retailing and energy efficiency. First, a systematic literature review gives an overview of firm internal and external data sources for potential analyses. Second, the importance of human cognition, theory, and expert knowledge in effective data preparation for ML is demonstrated. Third, current ML algorithms and variable selection methods are empirically compared using industry data sets. Implications for theory and practice are identified. Finally, the successful use of the information gained through ML is exemplified through case studies where increased energy efficiency, customer value, and service quality can demonstrate economic, environmental, and social value. Thus, this empirical work contributes to the so far rather conceptual discussion on value creation from big data in information systems research
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Leveraging Information Systems to Foster Sustainable and Healthy Behavior Change
No full textKumulative Dissertation, Otto-Friedrich-Universität Bamberg, 2023In recent decades, technology has emerged as a beacon of hope to aid humanity in addressing two pressing issues of our time: human health and climate change. However, despite advances in medicine and climate technology, rates of infectious diseases (Jones et al., 2008) and carbon dioxide emissions (Olivier & Peters, 2020) continue to rise. Alongside technological and systemic regulations, it is also the behavior of each individual that contributes to curtailing infectious diseases and carbon dioxide emissions. Yet, individuals often struggle to align their good intentions with their actual behavior. This gap underscores the complexity of breaking ingrained habits and adopting new behaviors, demanding more than mere intention. The question of how to achieve behavior change in the context of health and climate change is not easily answered; it requires extensive interdisciplinary research.
Information Systems research can support and advance the study of behavior change through digital interventions. Digital interventions, due to their availability and scalability, stand as promising tools for facilitating behavior change and research. The inclusion of measurement instruments within technological devices furthermore allows for the collection of real-world behavioral data. Consequently, Information Systems research can not only contribute but also enhance the empirical validation and expansion of behavioral theories. Despite the potential that Information Systems hold in the realm of behavioral research, it remains a domain far from being fully explored. The main objectives of this dissertation are to provide insights into the effectiveness of digital interventions in fostering healthy and environmentally sustainable behavior within the real-world context, alongside the empirical validation of behavioral and motivation theories. To accomplish this, the dissertation adopts an interdisciplinary approach encompassing two experimental field studies and one survey field study. The field studies are centered on behavior change in the realms of health and sustainability behavior among children and employees.
The first two chapters revolve around the outcomes of two large-scale field experiments, investigating hand washing behavior of children in day care centers. Within Chapter 1, a digital intervention is designed and the applicability and effectiveness of the intervention are affirmed across day care centers in Finland and Germany. The data indicate that soaping time of children, a proxy for hand washing quality, can be improved by 62% while the digital behavior intervention is in place. In Chapter 2, the intervention subsequently serves as a tool to empirically validate and expand behavioral theory, specifically the Motivation Crowding Theory. The results provide empirical evidence for the efficacy of digital rewards in children. This underscores the value of digital rewards while disproving potential negative effects as suggested by the Motivation Crowding Theory. The findings of Chapters 1 and 2 underscore the effectiveness of digital behavior change interventions leveraging digital rewards both in research and in practice. The research undertaken in this context can serve as a blueprint for Information Systems researchers venturing into behavioral research, particularly with children. Moreover, it offers practitioners guidance for the design of effective and scalable systems tailored to children.
Chapter 3 presents the results of a field study that examines the motivations of train drivers to use Green Information Systems in the workplace and thus to contribute to energy savings in the transportation sector. The results of the interviews and surveys conducted for this purpose confirm the applicability of the Protection Motivation Theory in the context of Information Systems. The collected data show that employees’ moti- vation to engage in climate-protective behavior depends on their perception of their own response efficacy and the severity of climate change. The identified motivations provide important starting points for the development of digital behavior interventions aimed at promoting environmentally friendly behavior among employees.
Overall, this thesis illustrates that Information Systems can support human behavior change, and serve as a tool to measure and examine behavior change and underlying behavioral theories. The conducted field studies underscore the effectiveness of digital interventions in real-world settings. With the chosen interdisciplinary approach and a combination of different methods, existing behavioral theories are utilized in the field of Information Systems, empirically validated, and expanded. The research emphasizes that Information Systems have the potential to assist individuals in changing their health and sustainability behavior, addressing two pressing issues of our time
Leveraging advanced analytics to develop and evaluate energy efficiency services and products
No full textKumulative Dissertation, Otto-Friedrich-Universität Bamberg, 2024Zwei disruptive Transformationen, die Energiewende und die Digitalisierung, stellen die Gesellschaft und die Energieversorger vor große Herausforderungen und bieten gleichzeitig große Chancen. Insbesondere die Dezentralisierung der Energieerzeugung und die Elektrifizierung von Großverbrauchern wie Heizungen oder Fahrzeugen (Colle 2020; BDEW 2021) lassen neue Geschäftsfelder rund um den Vertrieb solcher Systeme sowie umfassende Dienstleistungskonzepte entstehen und können die Rolle der Energieversorger vom Energieanbieter hin zum Online-System-Anbieter verändern (Requejo et al. 2019; Colle 2020). Gleichzeitig generieren die Digitalisierungsbestrebungen der Energieversorger neue und potenziell wertvolle Kundendaten. Neben neuen Kundeninteraktionsdaten aus den klassischen Geschäftsfeldern (BDEW 2021) werden für eine zunehmende Anzahl von Haushalten Verbrauchsdaten durch Smart Meter generiert (Tounquet und Alaton 2020; BFE 2021; EIA 2022), die insbesondere für Großverbraucher wie beispielsweise Wärmepumpen indikative Muster betreffend Systemzustand und Nutzung verfügbar machen und damit helfen können, Optimierungspotenzial zu heben. Darüber hinaus entstehen durch die Aktivitäten in den neuen Geschäftsfeldern Datensätze aus der Planung und dem Vertrieb von Dezentralisierungs- und Elektrifizierungslösungen sowie aus der Durchführung von Energieeffizienzdienstleistungen. Aufgrund des beratungsintensiven Charakters vieler dieser Produkte und Dienstleistungen (Gram-Hanssen et al. 2017) enthalten diese Daten häufig implizit teures Expertenwissen.
