Bachelor theses
Bachelor's theses are usually completed as part of research projects. Current issues from various areas of business informatics (in particular from the subject areas of our research, see research profile) - both of a purely theoretical nature and those with a high practical relevance - are dealt with in depth and comprehensively and solutions are developed. This is an excellent opportunity to further develop problem-solving skills and thus acquire an important key qualification at the interface between business administration and information and communication systems.
Please note: If you are planning to bring forward Master's modules to the semester in which you would also like to register your Bachelor's thesis, please note the regulations for bringing forward Master's modules (see wiwi.uni-paderborn.de /studienorganisation/studienorganisation/studienphasen-und-prozesse/uebergang-bachelor-master).
Winter semester 2024 / 2025
The Bachelor's thesis topics for the winter semester 2024/2025 will be published on 12 June 2024. The application period for Bachelor's theses starts on 24/06/2024 and ends on 05/07/2024 (23:59).
In addition, additional topics may be called for proposals and awarded during the semester if there are free capacities and current topics.
Themenliste Januar 2025
Thema 1: | Disruption oder Dispersion? – Ein systematischer Literaturüberblick zu den Auswirkungen von Plattformeintritten auf Wirtschaft und Gesellschaft |
---|---|
Inhalt: | Seit Anbeginn des digitalen Zeitalters gewinnen plattformbasierte Geschäftsmodelle eine immer größer werdende Bedeutung für Wirtschaft und Gesellschaft. Eine digitale Plattform, oder auch mehrseitiger Markt genannt, verbindet dabei mehrere Marktteilnehmer miteinander, um Transaktionen zwischen den Nutzern zu ermöglichen. Beispielsweise fungiert die Plattform Uber als Intermediär, um Fahrgäste und Autofahrer zusammenzuführen. Aber auch andere Plattformen wie Craigslist oder AirBnb ziehen mit ihrem Geschäftsmodell viele Marktteilnehmer an. Aufgrund des wachsenden Erfolges von digitalen Plattformen sehen sich traditionelle Anbieter, beispielsweise aus der Hotelindustrie oder der Taxiindustrie, durch das konkurrierende Angebot mit neuen Herausforderungen konfrontiert. Aber auch die Gesellschaft wird zunehmend von plattformbasierten Geschäftsmodellen beeinflusst, da sie einen erhöhten Austausch zwischen fremden Menschen ermöglichen. Um die sozioökonomischen Auswirkungen messbar zu machen, haben sich bisher einige wissenschaftliche Studien mit den Effekten von Plattformeintritten auf Wirtschaft und Gesellschaft beschäftigt. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist deshalb die Anfertigung eines systematischen Überblicks zum aktuellen Stand der Forschung zu den Auswirkungen von Plattformeintritten auf Wirtschaft und Gesellschaft. In einem ersten Schritt sollen grundlegende Begrifflichkeiten zu digitalen Plattformen identifiziert, definiert und voneinander abgegrenzt werden. In einem zweiten Schritt sollen dann die Ergebnisse einer systematisch durchzuführenden Literaturrecherche präsentiert werden. Dabei sollen die identifizierten Forschungsbeiträge durch eine geeignete Kategorisierung voneinander abgegrenzt werden. Basierend auf dieser Systematisierung sollen abschließend eventuelle Handlungsbedarfe für staatliche Regulierung aufgezeigt werden. |
Literatur: | Burtch, G., Carnahan, S., & Greenwood, B. N. (2018). Can you gig it? An empirical examination of the gig economy and entrepreneurial activity. Management Science, 64(12), 5497-5520. Greenwood, B. N., & Agarwal, R. (2016). Matching platforms and HIV incidence: An empirical investigation of race, gender, and socioeconomic status. Management Science, 62(8), 2281-2303. Aguiar, L., & Waldfogel, J. (2018). As streaming reaches flood stage, does it stimulate or depress music sales?. International Journal of Industrial Organization, 57, 278-307. |
Vorkenntnisse: | Gute Englischkenntnisse |
Thema 2: | Schritt für Schritt zum Wissensfortschritt: Kumulative Taxonomie-Weiterentwicklung in der IS-Forschung |
---|---|
Inhalt: | 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. |
Literatur: | 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. |
Vorkenntnisse: | Gute Englischkenntnisse |
Thema 3: | Ein Vergleich von Geschäftsmodell-Taxonomien und ihre Überschneidungen |
