Die Welt lässt sich als eine Menge interagierender Objekte betrachten. Diese Prämisse liegt der objektorientierten (OO) Programmierung zugrunde. Spätestens mit der Veröffentlichung von Smalltalk in den 1980er-Jahren hat sich die OO-Programmierung wachsender Beliebeit erfreut. Das hatte auch die Entwicklung von einer Vielzahl an OO-Modellierungssprachen und OO-Modellierungsmethoden zur Folge, die 1997 in die Standardisierung der UML mündete. Ein Kernkonzept der Objektorientierung ist dabei die sogennante “Klasse”. Eine Klasse dient als Schablone für Objekte; Objekte werden fachsprachlich von einer Klasse instanziiert. In gängigen Programmierungssprachen wie Java oder Python muss die Definition einer Klasse daher immer vor der Instanziierung von Objekten erfolgen. Dieser Schritt wird jedoch aus verschiedenen Sichtweisen kritisiert: Für Menschen sei primär der Umgang mit Objekten natürlich - die Definition von Klassen stelle eine Herauforderung dar (vgl. Bergstein and Lieberherr 1991).

In den letzten Jahren hat in der konzeptuellen Modellierung die sog. “flexible Modellierung” oder auch “Bottom-Up-Modellierung” vermehrt an Resonanz erfahren. Auch hier wird die Notwendigkeit der strikten Top-Down-Modellierung kritisiert: Intuitiver sei es, Nutzern die Modellierung auf niedrigeren Ebenen zu ermöglichen. Der Bedarf nach Klassifikation von Objekten ist dabei nur einer von vielen Problembereichen.

Diese Bachelor-Thesis soll sich dem Problem der automatisierten Klassen-Induktion für die konzeptuelle Modellierung annähern. Technische Schwierigkeiten die bei der Programmierung aufkommen würden sind auszuklammern. Dabei kann entweder eine vergleichende Untersuchung existierender Ansätze vorgenommen werden oder es kann ein eigener Ansatz zur Klasseninduktion entwickelt werden. Für Letzteres könnten wir Ressourcen bereitstellen, auf denen aufgebaut werden kann. Details und genaue Themenausrichtung sind in Betreuungsgesprächen zu klären. In jedem Fall steht die Identifiaktion von Herausforderungen und eine Identifikation und Bewertung möglicher Gegenmaßnahmen im Kern der Thesis.

Literatur:

• Bergstein PL, Lieberherr KJ (1991) Incremental Class Dictionary Learning and Optimization. ECOOP '91 European Conference on Object-Oriented Programming: Geneva, Switzerland, July 15-19, 1991. Proceedings, pp 377–396
• Façanha RL, Cavalcanti MC (2014) On the Road to Bring Government Legacy Systems Data Schemas to Public Access. Proceedings of the 1st Joint Workshop ONTO.COM / ODISE on Ontologies in Conceptual Modeling and Information Systems Engineering co-located with 8th International Conference on Formal Ontology in Information Systems
• Guerra E, de Lara J (2018) On the Quest for Flexible Modelling. MODELS '18: 18th Intenational ACM/IEEE Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems, pp 23–33
• Kessentini W, Alizadeh V (2022) Semi-Automated Metamodel/Model Co-Evolution: A Multi-Level Interactive Approach. Software and Systems Modeling 21:1853–1876
• Töpel. Daniel, Kaczmarek-Heß M (2022) Towards Flexible Creation of Multi-Level Models: Bottom-Up Change Support in the Modeling and Programming Environment XModeler. MODELS '22: Proceedings of the 25th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems: Companion Proceedings, pp 404–413