Die Nutzung dieser Datensätze mit Hilfe von Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz (DA&KI) birgt daher ein großes Potenzial. Für Unternehmen könnten diese Technologien insbesondere bei der Entwicklung neuartiger Produkte und Dienstleistungen, bei der Automatisierung von Aufgaben und bei der Erweiterung menschlicher Fähigkeiten hilfreich sein (Brynjolfsson und Mitchell 2017). Kunden könnte die Nutzung von DA&KI dabei helfen, dass wichtige Produktmerkmale, wie z.B. eine hohe Energieeffizienz, ein hoher Nutzungsgrad erneuerbarer Energie und niedrige Betriebskosten auch tatsächlich erbracht werden. In der Praxis ist dies für eine wichtige Kerntechnologie der Energiewende häufig nicht der Fall: So liegt z.B. die Effizienz von Wärmepumpen im Betrieb regelmäßig unter den Erwartungen (Puttagunta et al. 2010; Caird et al. 2012; Gleeson und Lowe 2013; Yin et al. 2019; Qiao et al. 2020; Chesser et al. 2021; Gao et al. 2021; O’Hegarty et al. 2022).
Allerdings zeigt sich, dass zahlreiche Energieversorger Schwierigkeiten bei der Erschließung des Potenzials von DA&KI in neuen Geschäftsfeldern wie der Energieeffizienzberatung oder dem Verkauf und Service haben, wodurch viele Daten ungenutzt bleiben (BDEW 2021). Ein wesentlicher Faktor, der viele Energieversorger bei der Erschließung dieses Potenzials hemmt, ist das Fehlen von Analyseexperten (McKinsey 2018; BDEW 2021). Diese werden folglich vor allem in den traditionellen Geschäftsbereichen eingesetzt (BDEW 2021). Dies führt dazu, dass es für Energieversorger eine zentrale Herausforderung ist, geeignete Anwendungsfälle für die Datenanalyse in neuen Geschäftsfeldern zu identifizieren. Auch in der Forschung liegt der Schwerpunkt von Anwendungsfällen für die Nutzung von Smart-Meter-Daten vorwiegend in den traditionellen Geschäftsbereichen wie z.B. der Stabilisierung des Stromnetzes (Fischer und Madani 2017), nicht aber in der Energieeffizienzberatung von Wärmepumpen, und es gibt nur wenige Beispiele, die erste Schritte in diesem Kontext gezeigt haben (z.B. Fei et al. 2013; Taylor et al. 2014; Hopf et al. 2018b). Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass viele dieser neuartigen Datensätze ein begrenztes Volumen aufweisen, d.h. sie umfassen oft nur einige hundert Transaktionen und wenige Datenfelder, was ein Hindernis bei ihrer Nutzung darstellen kann. Trotz ihres Potenzials bleiben kleine Datensätze in vielen Organisationen ungenutzt (Wilson und Daugherty 2020), was insbesondere für Energieversorger bei der Entwicklung neuer Geschäftsfelder gilt (BDEW 2021).
Vor diesem übergeordneten Hintergrund ist das Ziel dieser kumulativen Dissertation, einen differenzierten Blick auf zwei typische Anwendungsfälle im Kontext von neuen Geschäftsfeldern von Energieversorgern und der Energiewende zu werfen, die Energieeffizienzberatung von Wärmepumpen und dem Vertrieb von Dezentralisierungs- und Elektrifizierungslösungen. Ein Schwerpunkt der Arbeit liegt darin, die Möglichkeiten von prädiktiver Datenanalyse zur Kundenselektion auf Basis typischer Energieversorgerdaten zu untersuchen, wie z.B. Smart-Meter-Daten, Beratungsprotokollen aus der Energieeffizienzberatung von Wärmepumpen oder Onlinekonfigurationen für Dezentralisierungs- und Elektrifizierungslösungen. Die untersuchten Daten umfassen dabei typische Fälle, in denen nur begrenzte Datenmengen zur Verfügung stehen. Um das Themenfeld ganzheitlich zu adressieren, besteht die kumulative Thesis aus einem einführenden Kapitel und fünf Forschungspapieren, die wie folgt in zwei Kapitel unterteilt sind.
