In der Forschung zu Informationssystemen (IS) sind Taxonomien ein wichtiges Mittel zur Strukturierung und Kategorisierung von Wissen. Sie bieten eine Grundlage für systematische Analysen und werden in der Wissenschaft häufig weiterentwickelt, um den Fortschritt in der Forschung abzubilden. Dabei stellt sich die Frage, inwieweit diese Taxonomien kontinuierlich kumulativ weiterentwickelt werden und wie sie zur Basis für nachfolgende Studien dienen.

Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die meistzitierten Taxonomie-Publikationen im Bereich der IS-Forschung aus den Jahren 2015 bis 2019 systematisch zu analysieren. Dabei soll untersucht werden, ob und wie diese Taxonomien in nachfolgenden Studien entweder durch die ursprünglichen Autoren oder durch andere Forscher weiterentwickelt, ob beispielsweise Archetypen genutzt, empirische Zusammenhänge neuer Konstrukte geprüft oder andere Formen der Weiterentwicklung vorgenommen wurden. Es gilt zu analysieren, welche methodischen Ansätze und Strategien zur kumulativen Weiterentwicklung genutzt wurden und wie diese zum Wissensfortschritt in der IS-Forschung beitragen. Durch die Untersuchung dieser Publikationen sollen schließlich Muster in der kumulativen Weiterentwicklung von Taxonomien aufgezeigt und Erkenntnisse für die strukturierte Weiterentwicklung zukünftiger Taxonomien gewonnen werden.

Nickerson, R. C., Varshney, U., & Muntermann, J. (2013). A method for taxonomy development and its application in information systems. European Journal of Information Systems, 22(3), 336-359.

Kundisch, D., Muntermann, J., Oberländer, A. M., Rau, D., Röglinger, M., Schoormann, T., & Szopinski, D. (2021). An update for taxonomy designers: methodological guidance from information systems research. Business & Information Systems Engineering, 1-19.

Gute Englischkenntnisse

In der IS-Forschung existieren mittlerweile zahlreiche Geschäftsmodell-Taxonomien, die eine Strukturierung und Klassifizierung unterschiedlicher Geschäftsmodelle ermöglichen. Viele dieser Taxonomien wurden speziell für bestimmte Branchen oder Anwendungsbereiche entwickelt, was jedoch häufig zu Überschneidungen in den Dimensionen und Charakteristika führt.

Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, eine umfassende Übersicht bestehender Geschäftsmodell-Taxonomien zu erstellen, diese auf Gemeinsamkeiten und Unterschiede hin zu analysieren und potenzielle Überschneidungen in den verwendeten Dimensionen und Charakteristika zu identifizieren. Auf diese Weise soll eine Grundlage geschaffen werden, die dabei hilft, eine bessere Vergleichbarkeit und Verständlichkeit der verschiedenen Taxonomien zu erreichen und ggf. Potenziale für eine Harmonisierung aufzuzeigen.

Sterk, F., Stocker, A., Heinz, D., & Weinhardt, C. (2024). Unlocking the value from car data: A taxonomy and archetypes of connected car business models. Electronic Markets, 34(1), 13.

Böttcher, T. P., Empelmann, S., Weking, J., Hein, A., & Krcmar, H. (2024). Digital sustainable business models: Using digital technology to integrate ecological sustainability into the core of business models. Information Systems Journal, 34(3), 736-761.

Schoormann, T., Schweihoff, J., Jussen, I., & Möller, F. (2023). Classification tools for business models: Status quo, comparison, and agenda. Electronic Markets, 33(1), 7.

Maike Althaus

In der aktuellen Forschung im Bereich der Informationssysteme (IS) wird kritisiert, dass bestehende Taxonomien häufig nicht die optimalen Clusteranalyse-Methoden verwenden. Heumann et al. (2024) hebt diese Problematik hervor und argumentiert, dass die Wahl ungeeigneter Methoden die Validität und Aussagekraft von Taxonomien beeinträchtigt. Um die Qualität und Genauigkeit von Klassifizierungen in der IS-Forschung zu erhöhen, ist es daher essentiell, die vorgeschlagenen verbesserten Methoden der Clusteranalyse anzuwenden und deren Auswirkungen zu untersuchen.