---|---|
Inhalt: | 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. |
Literatur: | 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. |
Vorkenntnisse: | Gute Englischkenntnisse; Besuch vom Modul „Methoden der Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle“ von Vorteil |
Thema 4: | Generative künstliche Intelligenz in der Geschäftsmodellentwicklung: Eine systematische Literaturanalyse und Fallbeispiel |
---|---|
Inhalt: | Aktuelle Entwicklungen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz haben zu neuen Möglichkeiten geführt, die über vorstrukturierte Aufgaben hinausgehen und sich auf kreative und komplexe Aufgaben mittels generativer künstlicher Intelligenz (Generative AI) konzentrieren. Eine generative AI ist in der Lage, innovative und realistische Inhalte in einer Vielzahl von Bereichen (wie Texte, Bilder oder Programmiercode) zu erstellen, und das auf der Grundlage einfacher Benutzereingaben. In Zukunft wird generative AI weiter an Bedeutung zunehmen, in vielen Arbeitsbereichen eine wichtige Rolle spielen und kreative Aufgaben, wie die der Geschäftsmodellentwicklung beeinflussen. Geschäftsmodellentwicklung bezeichnet den systematischen Prozess der Analyse, Ideengenerierung, Integration, Umsetzung und Optimierung eines Geschäftsmodells, um Wert für Kunden zu schaffen und wirtschaftlichen Erfolg zu erzielen. Dabei werden zentrale Elemente wie Zielgruppe, Wertversprechen, Einnahmequellen, Ressourcen und Partnerunternehmen betrachtet und miteinander in Einklang gebracht. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist daher die Anfertigung eines systematischen Überblicks zum aktuellen Stand der Forschung über Potenziale, Anwendungsmöglichkeiten und Grenzen für den Einsatz von generativer AI in der Geschäftsmodellentwicklung. In einem ersten Schritt sollen dazu thematisch relevante und theoretische Grundlagen in Form des aktuellen Stands der Forschung dargestellt werden. Im zweiten Schritt sollen relevante Publikationen identifiziert und systematisiert werden, die dann in einem dritten Schritt analysiert werden. In einem vierten Schritt sollen dann die Ergebnisse der systematischen Literaturrecherche anhand eines Fallbeispiels unter der Verwendung von generativer AI angewendet werden (d.h. ein bestehendes oder ein neues Geschäftsmodellbeispiel wird mithilfe von generativer AI innoviert). Im fünften Schritt gilt es dann die Ergebnisse der Literaturanalyse und des Fallbeispiels kritisch zu diskutieren, sowie Möglichkeiten und Grenzen aufzuzeigen, und Handlungsempfehlungen für die Nutzung von generative AI in der Geschäftsmodellentwicklung zu geben. |
Literatur: | Banh, L., & Strobel, G. (2023). Generative artificial intelligence. Electronic Markets, 33(1), 1-17. Hofmann, P., Rückel, T., & Urbach, N. (2021). Innovating with artificial intelligence: capturing the constructive functional capabilities of deep generative learning. HICSS 2021 Proceedings. Girotra, K., Meincke, L., Terwiesch, C., & Ulrich, K. T. (2023). Ideas are dimes a dozen: Large language models for idea generation in innovation. Kostis, A., Lidström, J., Nair, S., & Holmström, J. (2024). Too Much AI Hype, too Little Emphasis on Learning? Entrepreneurs Designing Business Models through Learning-by-Conversing with Generative AI. IEEE Transactions on Engineering Management. |
Vorkenntnisse: | Gute Englischkenntnisse, "Methoden der Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle“ (M.184.3356) |
Thema 5: | Geschäftsmodellinnovation durch Datenökosystemen: Eine systematische Literaturrecherche |
---|---|
Inhalt: | Datenökosysteme stellen eine Form der interorganisationalen Zusammenarbeit dar, die darauf abzielt, den Wert von Daten durch deren gemeinsame Nutzung und Wiederverwendung zu maximieren. Sie basieren auf digitalen Infrastrukturen, die es ermöglichen, Daten souverän zu teilen und dabei zentrale Herausforderungen wie Datensicherheit oder Kontrollverlust zu adressieren. Ein Beispiel für solche Infrastrukturen sind Datenräume, die durch ihren dezentrale Ansatz Datenhoheit sicherstellen. Beispielsweise ermöglichen die Datenräume der Gaia-X-Initiative den Austausch und die Nutzung von Daten innerhalb spezifischer Industrien. In einem Datenökosystem interagieren verschiedene Akteure (z. B. Datenanbieter, Datennutzer und Datenvermittler), um gesetzliche Anforderungen zu erfüllen oder neue Geschäftsmöglichkeiten zu schaffen. Der Fokus der Akteure liegt daher nicht nur auf dem reinen Datenaustausch, sondern auch auf der Schaffung eines Mehrwerts durch gemeinsame Ziele und der Innovation bestehender Geschäftsmodelle. Ein Geschäftsmodell beschreibt die grundlegenden Mechanismen, mit denen ein Unternehmen Wert für Kunden erzeugt und dadurch Gewinn erzielt. Eine Geschäftsmodellinnovation ist eine zielgerichtete und signifikante Änderung am bestehenden Geschäftsmodell. Aktuell ist jedoch das Potential möglicher Geschäftsmodellinnovationen durch Datenökosystemen nicht vollständig ersichtlich. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist die Anfertigung eines systematischen Überblicks zum aktuellen Stand der Forschung über die Möglichkeiten zur Geschäftsmodellinnovation durch Datenökosystemen. In einem ersten Schritt sollen die relevanten Begrifflichkeiten identifiziert, beschrieben und voneinander abgegrenzt werden. Im zweiten Schritt sollen relevante Publikationen identifiziert und systematisiert werden, die dann in einem dritten Schritt analysiert und übersichtlich präsentiert werden. Im vierten Schritt gilt es dann die Ergebnisse der Literaturanalyse kritisch zu diskutieren, sowie die Möglichkeiten und Grenzen aufzuzeigen, und Handlungsempfehlungen für die Innovation von Geschäftsmodellen durch Datenökosysteme zu geben. |
Literatur: | Möller, F., Jussen, I., Springer, V., Gieß, A., Schweihoff, J. C., Gelhaar, J., ... & Otto, B. (2024). Industrial data ecosystems and data spaces. Electronic Markets, 34(1), 41. S. Oliveira, M. I., Barros Lima, G. D. F., & Farias Lóscio, B. (2019). Investigations into data ecosystems: a systematic mapping study. Knowledge and information systems, 61, 589-630. Heinz, D., Benz, C., Fassnacht, M., & Satzger, G. (2022). Past, Present and Future of Data Ecosystems Research: A Systematic Literature Review. PACIS 2020 Proceedings. Toorajipour, R., Oghazi, P., & Palmié, M. (2024). Data ecosystem business models: Value propositions and value capture with Artificial Intelligence of Things. International Journal of Information Management, 78, 102804. D'Hauwers, R., Walravens, N., & Ballon, P. (2022). Data ecosystem business models: value and control in data ecosystems. Journal of Business Models, 10(2), 1-30. |
Vorkenntnisse: | Gute Englischkenntnisse, “Methoden der Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle“ (M.184.3356) |
Thema 6: | Erfolgsfaktoren von Online-Petitionen: Ein Vergleich regierungsbetriebener und privater Plattformen |
---|---|
Inhalt: | Online-Petitionen haben sich zu einem zentralen Instrument der Bürgerbeteiligung und des politischen Aktivismus entwickelt. Plattformen wie Change.org oder die offizielle Petitionsplattform des Deutschen Bundestages ermöglichen es, mit wenigen Klicks politische Forderungen an die Öffentlichkeit und an Entscheidungsträger heranzutragen. Während private Plattformen oft globale Aufmerksamkeit für vielfältige Themen generieren, sind regierungsbetriebene Plattformen in den Gesetzgebungsprozess direkt eingebunden. Bisherige Forschung zu Erfolgsfaktoren von Petitionen auf Change.org legt nahe, dass Faktoren wie Emotionen und sprachliche Gestaltung die Erfolgswahrscheinlichkeit von Petitionen beeinflussen. Regierungsbetriebene Plattformen wurden in diesem Zusammenhang allerdings noch nicht betrachtet. Interessante Fragestellungen in diesem Zusammenhang könnten daher lauten:
Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, linguistische Unterschiede und Gemeinsamkeiten von Petitionen auf verschiedenen Arten von Petitions-Plattformen systematisch zu erfassen und zu analysieren. Auf Basis dieser Erkenntnisse sollen Erfolgsfaktoren identifiziert und verglichen werden, um Aussagen über die Übertragbarkeit bestehender Forschungsergebnisse treffen zu können. |
Literatur: | Elnoshokaty, A. S., Deng, S., & Kwak, D. H. (2016, January). Success factors of online petitions: Evidence from Change. org. In 2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS) (pp. 1979-1985). Wright, S. (2016). ‘Success’ and online political participation: The case of Downing Street E-petitions. Information, Communication & Society, 19(6), 843-857. |
Vorkenntnisse: | Gute Englischkenntnisse, Programmierkenntnisse (z.B. zum Schreiben eines Crawlers und Datenauswertung), Natural Language Processing |