Kapitel 1 beleuchtet die Möglichkeiten der Datenanalyse für die Bereitstellung von Energieeffizienzdienstleistungen. Zunächst wird das erzielte Einsparpotenzial einer Energiesparkampagne für professionell inspizierten Wärmepumpen eines Energieversorgers untersucht, große Heterogenität im Einspareffekt nachgewiesen und Möglichkeiten zur Identifikation von Vielsparern anhand einfacher Wärmepumpencharakteristika und Stromverbrauchsdaten aufgezeigt. Darauf aufbauend werden prädiktive Verfahren untersucht, die eine Ableitung von wichtigen Wärmepumpencharakteristika für die Energieberatung auf Basis von Smart-Meter-Daten ermöglichen. Die Arbeit zeigt, dass bereits wenige hundert Labels sowie viele in der Praxis üblich auftretende Varianten von Smart-Meter-Daten für eine zuverlässige Vorhersage ausreichen. Das Kapitel schließt mit einer Studie, in der daran anknüpfende Möglichkeiten zur digitalen Energieberatung untersucht werden. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der Entwicklung eines Frameworks zur Analyse typischer Wärmepumpenprobleme im Feld und den Möglichkeiten der Problemerkennung durch Smart-Meter-Datenanalyse sowie der Eignung von Inspektionsprotokollen als begrenzte Datenquelle für die Labelgenerierung. Darüber hinaus werden Möglichkeiten der Einbindung von Endnutzern in die Problemerkennung und -lösung untersucht. Angewandt auf Felddaten aus über 200 professionellen Inspektionen ermöglicht das Framework eine Bewertung der nächsten Schritte in der digitalen Energieeffizienzberatung für Wärmepumpen.
Kapitel 2 vermittelt einen Einblick in die Datenanalyse zur Vertriebsunterstützung von Dezentralisierungs- und Elektrifizierungslösungen. In diesem Kapitel werden Fallstudien für zwei typische Produkte der Energiewende mit hohem Individualisierungsgrad und entsprechendem nachgelagerten Beratungsaufwand betrachtet. Das Kapitel demonstriert, wie Produktberater durch prädiktive Analysen auf Grundlage begrenzter Daten aus Online-Konfiguratoren bei der Identifizierung relevanter Kunden unterstützt werden können. Darüber hinaus liefert das Kapitel für diesen Anwendungsfall empirische Evidenz dafür, dass der Aufbau von analytischen Fertigkeiten und die Realisierung von Wertschöpfungsmechanismen bereits im Umfeld begrenzter Datenmengen möglich ist. Dies kontrastiert die vorherrschende Meinung, dass große Datensätze eine Schlüsselvoraussetzung hierfür sind.
Die Erkenntnisse aus dieser Dissertation tragen in vielfältiger Weise zum aktuellen Stand der Forschung und zu einer fundierten Entscheidungsgrundlage für die Praxis, insbesondere für Energieversorger und politische Entscheidungsträger, bei. Sie zeigen nicht nur den Nutzen von Datenanalysen zur Identifizierung besonders geeigneter Kunden in den neuen Geschäftsfeldern von Energieversorgern auf, sondern leisten auch einen Beitrag für einen zielgerichteteren Einsatz wertvoller und knapper Expertenressourcen. Darüber hinaus erlaubt das entwickelte Framework zur Analyse von Wärmepumpenproblemen im Feld einen Blick in die Zukunft und beschreibt Möglichkeiten zur Digitalisierung der Energieeffizienzberatung. Die Arbeit liefert eine Bewertung für ein breites Spektrum an möglichen Ansätzen und betont insbesondere die Rolle der automatisierten Problemerkennung auf der Basis von Inspektionsprotokollen und Smart-Meter-Daten sowie die Möglichkeit verschiedener Grade der Einbeziehung von Endnutzern in die Problemerkennung und -lösung, die mithilfe von assistierenden Informationssystemen möglich werden könnte. Die vorgeschlagenen Ansätze könnten eine vielversprechende Alternative oder Ergänzung zu einer teuren Vor-Ort-Beratung durch Experten darstellen. Abschließend liefert die Arbeit eine Reihe von Hinweisen für politische Entscheidungsträger, die beim Design von Energieeffizienzprogrammen für Wärmepumpen berücksichtigt werden sollten, um einen kosteneffizienten Einsatz von Fördermitteln zu gewährleisten. Daneben erweitert die Arbeit die Informationssystemforschung um einen Beitrag, der für einen beispielhaften Fall aus dem Energieversorgersektor zeigt, dass für die Wertschöpfung durch Datenanalysen nicht unbedingt große Datenmengen notwendig sind.
