Die Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) wird nicht nur in Industrie- und Dienstleistungsunternehmen als Möglichkeit zu Effizienzsteigerungen, neuen Dienstleistungen und Verbesserung von Geschäftsmodellen wahrgenommen. Auch in der öffentlichen Verwaltung (ÖV) wird ein großes Potential dieser Technologien gesehen, wenn auch die Rahmenbedingungen anders als in der Privatwirtschaft zu sein scheinen.

Die zentrale Aufgabe der ausgeschriebenen Masterarbeit ist es, Potentiale, Randbedingungen und Grenzen des KI-Einsatzes in der ÖV besonders für Mecklenburg-Vorpommern (MV) zu untersuchen und daraus konkrete Business Cases abzuleiten und zu bewerten.

Die Masterarbeit wird in enger Kooperation der DVZ GmbH [1] und des Lehrstuhls Wirtschaftsinformatik [2] durchgeführt. Das DVZ hat hierzu auch eine Stelle ausgeschrieben [3], d.h. die Masterarbeit würde in Verbindung mit einer Anstellung (Werkstudent) erfolgen.

 Das grobe Vorgehen bei der Bearbeitung der Arbeit könnte wie folgt aussehen:

• Analyse der in der Literatur sichtbaren oder erwarteten Einsatzgebiete von KI in der ÖV und den dabei zu berücksichtigen Einflussfaktoren sowie möglichen Potentialen und Grenzen
• Ermittlung potentieller Einsatzszenarien für MV auf Basis der Ergebnisse der Literaturanalyse. In Ergänzung zu den Literaturergebnissen kann auch ein Workshop mit Experten für IT in der ÖV Mecklenburg-Vorpommerns durchgeführt werden
• Eine Befragung wichtiger Stakeholder im Land MV zur Überprüfung der ermittelten Einsatzszenarien und zur Identifikation MV-spezifischer Einflussfaktoren, wie der gesetzliche Rahmen, bestehende (technologisch veraltete) Fachverfahren, Besonderheiten des Einführungsprozesses, etc. Relevante Stakeholder könnten Rechenzentrumsleiter, CIO des Landes MV, Personalrat, Amts-/Behördenleiter, Verantwortliche in Kommunen, Datenschutzbeauftragter sein. Kontakte zu diesen Stakeholdern sind bereits etabliert, sodass die Kontaktanbahnung nicht Aufgabe der Masterarbeit ist.
• Kosten- und Nutzenbetrachtung für die Einsatzszenarien, d.h. Entwicklung konkreter Business Cases, die nach der Stakeholderbefragung als besonders vielversprechend für MV einzuordnen sind.
• Ggf. Vergleich mit anderen Bundesländern durch Experteninterviews von Mitgliedern des e-gov-Rates, anderen Datenzentralen oder dem Think-Tank ÖV bei Fraunhofer FOKUS. Auch hier sind die Kontakte bereits etabliert.

[1] https://www.dvz-mv.de/

[2] https://www.wirtschaftsinformatik.uni-rostock.de/

[3] https://karriere.dvz-mv.de/jobs/kuenstliche-intelligenz-pwe-10/837350

Themensteller: Kurt Sandkuhl

Sprache: Deutsch

Datum: September 2022

Geeignet für: Master Wirtschaftsinformatik, Dienstleistungsmanagement und evtl. Wirtschaftsingenieure

EN

According to some estimates, there are hundreds of millions of intelligent assistants in use, and the user count grows everyday. But what is 'good' about being assisted by intelligent assistants? Is it about the joy of hearing a human-like voice (hedonic aspects), about being productive, or does this 'goodness' also involve the construction of meaning and long term significance (eudaimonic aspects) ? If yes, what are the mechanisms that foster eudaimonic experiences in interacting with assistants? In this topic, we analyse users' positive experiences with intelligent assistants (and assistant applications) using a critical incident sampling approach. First, data will be collected using a survey consisting of psychological instruments and free text sections, and then it will analyzed using both quantitative and qualitative empirical techniques.

DE

Einigen Schätzungen zufolge sind Hunderte Millionen intelligenter Assistenten im Einsatz, und die Zahl der Benutzer wächst täglich. Aber was ist „gut“ daran, von intelligenten Assistenten unterstützt zu werden? Geht es um die Freude, eine menschenähnliche Stimme zu hören (hedonische Aspekte), darum, produktiv zu sein, oder beinhaltet diese „Güte“ auch die Konstruktion von Bedeutung und langfristiger Bedeutung (eudämonische Aspekte)? Wenn ja, was sind die Mechanismen, die eudämonische Erfahrungen in der Interaktion mit Assistenten fördern? In diesem Thema analysieren wir die positiven Erlebnisse der Benutzer mit intelligenten Assistenten (und Assistentenanwendungen) mithilfe der Methode der kritischen Ereignisse. Zunächst erheben wir Daten mit einer Befragung bestehend aus psychologischen Instrumenten und Freitextausschnitten und analysieren diese Daten dann sowohl mit quantitativen als auch mit qualitativen empirischen Techniken.