Motivation

Mit dem Einsatz konzeptueller Modelle in Organisationen wird u.a. das Ziel verfolgt ein besseres Verständnis von organisatorischen und informationstechnischen Aspekten zu erreichen. Dabei ist Verstehen alles andere als trivial und kann in einer weiten Fassung zunächst einmal als „eines unserer vorrangigen epistemischen Ziele“ (Scholz 1999, S. 7) begriffen werden und ist Gegenstand zahlreicher Disziplinen wie der Psychologie oder der Erkenntnistheorie. Aus Sicht sprachphilosophischer Kommunikations-, Bedeutungs- und Interpretationstheorien werden dabei das sprecherseitige Verstandenwerden und das Verstehen auf Seiten des Zuhörers als Ziele kommunikativer Handlung konzeptualisiert und untersucht. Dabei gilt es aus Sicht des Sprechers bspw. Äußerungen als einen von Regeln geleiteten und intentionalen Sprechakt zu konzipieren, wobei Verstehenstheorien u.a. Kreativität bei der Interpretation sprachlicher Äußerungen voraussetzen. Werden konzeptuelle Modelle nun als Ausdruck einer Modellierungssprache begriffen, so lassen sich aus der Forschung zu kommunikativen Verstehensprozessen einige Erkenntnisse ableiten, mit denen das Verstehen von den in konzeptuellen Modellen abgebildeten Sachverhalten verbessert werden kann. Hier wäre bspw. daran zu denken die Konversationsmaximen von Grice und der darauf aufbauenden Forschung auf den Umgang mit konzeptuellen Modellen zu adaptieren oder Überlegungen von Davidson zu nutzen, der mit seinen Ideen zur „radikalen Interpretation“ davon ausgeht, dass eine fremde Sprache zu interpretieren sei, was in der konzeptuellen Modellierung dem Umstand gleichkommt mit einem Modell einer unbekannten Modellierungssprache konfrontiert zu werden. In der hier ausgeschriebenen Abschlussarbeit gilt es wesentliche sprachphilosophische Kommunikations- Bedeutungs- und Interpretationstheorien zu identifizieren und zu beschreiben um daraus einen Bewertungsrahmen zu erstellen, der eine Bewertung von Situationen erlaubt in denen konzeptuelle Modelle für ein besseres Verständnis sorgen sollen. Der Bewertungsrahmen richtet sich dabei explizit nicht nur auf die konzeptuellen Modelle, sondern sollte auch Kriterien und Überlegungen für den Prozess der Modellerstellung selbst und der Modellverwendung bspw. durch Mitarbeiter einer Fachabteilung enthalten. Im Sinne einer konstruktionsorientierten Forschung ist die Anwendbarkeit des Bewertungsrahmens exemplarisch zu zeigen und zu evaluieren, um so Stärken und Schwächen offen zu legen.

Einstiegsliteratur

Davidson, D., & Schulte, J. (1986). Wahrheit und Interpretation. Frankfurt am Main: Suhrkamp.

Eco, U., & Memmert, G. (1992). Die Grenzen der Interpretation. Hanser.

Grice, H. P. (1979). Intendieren, Meinen, Bedeuten. Handlung, Kommunikation, Bedeutung. In: Meggle, Georg (Hg.), Handlung, Kommunikation, Bedeutung, Frankfurt, S. 2-15.

Krämer, S. (2001). Sprache, Sprechakt, Kommunikation: Sprachtheoretische Positionen des 20. Jahrhunderts. Suhrkamp.

Scholz, O. R. (2001). Verstehen und Rationalität: Untersuchungen zu den Grundlagen von Hermeneutik und Sprachphilosophie. Klostermann.