Insgesamt veranschaulicht diese kumulative Dissertation das Potenzial prädiktiver Analyse für die Entwicklung neuer Geschäftsfelder von Energieversorgern auf Basis von typischen und kleinen Datensätzen, um bedeutsame Unternehmensziele (z.B. Geschäftstransformation und ein effizienter Einsatz von Unternehmensressourcen) und gesellschaftliche Ziele (z.B. Energiewende) voranzutreiben. Die Dissertation zeigt für relevante Anwendungsfälle auf, wie Energieversorger bereits vorhandene Datensätze für die Entwicklung neuer Geschäftsfelder nutzen können und liefert Energieversorgern Argumente und Ansätze, auch mit begrenzten Datensätzen Datenanalyseinitiativen zu starten
Inducing behavior change with the help of information systems : Cross-domain applications, mechanisms, and real-world impact
No full textKumulative Dissertation, Otto-Friedrich-Universität Bamberg, 2024Die Bereitstellung von Feedback ist eines der gängigsten Mittel zur Verhaltensbeeinflussung, das in zahlreichen Bereichen des Lebens Anwendung findet (z. B. Fry und Neff, 2009; Karlin et al., 2015; Van der Kleij et al., 2015). Feedback, was die wissenschaftliche Literatur üblicherweise als Prozess definiert, in dem einem Individuum Informationen über sein Verhalten gegeben werden, um die nachfolgenden Aktionen zu beeinflussen, hilft Individuen, indem es bspw. die Aufmerksamkeit auf Handlungen lenkt, Fehlvorstellungen über Ursache-Wirkungsbeziehungen korrigiert und somit Feedback-Empfänger beim Erlernen und Anwenden von effektiven Strategien zur Verhaltensregulation unterstützt (Hattie und Timperley, 2007; Karlin et al., 2015; Kluger und DeNisi, 1996). Eine zentrale Voraussetzung zur Generierung von Feedback sind Verhaltensdaten, die in der Vergangenheit teilweise manuell erfasst werden mussten, heutzutage jedoch durch die Verbreitung der Informationstechnologie (IT) zunehmend automatisiert und hochaufgelöst in quantitativer Form zur Verfügung stehen. In Anbetracht dieser neu gewonnenen Datenquelle lassen sich die Effekte von Feedback-Interventionen auf viele Alltagshandlungen mit einer außergewöhnlich hohen externen Validität bewerten und dabei das Verständnis über die Wirkmechanismen von Feedback grundlegend erweitern. Das Verständnis ist einerseits erforderlich, um die gängigen Theorien zu den Wirkungsweisen von Feedback weiterzuentwickeln, und andererseits nützlich für politische Entscheidungsträger und Organisationen, die bereits großflächig auf Interventionen wie Informationskampagnen oder monetäre Anreize setzen (z. B. Bandiera et al., 2007; Brambila-Macias et al., 2011; Sierzchula et al., 2014) mit dem Ziel, wichtige Kennzahlen unserer Gesellschaft (z. B. Klimaschutz, Lebenserwartung, Produktivität) durch Verhaltensänderungen im Alltag zu verbessern.
Trotz der hohen Relevanz von IT-basierten Feedback-Interventionen für die Erforschung von Wirkmechanismen bestehen noch einige offene Fragen, die beantwortet werden müssen, um das Potenzial von Feedback nachhaltig für politische Entscheidungsträger und Organisationen zu heben. So wird in der Forschungsliteratur oftmals Feedback mit anderen Interventionen wie Geldanreizen oder moralischen Appellen kombiniert, ohne die Einzelwirkung der verwendeten Interventionen herauszuarbeiten. Dadurch ist unklar, welche Wechselwirkung zwischen den Interventionen und Feedback vorherrscht (cf. Fang et al., 2023; Liebe et al., 2018), was die Theorieentwicklung über die Auswirkungen von Feedback erschwert. Theoretisch betrachtet kann bspw. eine Intervention Feedback symbiotisch ergänzen, indem diese zusätzliche Antezedenzien eines Verhaltens so beeinflusst, dass die kumulative Wirkung beider Interventionen die Summe ihrer Einzeleffekte übersteigt. Andererseits kann eine Intervention auch die Wirkung von Feedback abschwächen, indem sie den Fokus der Feedback-Empfänger von dem Inhalt der Verhaltensrückmeldung weglenkt. Für die praktische Anwendung von Verhaltensinterventionen hat ein tieferes theoretisches Verständnis über solche Wechselwirkungen ebenfalls eine hohe Relevanz. Einerseits schafft die Kontrastierung unterschiedlicher Interventionen Wissen darüber, wie sich die Effektgrößen verschiedener Interventionen zu der von Feedback unterscheiden. Zum anderen hilft das Verständnis über Wechselwirkungen mit Feedback bei der Implementierung von ökonomisch effizienten Verhaltenskampagnen, da ungünstige Wechselwirkungen vermieden werden können.