Gute Englischkenntnisse

Heumann, M., Kraschewski, T., Werth, O., & Breitner, M. H. (2024). Reassessing taxonomy-based data clustering: Unveiling insights and guidelines for application. Decision Support Systems, 114344.

Masterarbeit

nicht vergeben

Dennis Kundisch

Ostwestfalen-Lippe (OWL) gilt als Region mit ausgeprägtem Mittelstand, insbesondere auf Grund der Existenz von Unternehmen mit relevanten Zukunftskompetenzen in Maschinenbau, Automatisierungs- und Elektrotechnik sowie der Informatik. Gleichzeitig sind in den letzten Jahren durch unterschiedlichste Initiativen verschiedener Gründungszentren und Angebote für Gründer*innen StartUps ein sichtbarer Teil des wirtschaftlichen Ökosystems in OWL geworden.

Laut Deutschem StartUp Monitor 2021 kooperieren bereits zwei Drittel der StartUps mit etablierten Unternehmen und 42,5% der StartUps wünschen sich strategische Investments aus Unternehmen oder Family Offices. Auf der anderen Seite können etablierte Unternehmen durch den frühen Zugang zu Produkt- und Prozessinnovationen profitieren sowie Ideen für neue Geschäftsmodelle generieren. Der Vernetzung und dem Zusammenwirken von StartUps und etabliertem Mittelstand zum beiderseitigen Nutzen kommen daher eine besondere Bedeutung zu. Gleichzeitig legt anekdotische Evidenz nahe, dass – auch in OWL – noch ungenutztes Potenzial gehoben werden könnte. 

Diese Arbeit soll, auf Basis einer fundierten Literatursynthese, qualitativ empirisch analysieren, anhand welcher Kriterien StartUps und etalbierter Mittelstand eine potenzielle Kooperation in Betracht ziehen, welche Kooperationsmodelle Anwendung finden (oder finden könnten) und welche Kriterien potentiell über den Erfolg einer Kooperation entscheiden. Die mit Hilfe der Literaturrecherche und der Expert*inneninterviews erzielten Ergebnisse sollen dann als Grundlage für die Konzeption und prototypische Umsetzung einer Matching-Plattform für StartUps und den etablierten Mittelstand in OWL genutzt werden.

Die Arbeit wird in Kooperation mit dem heder:Lab in Salzkotten durchgeführt.

Masterarbeit

vergeben

Maike Althaus, Christian Vorbohle

Die Kultur- und Veranstaltungsbranche ist in Deutschland die sechstgrößte Wirtschaftsbranche. Insgesamt werden 6,5 Milliarden Euro jährlich im Bereich Kulturveranstaltungen (ohne öffentliche Kulturträger) erwirtschaftet. Die Suche nach passenden Veranstaltungen aus einem vielfältigen Kulturangebot kann für Kulturinteressierte jedoch mitunter schwierig sein. Digitale Plattformen der Kultur- und Veranstaltungsbranche bieten Kulturinteressierten die Möglichkeit, sich über dem Kulturinteressierten bereits bekannte Veranstaltungen genauer zu informieren (z.B. Eintrittspreis, Veranstaltungsort, Veranstaltungsdauer), aber auch interessante, bisher unbekannte, Veranstaltungen zu entdecken. Auf der einen Seite können Kulturinteressierte also davon profitieren, dass sie über eine digitale Kulturplattform mit einer größeren Anzahl von Kulturschaffenden interagieren können. Auf der anderen Seite können Kulturschaffende davon profitieren, dass Sie ihre Veranstaltungen einer potenziell größeren Kundengruppe über eine solche digitale Kulturplattform präsentieren und zugänglich machen können.