Motivation

Mit der zunehmenden gesellschaftlichen Verbreitung algorithmischer Bewertungsverfahren (bspw. bei Produktvergleichen oder -empfehlungen) werden sowohl in der Wissenschaft als auch in der Öffentlichkeit Forderungen nach mehr Transparenz solcher Verfahren vertreten. Neben einzelnen Absichtserklärungen und Initiativen (u.a. IEEE P7001), hat nun auch die EU-Kommission Leitlinien vorgelegt, welche Online-Plattformen zu mehr Transparenz der Bewertungsverfahren für betroffene Organisationen und Nutzer fordert (Europäische Kommission 2020). Diese Leitlinien stehen zahlreichen Ansätzen gegenüber, die in den vergangenen Jahren durch Forschungsbeiträge entwickelt wurden. Mit dieser Arbeit werden Sie gebeten Anforderungen aus den Leitlinien der EU Kommissionen abzuleiten und einen Bewertungsrahmen zu entwickeln, welcher eine vergleichende Bewertung vorhandener Forschungsansätze vor dem Hintergrund der Leitlinien ermöglicht. Die Anwendbarkeit des Bewertungsrahmens zeigen Sie anhand einiger ausgewählter Beispiele aus Forschungsergebnissen aus dem Bereich Fairness, Accountability und Transparency in Machine Learning, wobei diesem Fokus entsprechend gerade jene Anforderungen aus den EU-Richtlinien zu extrahieren und zu erweitern sind, welche sich mit Besonderheiten des Maschinellen Lernens beschäftigen.

Einstiegsliteratur

Europäische Kommission (2020): Guidelines on ranking transparency pursuant to Regulation (EU) 2019/1150 - Shaping Europe’s digital future - European Commission. Available online at ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/guidelines-ranking-transparency-pursuant-regulation-eu-20191150, checked on 12/18/2020.

Goldenfein, J. (2019). Algorithmic Transparency and Decision-Making Accountability: Thoughts for Buying Machine Learning Algorithms. Jake Goldenfein,'Algorithmic Transparency and Decision-Making Accountability: Thoughts for buying machine learning algorithms' in Office of the Victorian Information Commissioner (ed), Closer to the Machine: Technical, Social, and Legal aspects of AI (2019).

Harrington, P. (2012). Machine learning in action. Manning Publications Co..

Seaver, N. (2019). Knowing algorithms. Digital STS, 412-422.

Kolleck, A., & Orwat, C. (2020). Mögliche Diskriminierung durch algorithmische Entscheidungssysteme und maschinelles Lernen–ein Überblick.

Motivation

In recent years, distributed ledger technologies have gained remarkable attention. Unfortunately, the discussion of the potentials of these technologies often suffers from mystification and/or inappropriate assumptions. This thesis targets a subject that seems to be a convincing case for distributed ledger technologies: those contracts between citizens where an official certification would be out of scope. This is even more the case, as the number of such contracts is likely to increase through growing use of online trading platforms. Based on an elaborate analysis and assessment of distributed ledger technologies, the thesis aims at a comprehensive assessment of their potential to become a common infrastructure for routine contracting between citizens. That includes an outline of the technical infrastructure and corresponding business models as well as the analysis of specific incentives and obstacles for citizens to use respective services.

Literature

Wattenhofer, R. (2017). Distributed ledger technology: The science of the blockchain (Second revised edition). Aalborg: Inverted Forest Publishing.

Motivation

Die Corona-Pandemie hat die Lehre an Universitäten in kurzer Zeit drastisch verändert. Die Realisierung entsprechender Lehrformate wurde dabei vor allem durch Informations- und Kommunikationstechnologie ermöglicht. Auch wenn die Umsetzung nicht immer reibungslos erfolgt und viele Lehrende und Lernende die besondere Atmosphäre von Präsenzveranstaltungen vermissen dürften, haben sich gewissen Aspekte der Digitalisierung als durchaus vorteilhaft erwiesen. Deshalb stellt sich die Frage, wie die Zukunft der Lehre zu gestalten ist, um solche Vorteile weiterzuentwickeln und mögliche Risiken zu vermeiden. In diesem Sinn soll in dieser Bachelor-Arbeit untersucht werden, wie die Digitalisierung genutzt werden kann, um den Zugang zu höherer Bildung zu erleichtern und individuelle Lernerfolge zu fördern. Dazu gehört auch die Betrachtung des sich abzeichnenden strukturellen Wandels auf Seiten der Bildungsangebote. Neben traditionellen Universitäten treten zunehmend andere Anbieter mit digitalen Formaten an, die häufig global vermarktet werden – mit entsprechenden Skaleneffekten.