Vor diesem übergeordneten Forschungshintergrund wirft diese kumulative Dissertation mit insgesamt neun Forschungspapieren einen nuancierten Blick auf die Wirkung von Feedback-Interventionen, die darauf abzielen, Individuen bei Verhaltensänderungen in Alltagshandlungen durch Leistungsrückmeldungen zu unterstützen. Dabei werden Forschungsfragen zu den Auswirkungen von Feedback-Interventionen in den Bereichen Umwelt, Online-Lernen und Gesundheit untersucht, wodurch die Dissertation eine weite Bandbreite von Alltagshandlungen – von routinebasierten Handlungen wie dem Händewaschen bis zu kognitiv komplexen Handlungen wie dem Lernen – abdeckt. Zur Beantwortung der Forschungsfragen greift sie auf umfangreiche Verhaltensdaten zurück, welche die Dissertation mittels Adaption vorhandener Informationssysteme (IS) oder der Entwicklung dedizierter IT-Werkzeuge im Feld gewinnt. Damit folgt die Dissertation einer kürzlichen Aufforderung innerhalb der IS-Disziplin (Burton-Jones et al., 2021), die Vorhersagekraft etablierter Theorien unter den neuen Gegebenheiten der digitalen Transformation zu evaluieren, um über deren weitere Passung zu theoretisieren. Für die ganzheitliche Adressierung des Themenfelds beinhaltet die kumulative Dissertation ein einführendes Kapitel und neun Forschungspapiere, die wie folgt auf zwei Kapitel aufgeteilt sind.
Kapitel 1: Instanziierung und Validierung gewährt einen exemplarischen Einblick in die technische Entwicklung und Validierung von IT-Werkzeugen, die in den Forschungspapieren zur Bereitstellung von Feedback benötigt werden. Hierbei zeigt das Kapitel für zwei relevante Anwendungsfälle, dass in den zugehörigen Verbrauchsdaten Informationen enthalten sind, wodurch gewisse Personen oder Verbrauchsereignisse erkannt werden können. Diese Informationen sind damit Grundlage für nachgelagerte Anwendungen, mit denen spezifischere und damit potenziell wirkungsvollere Feedback-Interventionen ermöglicht werden sollen. Ebenso veranschaulicht das Kapitel am Beispiel eines konzipierten Feedback-Systems zur Verbesserung der Handhygiene, dass bestehende Barrieren in der Verbreitung von Feedback-Systemen durch neue Möglichkeiten der Digitalisierung überwunden werden können.
Kapitel 2: Evaluation und Empfehlungen beleuchtet schließlich die Auswirkungen von Feedback-Interventionen auf Alltagshandlungen und untersucht im Einklang mit theoretischen Erkenntnissen, inwiefern die Verhaltensreaktionen von den Eigenschaften der Feedback-Empfänger (z. B. Einstellungen, Ausgangsniveau des Verhaltens) abhängen. Dabei liefert jedes durchgeführte Experiment des Kapitels einen spezifischen Beitrag für die Theorie und bewertet zugleich die praktische Bedeutung der untersuchten Interventionen. Das Kapitel liefert zunächst anhand eines natürlichen Experiments im Umweltbereich Evidenz, dass Organisationen, die ihre CO2-Emissionen durch Umweltprojekte kompensieren und das salient ihren Kunden gegenüber kommunizieren, den Ressourcenverbrauch der Kunden erhöhen. Während sich der im Experiment beobachtete Mehrverbrauch der Kunden durch die Folgenlosigkeit ihres Handelns auf den Klimawandel und das daraus reduzierte moralische Verantwortungsbewusstsein erklären lässt (cf. Onwezen et al., 2013), hat die zusätzliche Bereitstellung von Echtzeit-Feedback diesem ungünstigen Verbrauchsanstieg entgegengewirkt. Mit einer anderen großangelegten randomisiert kontrollierten Studie erbringt das Kapitel zudem empirische Evidenz, dass kontingente Geldanreize, entgegen der Vorhersage der Motivation Crowding Theory (Deci et al., 1999), nicht die intrinsische Motivation zum Ressourcenschonen untergraben. Stattdessen führte der evaluierte Geldanreiz zu verhaltensbedingten Ressourceneinsparungen, was gemäß dem Standardmodell der klassischen Ökonomie auf eine Nutzensteigerung des Ressourcenschonens durch den Geldanreiz zurückzuführen ist (cf. Berg, 2010). Interessanterweise bewirkte Verbrauchsfeedback jedoch deutlich höhere Einsparungen, die nicht durch den Geldanreiz verstärkt wurden, was belegt, dass die Wirkung vom Verbrauchsfeedback dominant ist. Ergänzende Analysen, die darauf abzielen, die Effekte hinsichtlich ihrer Heterogenität zu untersuchen, unterstreichen die Robustheit der Haupteffekte in Anbetracht spezifischer Eigenschaften der Studienteilnehmer und zeigen, dass Vielverbraucher tendenziell stärker durch die Interventionen einsparten.