Für Kulturinteressierte, die nach interessanten Veranstaltungen suchen, können Kulturplattformen durch mögliche zusätzliche Mehrwertdienste, wie z.B. datenbasierte Empfehlungen, Ticketsysteme oder die Einbindung von externen Diensten, einen zusätzlichen Nutzen schaffen.  Jedoch ist es für die Betreiber der Kulturplattformen nicht offensichtlich, welche Präferenzen und Zahlungsbereitschaften Kulturinteressierte für die zusätzlichen Mehrwertdienste aufweisen. Die aus der Marktforschung stammende Conjoint-Analyse ermöglicht ein besseres Verständnis der Nutzerpräferenzen durch einen gleichzeitigen Vergleich verschiedener Attribute. Dadurch können die Präferenzen von Nutzern hinsichtlich verschiedener Attribute von Kulturplattformen erforscht werden. Zudem eignet sich die Conjoint-Analyse auch zur Unterstützung bei der Entwicklung von Geschäftsmodellen, indem sie wirtschaftliche Attribute und Zahlungsbereitschaften einbindet, und dadurch das Kaufverhalten besser prognostizieren kann.

Das Ziel der Masterarbeit ist deshalb die Anfertigung einer Conjoint-Analyse zu Nutzerpräferenzen von Attributen auf digitalen Kulturplattformen. In einem ersten Schritt sollen die relevanten Begrifflichkeiten und (theoretischen) Grundlagen erarbeitet werden. In einem zweiten Schritt soll dann eine Conjoint-Analyse durchgeführt werden. Dafür müssen zum einen die Attribute und Attributsebenen definiert und daraus Attributsprofile abgeleitet werden. Zum anderen müssen die Attributsprofile von potenziellen Nutzern in einer Umfrage bewertet und diese anschließend ausgewertet werden. In einem dritten Schritt sollen dann die Ergebnisse der Conjoint-Analyse aufbereitet und übersichtlich präsentiert werden, um einen Überblick über die Nutzerpräferenzen auf digitalen Kulturplattformen zu geben. In einem vierten Schritt gilt es dann die Ergebnisse kritisch zu diskutieren sowie Handlungsempfehlungen für die Gestaltung von Kulturplattformen zu entwickeln.

Gute Englischkenntnisse

Kenntnisse in Marketingmethoden sind von Vorteil, aber nicht unbedingt erforderlich

Naous, D., & Legner, C. (2021). Leveraging market research techniques in IS: a review and framework of conjoint analysis studies in the IS discipline. Communications of the Association for Information Systems, 49(1), 10.

Giessmann, A., & Stanoevska, K. (2012). Platform as a Service–A conjoint study on consumers’ preferences. ICIS 2012 Proceedings.

Nikou, S., Bouwman, H., & de Reuver, M. (2014). A consumer perspective on mobile service platforms: A conjoint analysis approach. Communications of the Association for Information Systems, 34(1), 82.

Giessmann, A., Naous, D., & Legner, C. (2016, June). User-Oriented Cloud Service Design based on Market Research Techniques. ECIS 2016 Proceedings.

Rao, V. R. (2014). Applied conjoint analysis. Springer Science & Business Media.

Masterarbeit

vergeben

Maike Althaus

Das Aufkommen von co-working spaces hat die Art und Weise, wie Menschen arbeiten, grundlegend verändert. Co-working-space-Plattformen bringen Einzelpersonen oder Organisationen mit gemeinsam genutzten Büroräumen zusammen. Dabei können unterschiedliche Arbeitsbereiche wie Privatbüros, gemeinsam genutzte Schreibtische, Besprechungsräume und andere Kooperationsräume genutzt werden. Insbesondere die Plattform coworker.com erleichtert und fördert die Schaffung und Nutzung solcher co-working spaces. In diesem Zusammenhang sind die Auswirkungen von co-working spaces auf die lokalen Immobilienmärkte, einschließlich der Auswirkungen auf die Mietpreise, die Verfügbarkeit von Wohnraum und die Nachfrage nach Wohnraum, noch weitgehend unerkannt. 

