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Master- und Projektarbeiten

Master- und Projektarbeiten werden meist im Rahmen von Forschungsprojekten bearbeitet. Dabei werden aktuelle Fragestellungen aus unterschiedlichen Themenbereichen der Wirtschaftsinformatik, bspw. IT Business Value, E-Business, E-Finance, IT Controlling, Wertschöpfungsmanagement und Financial Engineering - sowohl rein theoretischer Natur, als auch solche mit hohem Praxisbezug - vertiefend und umfassend bearbeitet und Lösungen entwickelt. Gerade hier besteht die hervorragende Möglichkeit, Problemlösungsfähigkeiten weiterzuentwickeln und damit eine wichtige Schlüsselqualifikation an der Schnittstelle von Betriebswirtschaftslehre und Informations- und Kommunikationssystemen zu erwerben.

Beispiele für in letzter Zeit bearbeitete Themen:

  • Information disclosure related event studies – An analysis of automatisation opportunities and effects of unscheduled news
  • Integration von qualitativer und quantitativer Analyse von Geschäftsmodellen durch Verknüpfung von Geschäftsmodellrepräsentationen und Simulation
  • Dokumentation von Geschäftsmodelllogik: Ein experimenteller Vergleich textueller und graphischer Repräsentationsansätze
  • Benchmarking Landwirtschaftlicher Lohnunternehmen: Entwicklung und Implementierung eines Artefakts zur strategischen Beratung
  • Profitorientiertes Suchmaschinenmarketing - Der Einfluss der Anzeigenposition auf zentrale Key-Performance-Indikatoren im Search Engine Advertising
  • Sind Geschäftsmodelle „messbar“? Ein Verfahren zur Analyse von Geschäftsmodelländerungen

Aktuelle Themen aus den Forschungsbereichen des Lehrstuhls

Ein Literaturüberblick zur Varianz in Kundenbewertungen
Betreuer:Dennis Kundisch
Inhalt:Online-Bewertungssysteme sind ein integraler Bestandteil der heutigen Internetwirtschaft. Ob bei einem Restaurantbesuch, bei der Urlaubsplanung oder auf der Suche nach einer neuen Digitalkamera: Plattformen wie Yelp, TripAdvisor oder Amazon bieten Bewertungssysteme, die helfen ein Produkt zu finden, das optimal zum Geschmack des potentiellen Konsumenten passt.

Es gibt mittlerweile ein umfangreiches Schrifttum, welches sich den Fragen nach den Wirkungen der Anzahl von Bewertungen und der durchschnittlichen Bewertung auf bspw. die Verkäufe widmet. Erst in der jüngsten Zeit ist auch die Frage des Informationsgehalts der Verteilung dieser Kundenbewertungen (bspw. gemessen durch die Varianz der numerischen Kundenbewertungen) ins Zentrum des Interesses gerückt. Dabei wird an dieser Frage sowohl in der Psychologie, dem Marketing auch in der Wirtschaftsinformatik/dem Information Systems gearbeitet.

Ziel dieser Master-/Projektarbeit ist die systematische Aufarbeitung der zu diesem Thema vorhandenen Literatur sowie die Ableitung einer zugehörigen Forschungsagenda.
Benötigte Vorkenntnisse:Gute Englischkenntnisse (die relevante Literatur ist ausschließlich auf Englisch vorhanden), Spaß am Literaturstudium 
Startliteratur:Clemons, E., Gao. G, and Hitt, L.M. 2006. When online reviews meet hyperdifferentiation: A study of the craft beer industry, Journal of Management Information Systems (23:2), pp. 149-171.

Herrmann, P., Kundisch, D., Zimmermann, S., and Nault, B. 2015. How do different Sources of the Variance of Consumer Ratings Matter?, Proceedings of the International Conference on Information Systems ICIS.

Sun, M. 2012. How does the variance of product ratings matter? Management Science (58:4), pp. 696-707.

Jane Webster and Richard T. Watson. Analyzing the past to prepare for the future: Writing a literature review. MIS Quarterly, 26(2):xiii–xxiii, June 2002.
Typ:Master- oder Projektarbeit
Status:vergeben 
Betrachtung des Einflusses von Normen und der Sinnhaftigkeit von Aufgaben auf Kreativität im Kontext von Crowdsourcing
Betreuer:Thomas Görzen
Inhalt:Crowdsourcing stellt eine Form von Open Innovation dar, bei der Aufgaben an eine sehr große Zahl weltweit verteilter, potentieller Arbeiter vergeben werden. In dieser Arbeit soll, ausgehend von einer ausführlichen Darstellung der Literatur zu den Themen Normen und Sinnhaftigkeit, der Einfluss dieser Aspekte auf die Kreativität möglicher Lösungen von Crowdsourcing-Aufgaben untersucht werden. Hierfür soll ein experimentelles Design zur Evaluation des Einflusses von Normen und Sinnhaftigkeit auf Kreativität entwickelt und im Rahmen einer explorativen Studie ein zugehöriges Experiment durchgeführt werden.
Benötigte Vorkenntnisse:Gute Englischkenntnisse (die relevante Literatur ist fast ausschließlich auf Englisch vorhanden).
Startliteratur:Ariely, D. and Heyman, J. (2004) “Effort for Payment: A Tale of Two Markets,” Psychological Science, 15(11), 787-793.