Das Kapitel greift das Thema der Heterogenität auch im Bereich des Online-Lernens auf. Dort leistet das Kapitel einen Beitrag, indem es eine theoretische Erklärung für die heterogenen Effekte von vergleichendem Feedback auf die Lernunterstützung durch digitale Lernplattformen liefert. Hierbei zeigen zwei randomisiert kontrollierte Studien, dass vergleichendes Feedback, das unter Berücksichtigung von theoretischen Implikationen der Social Norms Theory gestaltet wurde (Berkowitz, 2005; Schultz et al., 2007), akademisches Aufschiebeverhalten (sog. Prokrastinationsverhalten) auf digitalen Lernplattformen reduzieren kann. Das einführende Kapitel der kumulativen Dissertation, das Kapitel 1 und 2 voransteht, liefert zudem ergänzende Informationen, welche belegen, dass dadurch der Kurserfolg der Studierenden verbessert wurde. Kapitel 2 schließt mit zwei Beiträgen, die einen Ausblick auf weiterführende Feldexperimente geben. So zeigt ein Forschungspapier ein experimentelles Design zur Evaluation einer Feedback-Komponente auf, die durch Anwendung maschineller Lernverfahren personenspezifische Lernvorschläge bereitstellt. Damit sollen digitale Lernplattformen befähigt werden, bei der Lernunterstützung durch Feedback automatisch interpersonelle Unterschiede zu berücksichtigen (cf. Pintrich et al., 1991; Pintrich, 2004). Letztendlich berücksichtigt das Kapitel interpersonelle Unterschiede auch bei der Untersuchung von Verhaltensänderungen im Bereich der Routinehandlungen. Diesbezüglich stellt es ein Forschungsdesign am Beispiel des Händewaschens vor, mittels dessen die Auswirkungen von Verhaltensinterventionen auf relevante Antezedenzien des Händewaschens untersucht und quantifiziert werden können.
Die in der Dissertation gewonnenen Erkenntnisse tragen auf vielfältige Weise zum Stand der Forschung bei. Es wird nicht nur das Verständnis über die Wirkung von IT-basierten Feedback-Interventionen erweitert, sondern auch die Wechselwirkung von Feedback mit anderen Interventionen untersucht. Damit werden widersprüchliche theoretische Vorhersagen aus der Literatur aufgelöst und die Aussagekraft von spezifischen Theorien in Bezug auf Feedback entweder erhärtet oder infrage gestellt. Dabei lassen einige Experimente durch ihren relativ langen Beobachtungszeitraum tiefergehende Schlüsse auf die zeitliche Dynamik und die Stabilität der Verhaltensauswirkungen zu. Über verschiedene Verhaltensdomänen hinweg erweitert somit die Dissertation grundlegend das Verständnis über die Auswirkungen von Feedback, wobei dieses auch oft in direkten Vergleich zu anderen Verhaltensinterventionen gesetzt wird, die anhand von IT skalierbar umgesetzt werden können (z. B. Umweltappelle, Geldanreize, automatischer Emissionsausgleich bei Umwelthandlungen). Gerade hierdurch entstehen einige wichtige Impulse für die Theorieentwicklung. Demnach könnte zukünftige Forschung bspw. bestehende Theorien weiterentwickeln, um deren Aussagekraft zu den Interaktionseffekten von Feedback und anderen Interventionen zu steigern.
Gleichermaßen sind die gewonnenen Erkenntnisse der Dissertation auch für die Praxis relevant. Für verschiedene Handlungen belegen die Ergebnisse, dass Feedback-Interventionen große, wünschenswerte Effekte haben. Feedback kann bspw. nicht nur ungünstige Nebeneffekte von anderen Interventionen verhindern (d. h. Mehrverbrauch durch Klimakompensationsprogramme), sondern auch über längere Zeit verhaltensbedingte Umwelteinsparungen induzieren – und das in Situationen, in denen die Feedback-Empfänger dadurch keinen finanziellen Nutzen haben. Hierbei zeigt insbesondere der Vergleich verschiedener Interventionen, dass Feedback einige nennenswerte Vorteile gegenüber Umweltappellen oder Geldanreizen besitzt. Ebenfalls demonstrieren die Studien im Bereich des digitalen Lernens, dass eine leicht umsetzbare Feedback-Intervention einen deutlichen Effekt auf die Onlineaktivitäten und die Verminderung der Prokrastination von Studierenden haben kann. Somit können die Ergebnisse der Dissertation in IS und IT-Systeme einfließen, bei denen das Ziel besteht, entsprechende Verhaltensänderungen zu bewirken.