Ziel dieser Masterarbeit ist daher eine ökonometrische Analyse der Auswirkungen des Eintritts einer ausgewählten co-working space Plattform (z.B. coworker.com) auf die Marktsituation (z.B. Preisverhalten, Angebot, Nachfrage) des lokalen Immobilienmarktes. In einem ersten Schritt soll der Stand der Forschung zu den Auswirkungen von co-working spaces als Teil der Sharing Economy auf Wirtschaft und Gesellschaft aufgezeigt werden. Anschließend sollen geeignete lokale Märkte für die Analyse identifiziert werden. Um eine ökonometrische Analyse durchzuführen, sollen Daten von der Plattform und zum Immobilienmarkt gesammelt und aufbereitet werden. Zu diesem Zweck können beispielsweise Webcrawler wie "Microsoft Power Automate" verwendet werden.

Gute Englischkenntnisse

Mikroökonometrische Kenntnisse (bspw. durch Besuch von W2474 oder W5489) erforderlich

Programmierkenntnisse und Kenntnisse in STATA, Python oder R von Vorteil

Ggfs. Erfahrung mit Power Automate (oder vergleichbarer Automatisierungssoftware)

Yang, E., Bisson, C., & Sanborn, B. E. (2019). Coworking space as a third-fourth place: changing models of a hybrid space in corporate real estate. Journal of Corporate Real Estate, 324–345.

Bouncken, R. B., & Reuschl, A. J. (2018). Coworking-spaces: how a phenomenon of the sharing economy builds a novel trend for the workplace and for entrepreneurship. Review of Managerial Science, 12, 317-334.

Masterarbeit

vergeben

Michelle Müller

In den letzten Jahrzehnten haben sich viele vielversprechende Start-Ups auf dem Markt etabliert, die unter anderem moderne digitale Technologien entwickeln und in den verschiedensten Branchen einsetzen. Zentral für das Überleben dieser Start-Ups ist vor allem die Finanzierung durch Investoren. Um eine solche Finanzierung zu erhalten, stellen viele Gründerinnen und Gründer ihr Start-Up sowie das entwickelte Produkt oder die Dienstleistung auf Pitch-Events vor. Im Zuge dieser Events versuchen Gründerinnen und Gründer, potenzielle Geldgeber von ihrem Start-Up zu überzeugen und so eine Finanzierungsmöglichkeit zu erhalten. Auffällig ist jedoch, dass Gründerinnen im Vergleich zu Gründern im Schnitt signifikant weniger Finanzierung erhalten. Warum dieser Unterschied auftritt, ist in der Forschung jedoch weitgehend ungeklärt. Eine Möglichkeit, die diesen Unterschied erklären könnte, liegt in der unterschiedlichen Art und Weise wie Gründerinnen und Gründer ihre Start-Ups im Zuge der Pitch-Events präsentieren.

Das Ziel dieser Masterarbeit soll deshalb eine vergleichende Textanalyse von aufgezeichneten Pitches zwischen Gründerinnen und Gründern sein. In einem ersten Schritt soll dazu der Stand der Forschung zu den Erfolgsfaktoren von Start-Ups sowie zu den Unterschieden zwischen Frauen und Männern in der Gründerszene herausgearbeitet werden. Anschließend soll ein zur Verfügung gestellter Datensatz, welcher Pitch-Transkripte von Gründerinnen und Gründern auf der NOAH Conference enthält (https://www.youtube.com/user/NoahAdvisors/playlists), aufbereitet und mithilfe von Text-Mining Methoden ausgewertet werden. Dieser Datensatz soll im Anschluss mit Investitionsdaten auf Crunchbase.com (https://www.crunchbase.com/) zusammengeführt werden, um herauszufinden welche Gründerinnen und Gründer in der Finanzierungsakquise besonders erfolgreich waren. Abschließend sollen die Ergebnisse kritisch diskutiert und Handlungsempfehlungen für Gründer*Innen, Investitionsgeber*Innen und politische Entscheidungsträger*Innen abgeleitet werden.

Gute Englischkenntnisse
Programmierkenntnisse
Text-Mining Kenntnisse

Kanze, D., Huang, L., Conley, M. A., & Higgins, E. T. (2018). We ask men to win and women not to lose: Closing the gender gap in startup funding. Academy of Management Journal, 61(2), 586-614.