Ariely, D., Kamenica, E., and Prelec, D. (2008) “Man’s search for meaning: The case of Legos,” Journal of Economic Behavior and Organization, 67, 671-677.

Chandler, D. and Kapelener, A. (2013) „Breaking monotony with meaning: Motivation in crowdsourcing markets,” Journal of Economic Behavior & Organization, 90, 123-133.

Byron, K. and Khazanchi, S. (2012) “Rewards and creative performance: A meta-analytic test of theoretically derived hypotheses,” Psychological bulletin, 138 (4), 809-830.

Hossain, T. and Li, K.K. (2014) “Crowding Out in the Labor Market: A Prosocial Setting Is Nessesary,” Management Science 60(5), 1148-1160.
Typ:Master- oder Projektarbeit
Status:vergeben 
It’s a match!  – Entwicklung eines Ansatzes zur Identifikation von Cross-Listings auf Webseiten
Betreuer:Dominik Gutt
Inhalt:Online-Bewertungssysteme sind ein integraler Bestandteil der heutigen Internetwirtschaft. Ob bei einem Restaurantbesuch, bei der Urlaubsplanung oder auf der Suche nach einer neuen Digitalkamera: Plattformen wie Yelp, TripAdvisor oder Amazon bieten Bewertungssysteme, die helfen ein Produkt zu finden, das optimal zum Geschmack des potentiellen Konsumenten passt. Die Anbieterseite  von Produkten und Dienstleistungen kann hierbei durch angesammelte Reputation Kundenvertrauen gewinnen und die Kundenseite in der Regel effizientere Konsumentscheidungen treffen.

Betrachtungen der ökonomischen Realität werfen jedoch eine Vielzahl von Fragen hinsichtlich des Zustandekommens von Kundenbewertungen in Bewertungssystemen auf. Eine dieser Fragen ist beispielsweise, warum das exakt gleiche Übernachtungsangebot auf der Seite von TripAdvisor.com wesentlich schlechter bewertet wird als auf der Seite von Airbnb.com. Die Forschung vermutet hier Verzerrungen in der Produktwahrnehmung der Kunden als Grund für diese Unterscheide, je nach dem auf welcher Internetseite das sonst gleiche Angebot bewertet wird. Um hier fundierte Forschungsergebnisse zu generieren, besteht eine kritische Anforderung in der verlässlichen Identifizierung jener Angebote, die gleichzeitig auf zwei oder mehr verschiedenen Internetplattformen gelistet sind, sogenannte „Cross-Listings“. Dies ist insbesondere herausfordernd, da diese Cross-Listings zumeist wenig offensichtliche Indikatoren bieten, welche sie als Cross-Listings erkenntlich machen.  Ziel dieser Arbeit ist daher die Entwicklung und Evaluation eines Ansatzes zur Identifizierung von Cross-Listings in Form eines Softwaretools, am Beispiel der beiden Internetseiten TripAdvisor.de und Airbnb.com.
Benötigte Vorkenntnisse:Gute Englischkenntnisse (die relevante Literatur ist fast ausschließlich auf Englisch vorhanden). Programmierkenntnisse.
Startliteratur:Zervas, G., Proserpio, D. and Byers, J. (2015) “A First Look at Online Reputation on Airbnb, Where Every Stay is Above Average” Available at SSRN: ssrn.com/abstract=2554500
Typ:Master- oder Projektarbeit
Status:vergeben 
 
Stoppt das Sharing?  – Ökonometrische Untersuchungen zur gesetzlichen Einschränkung von Airbnb
Betreuer: Jürgen Neumann
Inhalt: Sharing Economy Plattformen wie Uber oder Airbnb erfreuen sich stetig wachsender Beliebtheit. Sie ermöglichen es Privatpersonen ihre nicht genutzten Ressourcen anderen Konsumenten gegen ein Entgelt zur Verfügung zu stellen. Neben altruistischen und sozialen Gründen für eine solche Bereitstellung spielen auch kommerzielle/wirtschaftliche Interessen eine zentrale Rolle. Diese Plattformen ermöglichen jedoch nicht nur eine höherenMarkteffizienz durch die Nutzung freier Ressourcen. Die wirtschaftlichen Interessen der Plattformnutzer führen auch dazu, dass andere Märkte beeinflusst werden. Beispielsweise zeigen Studien, dass die Nutzung von Airbnb zur Erhöhung von Mieten und Immobilienpreisen sowie zur Senkung von Hotelpreisen führt.