Themensteller:Hitesh Dhiman (externer Doktorand) und Michael Fellmann

Sprache: Englisch/Deutsch

Datum: Juni 2022

EN

A design space for a problem is the set of decisions to be made about the designed artifact together with the alternative design choices for these decisions. Design spaces can be used to systematically construct, deconstruct, or compare artifact(s). However, they are rarely incorporated into normal practice, and their efficacy as a design tool has not been explored. The main aim of this project is to build a simple web-based tool for design space exploration to support the design of intelligent assistants. The tool will be evaluated using simple quantitative (usefulness and ease of use) and qualitative techniques.

DE

Ein Design Space für ein Problem ist der Satz von Entscheidungen, die über das entworfene Artefakt zusammen mit den alternativen Entwurfsentscheidungen für diese Entscheidungen getroffen werden müssen. Design Spaces können verwendet werden, um Artefakte systematisch zu konstruieren, zu dekonstruieren oder zu vergleichen. Sie werden jedoch selten in die normale Praxis integriert, und ihre Wirksamkeit als Designwerkzeug ist kaum untersucht worden. Das Hauptziel dieses Projekts ist es, ein einfaches webbasiertes Tool zur Design Space Exploration zu entwickeln, um das Design intelligenter Assistenten zu unterstützen. Das Tool wird sowohl mit einfachen quantitativen (Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit) als auch mit qualitativen Techniken evaluiert.

Themensteller: Hitesh Dhiman (externer Doktorand) und Michael Fellmann

Sprache: Englisch/Deutsch

Datum: Juni 2022

Desktop activity logging aims at recording data about IT-supported work and life activities performed using a (personal) computer. The data is then used for documentation or self-reflection that can lead to insights. Such insights can comprise simple facts such the preferred working hours of the user or which applications are used frequently. More sophisticated analyses could determine e.g. work-related productivity, distraction or even flow state. Despite the plethora of data that is captured, state of the art logging tools do not help the user to accomplish his tasks via recommendations. Such recommendations could comprise e.g. context-relevant files, folders, applications or websites that might be useful in the respective work situation as evidenced by previously recorded data. Beyond that, the recommendations could be complemented by further tips on e.g. taking regular breaks, making gymnastics or mind-set-related hints for a positive and engaged work attitude. The goal of the Master Thesis is to design, implement and evaluate a recommendation widget that generates useful recommendations for the user. The conceptual part will be to develop a model for context-sensitivity and automated adaptation of the recommendations to the user preferences. The technological part will be to extend an existing desktop logger implemented in C#. Finally, technical criteria as well as initial user feedback e.g. regarding the perceived utility of the recommendations should serve for a preliminary evaluation.

Themensteller: Michael Fellmann

Geeignet für: Masterarbeit

Sprache: Englisch/Deutsch

Frühester Starttermin: Februar 2022

In Dienstleistungsunternehmen im Bereich der Sozialhilfe müssen Berichte angefertigt werden, welche die Tätigkeiten des jeweiligen Sozialarbeiters beinhalten. Darunter fallen auch die Interaktionen mit den Klienten. Diese Berichte liegen nur in einem unstrukturierten Textformat vor. Eine Strukturierung der Texte öffnet Möglichkeiten zu weiterführenden Analysen, die sowohl das Berichtswesen angenehmer gestalten als auch unternehmensinterne Wissensstrukturen leichter zugänglich machen können.

Das automatische Erkennen, die Extraktion sowie Speicherung und Verknüpfung von Situationen aus den natürlichen Texten ist ein ganzheitlicher und vielversprechender Ansatz, welcher eine zielgerichtete Weiterverarbeitung der Daten ermöglicht. So kann beispielsweise leichter erfasst werden, ob eine ähnliche Situation bereits in vergangenen Fällen aufgetreten ist, um hilfreiche Aktivitäten zu empfehlen. Aufgabe der Arbeit wird sein, für Anwendungsfälle in der Sozialhilfe angemessene Techniken zu finden, zu bewerten sowie prototypisch umzusetzen. Dabei sind die Besonderheiten und Herausforderungen der Domäne zu beachten: zum Beispiel unterschiedliche Berichtsautoren mit verschiedenen Schreibstilen, nicht reviewte und weitestgehend nicht annotierte Texte unterschiedlicher Länge sowie unterschiedliche Betreuungsarten und Tätigkeiten.

Während bereits einige Techniken zur Erkennung (kritischer) Ereignisse in der Vergangenheit auf öffentlichen englischen Datensätzen (wie Reuters oder Twitter) angewendet wurden oder Texte automatisch in Themenbereiche eingeteilt werden können, müssen diese Ansätze deutlich an die Domäne angepasst werden. So kann es zunächst notwendig sein, domänenspezifische Merkmale von Situationen zu ermitteln und Merkmalsausprägungen zu extrahieren.

Das Ergebnis der Arbeit soll ein prototypisch implementiertes und evaluiertes Konzept zur Situationsextraktion darstellen, welches weiterführende Analysen, Verteilung/Bereitstellung von Wissen und Hilfestellungen für Sozialarbeiter ermöglicht. Dieses kann auf unterschiedliche Arten erreicht werden, z.B. durch:

• Feature Engineering
• Event Detection
• Text Segmentation / Topic Tiling
• semantische Techniken und Ontologien
• Techniken des Data Mining (wie das Clustering) auf natürlichen Texten

Themensteller: 

Felix Holz,
Teodor Stoev

Geeignet für: Masterarbeit, bedingt auch Bachelorarbeiten

Sprache: Deutsch/Englisch