Masterarbeit

vergeben

Christian Vorbohle

Motiviert durch das starke Wachstum und dem weitreichenden Einfluss von Unternehmen wie Google, Apple, Microsoft, Amazon, Tencent, oder Alibaba haben sich Wissenschaftler in den letzten Jahren intensiv mit digitalen Wertschöpfungsmechanismen auseinandergesetzt. Plattformen und Ökosysteme haben sich dabei als wertvolle Konzepte herausgebildet, die beschreiben, wie Kunden und Unternehmen zusammenarbeiten um insb. im digitalen Kontext Wertschöpfung zu betreiben.

Ein zentraler Grund, weswegen plattformbasierte Geschäftsmodelle für Unternehmen besonders interessant sind, sind sogenannte Netzwerk- und Skaleneffekte. Kunden profitieren davon, wenn sie mit einer größeren Anzahl von anderen Nutzern oder Anbietern interagieren können. Die bisherige ökonomische Literatur leitet aus diesen beiden Arten von Effekten oftmals starkes Wachstum und Skalierbarkeit ab und darauf basierend eine Tendenz zur Monopol- oder Oligopolbildung ab. Im Gegensatz dazu hat sich das Konzept des Ökosystems in der Forschungsliteratur weitestgehend separat entwickelt. Ein zentrales Element von Ökosystemen sehen Wissenschaftler vor allem in dem partnerschaftlichen Zusammenschluss von Unternehmen, die alle gemeinsam zu einem gemeinsamen Wertangebot (Value Proposition) beitragen und darum ihre Ressourcen und Aktivitäten koordinieren müssen.

Ökosysteme basieren zwar häufig auf Plattformen, doch handelt es sich dabei um unterschiedliche Konzepte, die auf verschiedenen Ebenen und mit unterschiedlichen Wertschöpfungs- und Koordinierungsmechanismen arbeiten. Beide Konzepte werden jedoch in der Literatur und Praxis häufig gemeinsam (oder sogar synonym) verwendet ohne eine sinnvolle Unterscheidung zu berücksichtigen. Die große Vielfalt und Menge an wissenschaftlicher Literatur aus verschiedenen Forschungsdisziplinen erschwert aktuell eine Unterscheidung auf Basis von Plattform und Ökosystem Publikationen.

Das Ziel der Masterarbeit ist deshalb die Anfertigung eines systematischen Überblicks zum aktuellen Stand der Forschung zu Plattformen und Ökosystemen sowie ein konzeptioneller Vergleich und eine Abgrenzung zu angrenzenden Konzepten, wie z.B. Allianzen.  In einem ersten Schritt sollen die für beide Konzepte relevanten Begrifflichkeiten und theoretischen Grundlagen definiert werden. In einem zweiten Schritt soll dann eine systematische Literaturrecherche in vorrangig einflussreichen Fachzeitschriften (VHB-JOURQUAL3 ≥ B) sowohl zu Plattformen als auch zu Ökosystemen durchgeführt werden. In einem dritten Schritt sollen dann die Ergebnisse aus beiden Literaturrecherchen untersucht, systematisiert und übersichtlich präsentiert werden. In einem vierten Schritt gilt es dann die Ergebnisse kritisch zu diskutieren sowie Gemeinsamkeiten und Unterschiede beider Konzepte herauszustellen.

Gute Englischkenntnisse (die relevante Literatur ist fast ausschließlich auf Englisch vorhanden).

Adner, R. (2017). Ecosystem as structure: An actionable construct for strategy. Journal of management, 43(1), 39-58.

Gawer, A. (2021). Digital platforms’ boundaries: The interplay of firm scope, platform sides, and digital interfaces. Long Range Planning, 54(5), 102045.

Jacobides, M. G., Cennamo, C., & Gawer, A. (2018). Towards a theory of ecosystems. Strategic management journal, 39(8), 2255-2276.

De Reuver, M., Sørensen, C., & Basole, R. C. (2018). The digital platform: a research agenda. Journal of information technology, 33(2), 124-135.

Masterarbeit

vergeben