Diese teils negativen Auswirkungen haben in der Vergangenheit zur gesetzlichen Regulierung von Plattformen wie Airbnb geführt. Beispielsweise wurde das Anbieten von mehr als einer Wohnungseinheit durch eine Einzelperson auf Airbnb in New York verboten. Ziel dieser Masterarbeit soll die ökonometrische Untersuchung solcher Gesetzesänderungen sein. In einem ersten Schritt soll dazu der Stand der Forschung zu den Auswirkungen der Sharing Economy und dem Einfluss von Gesetzesänderungen aufgearbeitet werden. Anschließend sollen relevante Gesetzesänderungen identifiziert werden. Die Zeitpunkte dieser Änderungen können dann in der ökonometrischen Analyse von Daten der Webseite insideairbnb.com Anwendung finden. Dabei kann zum einen die Effektivität der Gesetzesänderungen evaluiert werden. Zum anderen kann der Einfluss auf andere Märkte untersucht werden.
 
Benötigte Vorkenntnisse: Gute Englischkenntnisse (die relevante Literatur ist fast ausschließlich auf Englisch vorhanden). Mikroökonometrische Kenntnisse (bspw. durch Besuch von W5489) erforderlich. Programmierkenntnisse und Kenntnisse in STATA oder R von Vorteil.
Startliteratur: Alyakoob, M. and Rahman, M. (2018) “Shared Prosperity (or Lack Thereof) in the Sharing Economy” Available at SSRN: https://papers.ssrn.com/sol3/Papers.cfm?abstract_id=3180278

Barrron, K., Kung, E. and Proserpio, D. (2018) “The Sharing Economy and Housing Affordability: Evidence from Airbnb” Available at SSRN: https://papers.ssrn.com/sol3/Papers.cfm?abstract_id=3006832
Typ: Masterarbeit
Status: vergeben 
 
Fanden Sie diese Bewertung nützlich? – Ein Ansatz zur Vorhersage der Nützlichkeit von Online-Bewertungen
Betreuer: Martin Poniatowski
Inhalt: Die Möglichkeit einen Kommentar oder eine eigene Einschätzung zu einem Produkt oder einem Service in Form von Online-Bewertungen in einem Bewertungssystem abzugeben wird auf immer mehr Webseiten angeboten. Sei es ein Produkt bei Amazon, ein Restaurant bei Yelp oder ein gemietetes Zimmer bei Airbnb. Diese Möglichkeiten nehmen Konsumenten zunehmend wahr und beschreiben ihre Erfahrungen mit dem jeweiligen Produkt oder Service. Für potentielle Kunden sind Online-Bewertungen wichtig und tragen substantiell zur Entscheidungsfindung bei. Mittlerweile bieten einige Bewertungssysteme an, Online-Bewertungen unter anderem als "Hilfreich" oder "Nützlich" zu bewerten.  Dies kann den Entscheidungsprozess verkürzen, da gezielt nach besonders hilfreich eingeschätzten Bewertungen (Anzahl der Personen, die die Bewertung als hilfreich gekennzeichnet haben) gesucht werden kann. Für Betreiber von Bewertungssystemen ist es interessant hilfreiche Bewertungen frühzeitig zu identifizieren und sie den Lesern zu präsentieren um deren Entscheidungsprozess zu unterstützen. Die Entwicklung neuartiger Ansätze zur Identifikation von hilfreichen Bewertungen ist auch für die Forschung auf dem Gebiet der Wirtschaftsinformatik interessant. Deshalb ist das Ziel dieser Masterarbeit, die Entwicklung eines Ansatzes zur Vorhersage der Nützlichkeit einer Bewertung mithilfe von Maschinellem Lernen. Insb. soll die Vorhersage auf dem textuellen Bestandteil der Bewertung erfolgen. Zuvor sollen die thematischen Grundlagen beschrieben und deskriptive Analysen der Daten durchgeführt werden.
Benötigte Vorkenntnisse: Gute Englischkenntnisse; Gute Programmierkenntnisse sind zwingend erforderlich, da die Daten im JSON-Format vorliegen; Vorkenntnisse in Predictive Analytics und/oder Text Mining von Vorteil
Startliteratur: Cao, Qing, Wenjing Duan, and Qiwei Gan. "Exploring determinants of voting for the “helpfulness” of online user reviews: A text mining approach." Decision Support Systems 50.2 (2011): 511-521.

Chevalier, Judith A., and Dina Mayzlin. "The effect of word of mouth on sales: Online book reviews." Journal of marketing research 43.3 (2006): 345-354.