Insgesamt veranschaulicht diese Dissertation, welches Potenzial in IT-basiertem Feedback steckt, um bedeutsame Kennzahlen unserer Gesellschaft (z. B. Klimaschutz, Produktivität) zu verbessern. Dabei verdeutlicht die Dissertation insbesondere, dass die damit verbundenen Hard- und Softwarelösungen oftmals noch adaptiert oder gar implementiert werden müssen, um möglichst wirkungsvolle und gleichzeitig verhaltenstheoretisch interessante Feedback-Interventionen zu erzeugen. Denn gerade bei Alltagshandlungen, bei denen kognitive Entscheidungsprozesse primär instinktiv sind und unbewusst stattfinden (d. h. auf System 1-Prozessen basieren nach Kahneman, 2012), erwirken Feedback-Interventionen, die zunehmend durch IT skalierbar ermöglicht werden, verhältnismäßig große Effekte auf das Handeln (cf. Kluger und DeNisi, 1996)
The Dual Nature of Digital Technologies in Health System Overload
No full textKumulative Dissertation, Otto-Friedrich-Universität Bamberg, 2023“Droht unserem Gesundheitssystem der Kollaps?” (Deutschlandfunkkultur.de 2023). Dieser Frage mussten sich zuletzt zahlreiche Nationen stellen, denn der steigende Bedarf an Gesundheitsleistungen, verbunden mit einer Unterversorgung an qualifiziertem Gesundheitspersonal, ist zum globalen Phänomen geworden (WHO 2023). Um dieser Überlastung des Gesundheitssystems zu begegnen, also Behandlungsbedarfe zu reduzieren und Behandlungskapazitäten zu heben, empfiehlt die Weltgesundheitsorganisation (WHO) zunehmend den Einsatz digitaler Informations- und Kommunikationstechnologien (WHO 2022). Empfehlungen zur Reduzierung der Behandlungsbedarfe fokussieren vor allem die mentale Gesundheit und beinhalten insbesondere die Nutzung sozialer Medien und mobiler Endgeräte, um positive Nachrichten zu empfangen und senden (WHO 2021b) und die Nutzung sogenannter Remote-Technologien zur besseren Integration von Beruf und Privatleben (WHO 2020). Empfehlungen zur Hebung von Behandlungskapazitäten hingegen umfassen vorwiegend den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI), mit dem Ziel Ärzte und medizinisches Personal zu entlasten (WHO 2021a). Ob diese Empfehlung allerdings die gewünschten Entlastungseffekte erzielt, bleibt abzuwarten, denn bestehende Literatur im Bereich der Wirtschaftsinformatik zeichnet ein zweideutiges Bild der Rolle von Technologien bei der Überlastung des Gesundheitssystems.
Bezüglich der Reduktion von Behandlungsbedarfen wird, einerseits, von vielversprechenden Anwendungen zur Stärkung und Aufrechterhaltung mentaler Gesundheit berichtet (e.g., Chiauzzi and Newell 2019). Andererseits gibt es Literatur über Stress, ausgelöst oder übermittelt durch digitale Informations- und Kommunikationstechnologien, auch im Kontext der empfohlenen sozialen Netzwerke, mobilen Endgeräte und Remote-Technologien (e.g., Maier et al. 2015), der die Leistungsfähigkeit und das individuelle Wohlbefinden herabsetzt (Benlian 2020; Maier et al. 2019). Individuen, die diesem so genannten „Technostress“ (Ragu-Nathan et al. 2008) über einen längeren Zeitraum ausgesetzt sind, entwickeln ernstzunehmende gesundheitliche Beeinträchtigungen, sowohl psychischer als auch physischer Natur (Becker et al. 2022; Maier et al. 2019), die letztendlich zu einer Mehrbelastung des Gesundheitssystems beitragen.
Bezüglich der Hebung von Behandlungskapazitäten wird in der Literatur das große Potential digitaler Informations- und Kommunikationstechnologien herausgestellt, den Mangel an Gesundheitspersonal zu bekämpfen (Serrano und Karahanna 2016). So können beispielsweise KI-basierte Anwendungen zeitintensive Prozesse, wie Patientenüberwachung und Dokumentation, unterstützen oder vollständig übernehmen. Dies führt zum einen zu einer Kostenreduktion und setzt gleichzeitig Kapazitäten für andere Bereiche der Gesundheitsversorgung frei (McKinsey 2019). Bisher sind allerdings nur die wenigsten Gesundheitseinrichtungen ausreichend gut ausgestattet, um diese Potentiale tatsächlich zu realisieren (Gartner 2019).
Diese entgegengesetzten Effekte, die digitale Informations- und Kommunikationstechnologien auf das Gesundheitssystem ausüben können, erfordern eine tiefergehende Analyse dahingehend, ob ein verstärkter Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien tatsächlich empfohlen werden kann und sollte. Eine derartige Empfehlung wäre nur dann akzeptabel, wenn das Gesundheitssystem belastende Nebeneffekte der Technologienutzung minimiert und gleichzeitig zuträgliche Potentiale freigesetzt werden könnten. Die vorliegende kumulative Dissertation folgt diesem dualen Ansatz, basierend auf multiplen Forschungsmethoden in einem Dachpapier und zwölf Forschungspapieren, auf zweierlei Weise:
Zum einen wird im ersten Kapitel, bestehend aus den Papieren I bis V, ein tieferes Verständnis der belastendenden Effekte durch Informations- und Kommunikationstechnologien im privaten Kontext und an der Schnittstelle von privatem und beruflichem Leben erarbeitet. Dazu werden in dieser Dissertation besonders das Stresspotential digitaler Werbemittel in sozialen Netzwerken und auf mobilen Endgeräten und der Arbeit im Homeoffice mittels Remote-Technologie fokussiert. Die erzielten Ergebnisse legen nahe, dass die permanente Konfrontation mit als stressend empfundenen Werbemitteln und die besondere berufliche als auch soziale Isolation beim Arbeiten zu Hause Stressauslöser darstellen. Diese Auslöser können unter anderem zu emotionaler Überlastung führen und die mentale Gesundheit bedrohen. Ein bewusster Umgang mit Anwendungen, die digitale Werbemittel wie Influencer-Marketing oder mobile Werbeanzeigen beinhalten und eine gezielte organisationale Kampagne zur besseren Integration und Motivation der im Homeoffice arbeitenden Belegschaft, können belastende Effekte reduzieren. Darüber hinaus charakterisieren die Ergebnisse einen Kombinationsansatz aus mehreren Gegenmaßnahmen als am effektivsten in der Technostressbekämpfung.