Thema 7: | Datenräume als Schlüssel zur digitalen Transformation – Ein Überblick über Konzepte, Herausforderungen und Lösungsansätze |
---|---|
Inhalt: | Datenräume haben sich zu einem zentralen Treiber der digitalen Transformation in Wirtschaft und Forschung entwickelt – insbesondere auch im Kontext von Industrie 4.0, wo vernetzte Produktionssysteme und intelligente Fabriken auf einen sicheren und effizienten Datenaustausch angewiesen sind. Sie stellen kooperative Datenökosysteme, in denen Akteure in sicheren und vertrauensvollen Umgebungen Daten austauschen können. Europäische Initiativen wie GAIA-X unterstreichen die wachsende Bedeutung von Datenräumen für die digitale Souveränität und Wettbewerbsfähigkeit. Dabei gehen technische Herausforderungen Hand in Hand mit rechtlichen und organisatorischen Fragestellungen, wie Datenschutz, Datensouveränität und Governance-Strukturen. Die steigende Relevanz dieser neuen Technologie spiegelt sich neben der vermehrt praktischen Umsetzung von Datenräumen auch in der wissenschaftlichen Forschung wider. In den vergangenen Jahren wurden vermehrt wissenschaftliche Publikationen veröffentlicht, die mehr Erkenntnisse zu der sich stetig weiterentwickelnden Thematik der Datenräume liefern. Ziel dieser Bachelorarbeit ist es daher, eine strukturierte Literaturrecherche über den aktuellen Stand der Forschung zu Datenräumen im industriellen Kontext zu schaffen. Dabei sollen zentrale Konzepte, Herausforderungen und Lösungsansätze identifiziert und systematisch aufbereitet werden. So entsteht eine belastbare Grundlage, um sowohl das theoretische Verständnis als auch die praktische Relevanz von Datenräumen zu verdeutlichen. |
Literatur: | Otto, B. (2022). The evolution of data spaces. In Designing data spaces: The ecosystem approach to competitive advantage (pp. 3-15). Cham: Springer International Publishing. Möller, F., Jussen, I., Springer, V., Gieß, A., Schweihoff, J. C., Gelhaar, J., ... & Otto, B. (2024). Industrial data ecosystems and data spaces. Electronic Markets, 34(1), 41. Gieß, A., Möller, F., Schoormann, T., & Otto, B. (2023). Design options for Data Spaces. In ECIS 2023. |
Vorkenntnisse: | Gute Englischkenntnisse |
Thema 8: | Erklärbare künstliche Intelligenz – Ein systematischer Literaturüberblick zu den Forschungsfeldern in der Wirtschaftsinformatik |
---|---|
Inhalt: | Seit dem Durchbruch der künstlichen Intelligenz (KI) gewinnt auch die Erklärbarkeit der zugrundeliegenden Modelle und Entscheidungen eine immer größer werdende Bedeutung in der Forschung. Erklärbare künstliche Intelligenz (XAI) umfasst eine Reihe von Methoden und Techniken, die darauf abzielen, das Verhalten und die Entscheidungen von Modellen des maschinellen Lernens für den Menschen nachvollziehbar zu machen. Mit zunehmender Komplexität von KI-Systemen und ihrem Einsatz in sensiblen Anwendungsfeldern steigt der Bedarf an Transparenz erheblich. Transparenz und Interpretierbarkeit sind mitunter die Grundprinzipien von XAI. Transparenz beschreibt, wie zugänglich und verständlich die Funktionsweise eines Systems ist, während Interpretierbarkeit sich auf die Fähigkeit bezieht, die Zusammenhänge zwischen den Komponenten eines Modells und seinen Vorhersagen zu verstehen. XAI zielt folglich darauf ab, KI-Systeme transparenter und interpretierbar zu gestalten, damit Nutzer die Entscheidungsgrundlagen verstehen können. Die Relevanz dieses Themas ergibt sich aus der zunehmenden Verbreitung und Bedeutung von KI-Systemen in den verschiedensten Bereichen. Aktuelle Studien unterstreichen den interdisziplinären Charakter von XAI, welche sowohl technologische und soziale als auch betriebswirtschaftliche Dimensionen miteinander verbindet, um besser interpretierbare KI-Systeme zu schaffen. Auf technischer Ebene wird dabei oftmals die Performanz der implementierten Erklärbarkeitskomponenten bewertet. Im Bereich der Wirtschaftsinformatik hingegen stellt XAI einen zentralen Forschungsstrang dar, der überwiegend die Auswirkungen der Nutzung erklärbarer KI auf verschiedene Faktoren analysiert, wie beispielsweise auf das Vertrauen oder die Akzeptanz von KI-Systemen für unterschiedliche Interessensgruppen. Eine wachsende Zahl experimenteller Forschungsarbeiten untersucht in diesem Zusammenhang die Auswirkungen von XAI auf der Nutzerseite, wie unter anderem ihren Einfluss auf die Benutzerfreundlichkeit oder auf verschiedene Entscheidungsprozesse. Aufgrund der stetig wachsenden Anzahl neuer KI-Modelle und der damit verbundenen steigenden Anzahl neuer oder in neuen Kontexten genutzter Erklärungen, ist eine anhaltende Betrachtung der Anwendungsfelder von hoher Relevanz. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist deshalb die Anfertigung eines systematischen Literaturüberblicks über den aktuellen Forschungsstand zu erklärbarer künstlicher Intelligenz in der Wirtschaftsinformatik. Im ersten Schritt sollen grundlegende Begrifflichkeiten und Konzepte im Bereich XAI identifiziert, definiert und voneinander abgegrenzt werden. In einem zweiten Schritt soll dann das Vorgehen der systematischen Literaturrecherche sowie die daraus gewonnenen Ergebnisse dokumentiert und präsentiert werden. Dabei sollen die identifizierten Forschungsbeiträge durch eine geeignete Kategorisierung voneinander abgegrenzt werden. Basierend auf dieser Systematisierung sollen abschließend eventuelle zukünftige Forschungsfelder für die Anwendung erklärbarer künstlicher Intelligenz in der Wirtschaftsinformatik aufgezeigt werden. |
Literatur: | Brasse, J., Broder, H. R., Förster, M., Klier, M., & Sigler, I. (2023). Explainable artificial intelligence in information systems: A review of the status quo and future research directions. Electronic Markets, 33(1), p. 26. Hamm, P., Klesel, M., Coberger, P., & Wittmann, H. F. (2023). Explanation matters: An experimental study on explainable AI. Electronic Markets, 33(1), p. 17. Miller, T. (2019). Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences. Artificial intelligence, 267, pp. 1–38. |
Vorkenntnisse: | Gute Englischkenntnisse |
Please apply for a maximum of 5 of the advertised topics. You are also welcome to apply with your own topic. However, please make sure that it fits in with the research topics represented at the chair and with the methods we teach. Your electronic application consists of the completed application form, a current CV and a current certificate of passed examinations (or a self-printout from the PAUL transcript of records). If you would like to apply with your own topic, please also attach an exposé (approx. half to full page) in which you briefly describe your proposed topic. Please enrol in Panda in the course Z.EXT.00147 Theses on Digital Markets in order to participate in the award procedure. The documents can then be uploaded under "Document submission - Bachelor theses". Please note that only PDFs can be uploaded. If you have any questions, please send them to Maike Althaus.
If there are several applications for one topic, the allocation will be based on the previous achievements in the degree programme and possible further topic-related previous knowledge.
Specifying several topics increases your chances of being allocated a topic.
Registering your Bachelor's thesis
Once you have been successfully allocated a Bachelor's thesis in the allocation procedure and in consultation with your supervisor, you must officially register for your Bachelor's thesis. This is done in the course of a web-based application procedure in PAUL. Please refer to the instructions for students - registration of theses.
We recommend the following books for preparing a thesis at our chair:
- Bergener, Katrin; Clever, Nico; Stein, Armin (2019): Scientific work in business informatics studies. Guide for the successful thesis. Springer Berlin Heidelberg.
- Kornmeier, M. (2018): Wissenschaftlich schreiben leicht gemacht für Bachelor, Master und Dissertation. UTB.
Both books are available digitally from the university network (VPN) via the university library.
We also recommend that you take part in a workshop on writing a thesis offered by the Competence Centre for Writing.
Please use the template provided as a guide when designing your Bachelor's thesis (layout and citation style).
You can find the Examination Office's guidelines for submitting your Bachelor's thesis in the information on submitting theses.
Plagiarism
It is hereby expressly pointed out that when writing theses, it is essential to ensure that source details are included in the examination papers if content is taken from other theses. If content is subsequently identified without stating the source, it will be regarded as plagiarism. Any plagiarism discovered will be severely penalised by the examination board.