Literatur

Arum, R., & Roksa, J. (2011). Academically adrift: Limited learning on college campuses. Chicago: University of Chicago Press.

Brink, C. (2018). The Soul of a University: Why Excellence Is Not Enough. Bristol: Bristol University Press.

Clark, B. R. (1995). Places of inquiry: Research and advanced education in modern universities. Berkeley: University of California Press.

Motivation

IT security is considered as a pivotal issue for the electricity sector, considering rapidly evolving technological developments such as micro grids (Mengelkamp et al, 2018)), and the use of internet technologies for systems that were previously operating within an isolated network (this especially concerns earlier generation SCADA systems (Pliatsios et al, 2020)).

To analyze IT security concerns, already different modeling methods exist, like (Goldstein & Frank, 2016). However, while containing valuable insights, these methods are not tailored to the specificities of the electricity sector. On the other hand, there exists a well established reference model for smart grid cyber security (NIST Smart Grid Cybersecurity Panel, 2010), but it is in turn insufficiently amenable to model based analysis.

Objective

The objective of this Bachelor thesis is to work towards a modeling method in support of IT security in the electricity sector. As an outcome, for a selected focal area (it is expected that the electricity sector at large is too comprehensive), you present a list of requirements towards a modeling method, sketch a first version, and outline potential application scenarios.

Einstiegsliteratur:

Goldstein, A., Frank, U. Components of a multi-perspective modeling method for designing and managing IT security systems. Inf Syst E-Bus Manage 14, 101–140 (2016). doi.org/10.1007/s10257-015-0276-5

NIST Smart Grid Cybersecurity Panel: NISTIR 7628-guidelines for smart grid cyber security vol. 1-3 (2010)

Neureiter, C., Engel, D., Uslar, M.: Domain speci?c and model based systems engineering in the smart grid as prerequesite for security by design. Electronics 5(2) (2016) 24

Mengelkamp, E., Gärttner, J., Rock, K., Kessler, S., Orsini, L., & Weinhardt, C. (2018). Designing microgrid energy markets: A case study: The Brooklyn Microgrid. Applied Energy, 210, 870-880.

Pliatsios, D., Sarigiannidis, P., Lagkas, T., & Sarigiannidis, A. G. (2020). A survey on SCADA systems: Secure protocols, incidents, threats and tactics. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 22(3), 1942-1976.

Alleine durch den zunehmenden Einsatz von IT in kritischen Unternehmensbereichen aber auch durch zunehmende Angriffsszenarien sieht sich das IT-Management zunehmend mit Themen der IT-Sicherheit konfrontiert. Um der dabei entstehenden Komplexität zu begegnen, bietet sich der Einsatz von konzeptuellen Modellen und Unternehmensmodellen an. Mit dieser Abschlussarbeit untersuchen Sie die Aufgaben und Funktionen des IT-Managements um IT-Sicherheit zu gewährleisten. Sie rekonstruieren zentrale Konzepte und leiten Anforderungen ab, welche an die Unternehmensmodellierung zu stellen sind. Idealer Weise untersuchen Sie bestehende Ansätze der Unternehmensmodellierung (For Enterprise Modeling, MEMO, ARIS) auf die Erfüllung dieser Anforderungen und entwerfen erste Szenarien, die zeigen, wie eine mögliche Modellierungssprache aussehen kann, um das IT-Management bei der Schaffung von IT-Sicherheit unterstützen kann.