Archak, Nikolay, Anindya Ghose, and Panagiotis G. Ipeirotis. "Deriving the pricing power of product features by mining consumer reviews." Management science 57.8 (2011): 1485-1509.

Lee, Thomas Y., and Eric T. Bradlow. "Automated marketing research using online customer reviews." Journal of Marketing Research 48.5 (2011): 881-894.
Typ: Masterarbeit
Status: vergeben 

Vergabeverfahren

Für Masterarbeiten können Sie sich grundsätzlich jederzeit um ein Thema bewerben. Sollten Sie sich für eines der oben genannten Themen interessieren oder selbst einen Themenvorschlag entwickelt haben, dann vereinbaren Sie bitte per E-Mail ein Termin mit dem entsprechenden bzw. potenziellen Betreuer. Bitte senden Sie dem Betreuer dazu per E-Mail einen aktuellen Lebenslauf, eine Übersicht über bislang erbrachte Studienleistungen sowie das von Ihnen präferierte Thema. Diese Informationen dienen dazu, Sie zielgerichtet im Hinblick auf Ihre Abschlussarbeit beraten zu können. Idealerweise haben Sie bereits Vorlesungen und ein Seminar an unserem Lehrstuhl und/oder weitere Veranstaltungen anderer Lehrstühle passend zu Ihrem Themenwunsch besucht. Bitte schreiben Sie nur genau eine Person am Lehrstuhl an und nicht parallel mehrere. Wichtiger Hinweis: Mit Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass sie sich ausführlich mit der Anfertigung einer wissenschaftlichen Arbeit auseinandergesetzt haben. Hierzu empfehlen wir Ihnen folgendes Buch:

Kornmeier, M. (2013) Wissenschaftlich schreiben leicht gemacht für Bachelor, Master und Dissertation, UTB.

Weiterhin empfehlen wir Ihnen an einem, vom Kompetenzzentrum Schreiben angebotenen Workshop zum Schreiben einer Abschlussarbeit teilzunehmen.
Nach einem ersten Gespräch mit dem potentiellen Betreuer der Arbeit fertigen Sie ein zwei bis dreiseitiges Dokument mit den folgenden Inhalten an:

  • Forschungsfrage und Motivation der Arbeit
  • Methodik die Sie in Ihrer Arbeit anwenden wollen
  • Geplante Vorgehensweise inklusive Zeitplan
  • Relevante Literatur für Ihr Thema
  • Erwartete Ergebnisse

Zum einen soll Ihnen dieses Dokument dabei helfen zu erkennen, ob Sie sich mit dem von Ihnen favorisierten Thema über einen Zeitraum von vier bis sechs Monaten auseinandersetzen möchten. Zum anderen hilft es Ihnen dabei Ihr potentielles Thema zu strukturieren und einen realistischen Arbeitsplan anzufertigen. Gleichzeitig bildet dieses Dokument auch für uns eine Basis um über die endgültige Betreuung des Themas zu entscheiden.

Sie haben Kontakt zu einem Unternehmen, bei dem Sie eine Masterarbeit anfertigen wollen?

Grundsätzlich werden auch Themen betreut, die Sie in Zusammenarbeit mit bzw. für von Ihnen identifizierte Unternehmen erstellen wollen. Jedoch ist bei solchen Themen immer im Einzelfall zu prüfen, ob das Thema Ihres Praxispartners auch wissenschaftlichen Anforderungen genügt und ob ein sinnvoller Zusammenarbeitsmodus zwischen Studierendem, Unternehmen und Lehrstuhl gefunden werden kann. Falls Sie eine solche Arbeit planen, dann melden Sie sich bitte ebenfalls mit den entsprechenden Unterlagen bei einem - aus Ihrer Sicht passenden - potenziellen Betreuer vom Lehrstuhl.

Hinweise zur Gestaltung von Masterarbeiten

Bitte orientieren Sie sich bei der Gestaltung Ihrer Masterarbeit (Layout und Zitierweise) beispielsweise an den von den Lehrstühlen Suhl oder Dangelmeier bereitgestellten Vorlagen. Eine weitere mögliche Vorlage zur korrekten Zitierweise finde Sie bei der Zeitschrift Business & Information Systems Engineering (ebenfalls unten verlinkt).

Plagiate

Hiermit wird ausdrücklich darauf hingewiesen, dass bei der Erstellung von Abschlussarbeiten unbedingt darauf zu achten ist, Angaben der Quellen in die Prüfungsarbeiten einfließen zu lassen, sofern Inhalte aus anderen Arbeiten entnommen werden. Werden Inhalte ohne Angabe der Quelle im nachhinein identifiziert, so werden diese als Plagiate betrachtet. Entdeckte Plagiate werden vom Prüfungsausschuss streng geahndet.

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