Master theses
Anwendung verbesserter Clusteranalyse-Methoden zur Replikation von Taxonomien in der IS-Forschung | |
---|---|
Betreuerin: | Maike Althaus |
Inhalt: | 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. Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, zwei bestehende Studien (1. Taxonomie zu Museumseintrittspreisen und 2. Taxonomie zu Geschäftsmodellen von Kultureventplattformen) zu replizieren. Dabei soll die Clusteranalyse jeweils mit der im kritischen Paper vorgeschlagenen Methodik neu durchgeführt werden. Durch die Replikation und den Vergleich mit den ursprünglichen Ergebnissen wird untersucht, inwiefern die verbesserte Clusteranalyse zu präziseren und aussagekräftigeren Taxonomien führt. Dies trägt dazu bei, methodische Lücken in der IS-Forschung zu schließen und liefert wertvolle Erkenntnisse für zukünftige Studien in diesem Bereich. |
Benötigte Vorkenntnisse: | Gute Englischkenntnisse Kenntnisse in statistische Analysetechniken und Python von Vorteil |
Startliteratur: | 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. Althaus, M., Mueller, S. J., & Kundisch, D. (2024). What price culture?–a taxonomy of the admission pricing policy at museums. International Journal of Cultural Policy, 30(3), 392-407. |
Typ: | Masterarbeit |
Status: | nicht vergeben |
Networking start-ups and established SMEs using the example of the OWL region - a requirements analysis for the design of a matching platform
Networking of start-ups and established SMEs using the example of the OWL region - a requirements analysis for the design of a matching platform | |
---|---|
Supervisor: | Dennis Kundisch |
Content: | East Westphalia-Lippe (OWL) is considered a region with a pronounced SME sector, in particular due to the existence of companies with relevant future competences in mechanical engineering, automation and Electrical Engineering as well as computer science. At the same time, start-ups have become a visible part of the economic ecosystem in OWL in recent years thanks to a wide range of initiatives by various start-up centres and offers for founders. According to the German StartUp Monitor 2021, two thirds of start-ups already cooperate with established companies and 42.5% of start-ups would like strategic investments from companies or family offices. On the other hand, established companies can benefit from early access to product and process innovations and generate ideas for new business models. Networking and cooperation between start-ups and established SMEs for the benefit of both sides is therefore of particular importance. At the same time, anecdotal evidence suggests that untapped potential could be realised - also in OWL. Based on a well-founded synthesis of the literature, this study aims to qualitatively and empirically analyse which criteria start-ups and established SMEs use to consider a potential cooperation, which cooperation models are (or could be) used and which criteria potentially determine the success of a cooperation. The results obtained from the literature research and expert interviews will then be used as a basis for the design and prototypical implementation of a matching platform for start-ups and established SMEs in OWL. The work will be carried out in cooperation with the heder:Lab in Salzkotten. |
Previous knowledge required: | Basic knowledge of qualitative research Programming skills |
Start-up literature: | Federal Association of German StartUps e.V.(ed.). 2021. 2021 German StartUp Monitor Becker, W., et al., 2018, Cooperation between SMEs and start-ups Pahnke, A., Welter, F. The German Mittelstand: antithesis to Silicon Valley entrepreneurship? Small Bus Econ 52, 345-358 (2019). |
Type: | Master thesis |
Status: | assigned |
Your culture, your platform - A user-orientated design of digital cultural platforms based on market research techniques
Your culture, your platform - A user-centred design of digital cultural platforms based on market research techniques | |
---|---|
Supervisor: | Maike Althaus, Christian Vorbohle |
Content: | The culture and events industry is the sixth largest economic sector in Germany. A total of 6.5 billion euros is generated annually in the field of cultural events (excluding public cultural organisations). However, it can sometimes be difficult for those interested in culture to find suitable events from a diverse cultural programme. Digital platforms in the cultural and event industry offer those interested in culture the opportunity to find out more about events that they are already familiar with (e.g. admission price, venue, duration of event), but also to discover interesting, previously unknown events. On the one hand, people interested in culture can therefore benefit from the fact that they can interact with a larger number of cultural professionals via a digital cultural platform. On the other hand, cultural professionals can benefit from the fact that they can present and make their events accessible to a potentially larger customer group via such a digital cultural platform. For those interested in culture who are looking for interesting events, cultural platforms can create additional benefits through possible additional value-added services, such as data-based recommendations, ticket systems or the integration of external services. However, it is not obvious to the operators of cultural platforms what preferences and willingness to pay those interested in culture have for the additional value-added services. Conjoint analysis, which originates from market research, enables a better understanding of user preferences through a simultaneous comparison of different attributes. This allows the preferences of users with regard to different attributes of cultural platforms to be researched. In addition, conjoint analysis is also suitable for supporting the development of business