Literatur:

• Sandkuhl et al. (2013) Unternehmensmodellierung: Grundlagen, Methode und Praktiken - Frank (2011) Multi-perspective enterprise modelling: background and terminological foundation, ICB-Forschungsbericht #46 (https://duepublico.uni-duisburg-essen.de/servlets/DerivateServlet/Derivate-46233/ICB_Report_46.pdf)
• Frank (2014) Multi-perspective Enterprise Modeling: Foundational concepts, prospects and future research challenges
• Bühler (2010) Typologisierung der Risiken des Einsatzes von IT (Arbeitsbericht: https://www.econstor.eu/handle/10419/59568 - nur für weitere Literatur zu IT-Sicherheit. Diese Arbeit nicht zitieren!!!)
• Brenner (2011) Praxisbuch ISO-IEC 27001: Management der Informationssicherheit und Vorbereitung auf die Zertifizierung
• BSI Standards: Management für Informationssicherheit - BSI IT-Grundschutz Kataloge - Eckert(2003) IT-Sicherheit: Konzepte, Verfahren, Protokolle

Motivation

Die Fähigkeit zu lernen ist eine zentrale Eigenschaft des Menschen. In den vergangenen Jahrzehnten wurde in unterschiedlichen Forschungsgebieten unter dem Begriff des maschinellen Lernens (engl. "Machine Learning") der Versuch unternommen, die Fähigkeit zu lernen auch in Softwaresystemen zu implementieren oder zumindest näherungsweise zu imitieren. In der Regel werden unter Verfahren des maschinellen Lernens formale Algorithmen verstanden, die auf Basis von sukzessive wachsenden Datenmengen inkrementell formale Beschreibungs- oder Vorhersagemodelle generieren und verbessern. Ein klassisches Anwendungsgebiet des maschinellen Lernens ist die automatisierte Bilderkennung.

Ergebnisse von Verfahren des maschinellen Lernens stellen für Unternehmen einen bedeutsamen Nutzen in Aussicht. So könnten leistungsfähige Vorhersagemodelle über Märkte etwa in strategischen Entscheidungsprozessen genutzt werden. Eine solche Anwendung macht es aber erforderlich, dass die Einsatzbedingungen für Verfahren des maschinellen Lernens in dem entsprechenden organisationalen Szenario erfüllt sind.

Beschreibung

Diese Arbeit soll drei Ziele erreichen. Erstens sollen grundlegende Konzepte und Verfahren des maschinellen Lernens strukturiert und kritisch aufgearbeitet werden. Dabei ist auch eine Einordnung der Idee des maschinellen Lernens in angrenzende und verbundene Themen- und Forschungsfelder wie Data Mining, Artificial Intelligence und Pattern Recognition vorzunehmen. Zweitens sollen die Potenziale des maschinellen Lernens sowie die notwendigen Einsatzvoraussetzungen und Limitationen herausgearbeitet werden. Auf dieser Basis sollen abschließend Reflektionen darüber angestellt werden, wo und in welcher Form maschinelles Lernen in Unternehmen eingesetzt werden kann. Dabei sind insbesondere die Bedingungen wissensintensiver (Entscheidungs- oder Problemlösungs-)Prozesse in Unternehmen zu berücksichtigen und den Einsatzbedingungen von Verfahren des maschinellen Lernens systematisch gegenüberzustellen. Bei Interesse besteht zudem die Möglichkeit, ein Instrument (z.B. einen konzeptuellen Bezugsrahmen oder eine Modellierungsmethode) zu entwickeln, welches Unternehmen bei der Beurteilung unterstützen kann, ob der Einsatz von Verfahren des maschinellen Lernens in einer bestimmten Situation sinnvoll ist.