Zum anderen werden im zweiten Kapitel, bestehend aus den Papieren VI bis IX, sinnvolle Anwendungsfälle für KI-basierter Kommunikationsagenten aufgedeckt und anhand relevanter Verhaltensanalysen, Empfehlungen für die erfolgreiche Implementierung zusammengestellt. Diese Ergebnisse identifizieren den Anamnese-Diagnose-Behandlungs-Dokumentationsprozess als gewinnbringenden Anwendungsfall für KI-basierter Kommunikationsagenten im Gesundheitswesen. Gleichzeitig werden relevante Einflussfaktoren für das Resistenz- und Akzeptanzverhalten von Patienten und Ärzten in diesem Prozess erarbeitet. In beiden Fällen scheitert eine Implementierung nicht an fehlenden Potentialen, sondern an der Furcht vor unvorhersehbaren Konsequenzen, fehlender Nachvollziehbarkeit und überzogenen Vorstellungen bezüglich der Leistungskompetenzen des KI-basierten Kommunikationsagenten. Die Einführung einer Test-KI, die klare Kommunikation von Rahmenbedingungen, Funktionsweise und Einsatzzielen, und die Einbindung von Fachleuten in das Training der KI, steigern die Chance für eine erfolgreiche Implementierung, die zur Entlastung des Gesundheitssystems beiträgt.
Die gewissenhafte Erarbeitung dieser Forschungsergebnisse erfordert einen kombinierten Einsatz multipler Methoden, bestehend aus qualitativen, quantitativen und konfigurationalen Methoden. Dazu haben wir uns an bestehender Mixed-Methods-Forschung zur Kombination verschiedener Forschungsmethoden orientiert (Venkatesh et al. 2013), die bisher allerdings noch keine konfigurationalen Methoden umfasst. In einem dritten Kapitel, bestehend aus den Papieren X bis XII, ergänzen wir existierende Richtlinien dahingehend um einen kondensierten Leitfaden und Anwendungsbeispiele.
Aus diesen Ergebnissen ergeben sich verschiedene Erkenntnisgewinne für die Forschung und Praxis der Wirtschaftsinformatik. Im Hinblick auf die belastenden Effekte durch digitale Informations- und Kommunikationstechnologien erweitern wir bestehende Technostressforschung (Fischer und Riedl 2017; Maier et al. 2019; Tarafdar et al. 2019) durch das neue Unterfeld des Stresspotentials digitaler Werbemittel, spezifische Homeoffice-Stressoren und die Erkenntnis, dass Maßnahmen, die zur Reduktion des Technostresses implementiert werden, auch gegenteilige Effekte haben können. Im Forschungsfeld zu KI-Anwendungen im Gesundheitsbereich (e.g., Laumer et al. 2019) tragen wir, zum einen, sinnvolle Anwendungsfälle für KI-basierten Kommunikationsagenten und, zum anderen, empirisch belegte Empfehlungen zur Implementierung dieser Agenten im Gesundheitswesen bei, basierend auf der Überwindung von Resistenzverhalten. Darüber hinaus tragen wir auch methodisch zur Erkenntnisgewinnung bei, indem wir, in den Papieren X bis XII, bestehende Mixed-Methods-Forschung zur Kombination verschiedener Forschungsmethoden (Venkatesh et al. 2016), um kondensierte Richtlinien und Anwendungsempfehlungen ergänzen.
Zusammengefasst kommt diese Dissertation zu dem Schluss, dass digitale Informations- und Kommunikationstechnologien, bewusst und kontrolliert eingesetzt, einen effektiven Teil der Lösung zur Überlastung des Gesundheitssystems darstellen können.
Literatur
Becker, L., Kaltenegger, H. C., Nowak, D., Weigl, M., und Rohleder, N. 2022. “Physiological stress in response to multitasking and work interruptions: Study protocol,” PloS one (17:2)
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Deutschlandfunkkultur.de. 2023. “Energiepreise, Personalnotstand, Corona - Droht unserem Gesundheitssystem der Kollaps?”, https://www.deutschlandfunkkultur.de/finanzprobleme-personalmangel-gesundheitsversorgung-100.html,
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Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
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