models by incorporating economic attributes and willingness to pay, and can therefore better predict purchasing behaviour. The aim of the master's thesis is therefore to carry out a conjoint analysis of user preferences for attributes on digital culture platforms. In a first step, the relevant terminology and (theoretical) foundations are to be developed. In a second step, a conjoint analysis will then be carried out. Firstly, the attributes and attribute levels must be defined and attribute profiles derived from them. Secondly, the attribute profiles must be evaluated by potential users in a survey and then analysed. In a third step, the results of the conjoint analysis should then be prepared and clearly presented in order to provide an overview of user preferences on digital cultural platforms. In a fourth step, the results will be critically discussed and recommendations for the design of cultural platforms will be developed. |
Previous knowledge required: | Good knowledge of English Knowledge of marketing methods is an advantage, but not essential |
Starting literature: | 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. |
Type: | Master thesis |
Status: | assigned |
Revolution of workplaces, abolition of living spaces? - An econometric analysis of the impact of the entry of co-working space platforms on the property market
Revolution of workplaces, abolition of living spaces? - An econometric analysis of the impact of the entry of co-working space platforms on the property market | |
---|---|
Supervisor: | Maike Althaus |
Content: | The emergence of co-working spaces has fundamentally changed the way people work. Co-working space platforms bring together individuals or organisations with shared office space. Different workspaces such as private offices, shared desks, meeting rooms and other co-working spaces can be utilised. The coworker.com platform in particular facilitates and sponsors the creation and utilisation of such co-working spaces. In this context, the impact of co-working spaces on local property markets, including the impact on rental prices, housing availability and demand for housing, is still largely unrecognised. The aim of this master thesis is therefore an econometric analysis of the impact of the entry of a selected co-working space platform (e.g. coworker.com) on the market situation (e.g. price behaviour, supply, demand) of the local real estate market. In a first step, the state of research on the effects of co-working spaces as part of the sharing economy on the economy and society will be shown. Subsequently, suitable local markets will be identified for analysis. In order to carry out an econometric analysis, data from the platform and the property market will be collected and processed. Web crawlers such as "Microsoft Power Automate" can be used for this purpose. |
Previous knowledge required: | Good knowledge of English Microeconometric knowledge (e.g. by attending W2474 or W5489) required Programming skills and knowledge of STATA, Python or R advantageous Possibly experience with Power Automate (or comparable automation software) |
Starting literature: | 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. |
Type: | Master thesis |
Status: | not assigned |
Equal opportunities for all in the start-up scene? An empirical study of recorded pitches by female and male founders
Equal opportunities for all in the start-up scene? An empirical study of recorded pitches by female and male founders | |
---|---|
Supervisor: | Michelle Müller |
Content: | In recent decades, many promising start-ups have established themselves on the market, developing modern digital technologies and using them in a wide variety of industries. Funding from investors is crucial for the survival of these start-ups. In order to obtain such financing, many founders present their start-up and the product or service they have developed at pitch events. At these events, founders try to convince potential investors of the merits of their start-up and thus obtain funding. However, it is striking that female founders receive significantly less funding on average than male founders. However, why this difference occurs is largely unexplained in research. One possibility that could explain this difference lies in the different ways in which female and male founders present their start-ups at pitch events. The aim of this master's thesis is therefore to carry out a comparative text analysis of recorded pitches between female and male founders. In a first step, the state of research on the success factors of start-ups and the differences between women and men in the start-up scene will be analysed. Subsequently, a data set made available, which contains pitch transcripts from female and male founders at the NOAH Conference(https://www.youtube.com/user/NoahAdvisors/playlists), will be processed and analysed using text mining methods. This data set will then be merged with investment data on Crunchbase.com(https://www.crunchbase.com/) in order to find out which founders were particularly successful in acquiring financing. Finally, the results will be critically discussed and recommendations for action for founders, investors and political decision-makers will be derived. |
Previous knowledge required: | Good English skills |
Starting literature: | 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 .Handlan , A., & Sheng, H. (2023). Gender and Tone in Recorded Economics Presentations: Audio Analysis with Machine Learning. Available at SSRN 4316513. |
Type: | Master thesis |
Status: | assigned |
A conceptual comparison to differentiate between platforms and ecosystems
A conceptual comparison to differentiate between platforms and ecosystems | |
---|---|
Supervisor: | Christian Vorbohle |
