Auf dieser Seite finden Sie mögliche Themenvorschläge für Abschlussarbeiten, die ohne Zusammenarbeit mit Unternehmen verfasst werden können.

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Mobile Phone Use

Mehr als 300 Millionen Nutzer weltweit verwenden Mobiltelefone oder Smartphones für unterschiedliche Zwecke. Sie nutzen sie beispielsweise für hedonistische Zwecke (z. B. zum Spielen) oder für utilitaristische Zwecke (z. B. für finanzielle Transaktionen). Dies wirft wichtige Fragen darüber auf, wie Einzelpersonen ihre Telefone nutzen und wie sich dieses Verhalten auf bestimmte Variablen auswirkt (z. B. Work-Life-Balance). In diesem Themenfeld kann diese übergeordnete Fragestellung beantwortet werden.

EigensachftAusprägung
Art der ArbeitEmpirisch (Quantitativ)
DatengrundlageEigene Erhebung auf Basis von Smartphone Daten in Kombination mit einer Umfrage
Mengengerüst

Bachelorarbeit: mind. 15 vollständige Beobachtungen

Masterarbeit: mind. 40 vollständige Beobachtungen

Untersuchung

Mögliche Gruppenvergleiche:

  • Arbeitende Personen vs. Studierende
  • Junge Personen vs. Alte Personen
  • Vollzeit vs. Teilzeit
  • Männer vs. Frauen vs. Diverse
  • ...
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Referenzen

Soror, A. A., Hammer, B. I., Steelman, Z. R., Davis, F. D., & Limayem, M. M. (2015). Good Habits Gone Bad: Explaining Negative Consequences Associated with the Use of Mobile Phones from a Dual‐Systems Perspective. Information Systems Journal, 25(4), 403–427. https://doi.org/10.1111/isj.12065

Hsieh, Rai, & Keil. (2008). Understanding Digital Inequality: Comparing Continued Use Behavioral Models of the Socio-Economically Advantaged and Disadvantaged. MIS Quarterly, 32(1), 97. https://doi.org/10.2307/25148830

Niehaves, B., & Plattfaut, R. (2014). Internet Adoption by the Elderly: Employing Is Technology Acceptance Theories for Understanding the Age-Related Digital Divide. European Journal of Information Systems, 23(6), 708–726. https://doi.org/10.1057/ejis.2013.19

Google Trends und KI

Bisherige Forschung hat gezeigt, dass Google Trends sinnvoll verwendet werden kann um bspw. das Kaufverhalten an Finanzmerkten und den Umgang mit BitCoin zu untersuchen. Mit dem Vormarsch von KI-Anwendungen ergeben sich Fragestellungen, inwieweit unterschiedliche Länder mit KI-Entwicklungen (z.B. Generative AI Anwendungen) umgehen und inwiefern es überlappungen bzw. unterschiedliche Interessen gibt. Diese Fragestellung kann empirisch untersucht werden.

EigensachftAusprägung
Art der ArbeitEmpirisch (Quantitativ)
DatengrundlageNutzung von Google Trend Daten
Mengengerüst

abhängig von Fragestellung. 

Untersuchung

Mögliche Fragestellungen:

  • KI-bezogene Stichworte in Europa vs. Afrika
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Kristoufek, L. (2013). BitCoin Meets Google Trends and Wikipedia: Quantifying the Relationship Between Phenomena of the Internet Era. Scientific Reports, 3(1), 3415. https://doi.org/10.1038/srep03415
Preis, T., Moat, H. S., & Stanley, H. E. (2013). Quantifying Trading Behavior in Financial Markets Using Google Trends. Scientific Reports, 3(1), 1684. https://doi.org/10.1038/srep01684



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