Lehrstuhl für Digitales Management

Forschung

Digitales Management steht im Fokus der Forschung des Lehrstuhls. Im Kern begründet sich dies im Glauben an das transformative Potential von digitalen Technologien und Medien für unsere individuellen Lebenswelten, unsere Unternehmen und unsere Gesellschaft. Unser Lehrstuhl trägt dazu bei, dieses Potential zu heben und die Risiken und Nebenwirkungen der Digitalisierung im Zaum zu halten. Damit widmen wir uns der Analyse und Gestaltung einer der tiefgreifendsten derzeitigen Veränderungen unserer Wirtschaft und Gesellschaft und berücksichtigen dabei insbesondere auch Fragestellungen der ökonomischen, ökologischen und sozialen Nachhaltigkeit.

Als Lehrstuhl schaffen und vermitteln wir Wissen zu Digitalem Management. Unser Team erarbeitet mittels wissenschaftlicher Methoden relevantes Wissen und bettet es mit Veröffentlichungen und Vorträgen in den Diskurs der wissenschaftlichen Community ein, öffnet es mittels forschungsorientierter Lehre für Studierende und mittels angewandter Forschungsprojekte gemeinsam mit Praxispartnern auch für Unternehmen und andere Organisationen. Neben der Einheit von Forschung und Lehre unterstützen wir die „dritte Mission“ der Universitäten in Wissenstransfer und Innovation und beteiligen uns deshalb am öffentlichen Diskurs zu Fragen der Digitalisierung.

Die folgende Graphik stellt die Themenfelder und Beispielthemen dar:

Themenfelder

Künstliche, hybridge und kollektive Intelligenz

In diesem Bereich tragen wir dazu bei, durch geschickte Kombinationen und Interkationen zwischen menschlichen und technischen Systemen intelligente kollektive Entscheidungen und Verhalten zu befördern.

Smart Sustainability und Ethik

In diesem Bereich tragen wir dazu bei, mittels Digitalisierung den Sustainable Development Goals (SDG) der Vereinten Nationen näher zu kommen. Unsere Arbeiten der letzten zwei Jahre leisten einen Beitrag in Bezug auf 13 der 17 SDGs. Daneben befassen wir uns mit ethischen Fragen der Mensch-KI-Interaktion.

Digital Business

In diesem Bereich tragen wir dazu bei, dass Unternehmen die Potentiale der Digitalisierung ihrer Geschäftsmodelle, internen Strukturen und externen Wertschöpfungsnetzwerke zum Wohl ihrer Stakeholder realisieren.

New Digital Work

In diesem Bereich tragen wir zu einer menschengerechten Digitalisierung der Arbeit bei und beschäftigen uns damit, wie digitale Arbeit in Zukunft gestaltet sein soll.

Social Network Dynamics

In diesem Bereich tragen wir zu einem tieferen Verständnis der digitalen Kommunikation und Kollaboration und den daraus resultierenden dynamischen Netzwerkstrukturen innerhalb und außerhalb von Unternehmen bei. Dazu gehören neben der effizienten digitalen Zusammenarbeit auch die Einbindung von externen Crowdworkern, sowie negative und positive Auswirkungen von sozialen Medien.

Digital Health and Well-being

In diesem Bereich tragen wir zu einem gesunden Umgang mit digitalen Technologien bei und beschäftigen uns damit, wie Digitalisierung zu einer höheren Gesundheit beitragen kann. Zudem tragen wir zur Digitalisierung der Gesundheitsversorgung bei, sei es in der Digitalisierung von Krankenhausprozessen, in der IT-Unterstützung multiprofessioneller Zusammenarbeit oder in der Frage, wie digitalen Technologien und Medien Patientinnen und Patienten befähigen können, ihre Gesundheit zu bewahren und zu befördern.

In all diesen Bereichen nehmen wir Perspektiven der Betriebswirtschaftslehre und der Wirtschaftsinformatik ein, teils ergänzt um Facetten aus Volkswirtschaftslehre, Soziologie, Psychologie, Medizin und Informatik. Der Lehrstuhl verfolgt einen methodenpluralistischen Ansatz, der vorwiegend quantitative empirische Studien nutzt und diese teils mit gestaltungsorientierten und modelltheoretischen Ansätzen kombiniert oder ergänzt. Im Bereich der quantitativen empirischen Studien liegt der Fokus insbesondere auf Labor- und Feldexperimenten, quantitativen Befragungen, Meta-Analysen und Sekundärdaten-Analyse. Hierbei kommen die üblichen statistischen und ökonometrischen Methoden zum Tragen, soziale Netzwerkanalysen und Verfahren des maschinellen Lernens. Weitere Methoden und Paradigmen, die je nach Passung zur Forschungsfrage zum Einsatz kommen, sind Mixed-Methods Research, Design Science Research, Simulation, konzeptuelle Modellierung, Taxonomieentwicklung, Interview- und Fokusgruppen-Studien, strukturierte Literaturrecherche und Bibliometrie.

Beispiele für diese Forschung finden Sie in unseren Projekten.