Content: | Motivated by the strong growth and far-reaching influence of companies such as Google, Apple, Microsoft, Amazon, Tencent, or Alibaba, scholars have intensively studied digital value creation mechanisms in recent years. Platforms and ecosystems have emerged as valuable concepts that describe how customers and companies work together to create value, especially in a digital context. One key reason why platform-based business models are particularly interesting for companies is the so-called network and economies of scale. Customers benefit when they can interact with a larger number of other users or providers. Previous economic literature often derives strong growth and scalability from these two types of effects and, based on this, a tendency towards monopoly or oligopoly formation. In contrast, the concept of ecosystems has largely developed separately in the research literature. Scientists see a central element of ecosystems primarily in the partnership-based association of companies that all contribute to a common value proposition and therefore have to coordinate their resources and activities. Although ecosystems are often based on platforms, these are different concepts that operate at different levels and with different value creation and coordination mechanisms. However, both concepts are often used together (or even synonymously) in literature and practice without making a meaningful distinction. The large variety and quantity of scientific literature from different research disciplines currently makes it difficult to differentiate between platform and ecosystem publications. The aim of the master's thesis is therefore to provide a systematic overview of the current state of research on platforms and ecosystems as well as a conceptual comparison and differentiation from neighbouring concepts, such as alliances. In a first step, the relevant terminology and theoretical foundations for both concepts will be defined. In a second step, a systematic literature review will be conducted in primarily influential journals (VHB-JOURQUAL3 ≥ B) on both platforms and ecosystems. In a third step, the results from both literature searches will be examined, systematised and clearly presented. In a fourth step, the results will be critically discussed and similarities and differences between the two concepts will be emphasised. |
Required prior knowledge: | Good knowledge of English (the relevant literature is almost exclusively in English). |
Starting literature: | 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. |
Type: | Master thesis |
Status: | assigned |
You can apply for a topic for a Master's thesis at any time. If you are interested in one of the above-mentioned topics or have developed a topic proposal yourself, please make an appointment by e-mail with the relevant or potential supervisor. Please send the supervisor a news CV, an overview of your academic achievements to date and your preferred topic by email. This information will enable us to provide you with targeted advice with regard to your thesis. Ideally, you have already attended lectures and a seminar at our department and/or other courses at other departments that match your preferred topic. Please only write to one person at the chair and not several at the same time.
Important note: With your application, you confirm that you have dealt extensively with the preparation of a scientific paper.
We recommend the following books for preparing a thesis at our chair:
- Bergener, Katrin; Clever, Nico; Stein, Armin (2019): Scientific work in business informatics studies. Guide for the successful thesis. Springer Berlin Heidelberg.
- Kornmeier, M. (2018): Wissenschaftlich schreiben leicht gemacht für Bachelor, Master und Dissertation. UTB.
Both books are available digitally from the university network (VPN) via the university library.
We also recommend that you take part in a workshop on writing a thesis offered by the Competence Centre for Writing.
After an initial discussion with the potential supervisor of your thesis, prepare a two to three-page document with the following content:
- Research question and motivation for the thesis
- Methodology that you want to use in your thesis
- Planned approach including timetable
- Relevant literature for your topic
- Expected results, if applicable
On the one hand, this document should help you to recognise whether you want to deal with your favoured topic over a period of four to six months. Secondly, it will help you to structure your potential topic and draw up a realistic work plan. At the same time, this document also forms a basis for us to decide on the final supervision of the topic.
Are you in contact with a company where you would like to write your Master's thesis?
In principle, we also supervise topics that you want to write in co-operation with or for companies you have identified. However, in the case of such topics, it must always be checked on a case-by-case basis whether the topic of your practice partner also fulfils scientific requirements and whether a sensible mode of cooperation can be found between the student, company and department. If you are planning such a thesis, please also contact a potential supervisor from the department with the relevant documents.
Notes on the design of Master's theses
Please use the template provided as a guide when designing your Master's thesis (layout and citation style).
The guidelines of the Examinations Office for submitting your Master's thesis can be found in the information on submitting theses.
Plagiarism
It is hereby expressly pointed out that when writing theses, it is essential to ensure that source details are included in the examination papers if content is taken from other works. If content is subsequently identified without stating the source, it will be regarded as plagiarism. Any plagiarism discovered will be severely penalised by the examination board.