Literatur

• Watt J, Borhani R, Katsaggelos AK (2016) Machine Learning Refined. Foundations, Algorithms, and Applications. Cambridge: Cambridge University Press.
• Murphy KP (2012) Machine Learning: A Probabilistic Perspective. Cambridge: MIT Press.
• Bell J (2015) Machine Learning: Hands-on for Developers and Technical Professionals. Indianapolis: Wiley.
• Theodoridis S (2015) Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective. Amsterdam: Academic Press; Elsevier.
• Frankish K and Ramsey WM (2014) The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence. Cambridge: Cambridge University Press.
• Bissantz N, Hagedorn J (2009) Data Mining (Datenmustererkennung). WIRTSCHAFTSINFORMATIK 51(1): 139–144.
• Fayyad U, Piatetsky-Shapiro G and Smyth P (1996) From data mining to knowledge discovery in databases. AI Magazine 17(3): 37–54.
• March JG (1999) Understanding How Decisions Happen in Organizations. In: March JG (ed.) The Pursuit of Organizational Intelligence. Malden: Blackwell, pp. 13–38.
• McKenzie J, Woolf N, Winkelen C van and Morgan C (2009) Cognition in strategic decision making: A model of non-conventional thinking capacities for complex situations. Management Decision 47(2): 209–232.

Motivation

In recent years, research on Artificial Intelligence (AI) has put forward remarkable results. The public sphere has particularly recognized advances in the areas of autonomous driving, retail recommendation systems, political forecasting, and AIs for strategic games. For example, a few years ago the world champion in the strategic game of Go, one of the few strategic board games where humans used to be stronger than computers, was defeated by an AI system.

Artificial intelligence is also increasingly applied in organizations to support, or even automate, decision making at different levels. But despite growing capabilities of AI technologies, there are still numerous preconditions that have to be fulfilled before AI can be employed to deal with complex organizational problems. Some of these conditions can be traced back to issues that have already been recognized at an earlier stage of AI research in the 1970s, where enthusiastic expectations about, for example, an AI-based "General Problem Solver" (Simon, Newell) did not succeed. Given these difficulties, (IT) managers are facing the challenge of deciding where, and in what form, AI-based systems can be meaningfully introduced in the organization to improve the effectiveness of decision making.

Description

This thesis is meant to address three goals. First, the thesis should provide a structured and critical overview of key concepts, technologies, and assumptions of artificial intelligence research. This should also involve a brief account of the historical development of the research field. Second, the thesis should critically examine the potentials of AI for the support or even the automation of organizational decision making. This examination should be based on a proper review of insights about conditions and characteristics of real-world organizational decision processes. Finally, the thesis should develop a new framework to support organizations in the preparation or execution of projects meant to introduce AI for purposes of decision support or automation. The specific purpose and nature of the framework can be defined depending on the interests of the student and the focus of the Master's thesis. For example, it would be possible to develop a basic framework with checklists and heuristics to assess whether the introduction of AI makes sense in a given organizational setting. It would also be possible to develop a full-fledged domain-specific modeling language (DSML) to describe the purpose and desired effects of an AI project in the context of a larger enterprise model.

Literature

• Silver D, Huang A, Maddison CJ, Guez A, Sifre L, Driessche G van den, et al. (2016) Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature 529(7587): 484–489.
• Marwala T (2014) Artificial Intelligence Techniques for Rational Decision Making. Cham: Springer.
• Frankish K and Ramsey WM (2014) The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence. Cambridge: Cambridge University Press.
• Bonabeau E (2009) Decisions 2.0: The Power of Collective Intelligence. MIT Sloan Management Review 50(2): 45–52.
• Flasinski M (2016) Introduction to Artificial Intelligence. Cham: Springer.
• Russell SJ and Norvig P (2016) Artificial Intelligence. A Modern Approach. Boston: Pearson.
• Goertzel B and Wang P (2007) Advances in Artificial General Intelligence: Concepts, Architectures and Algorithms. Proceedings of the AGI Workshop 2006. Amsterdam: IOS Press.
• Dreyfus HL (1994) What Computers Still Can't Do. A Critique of Artificial Reason. Rev. Ed. Cambridge: MIT Press.
• Searle JR (1990) Is the Brain's Mind a Computer Program? Scientific American 262(1): 25–31.
• Frank U (1988) Expertensysteme: Neue Automatisierungspotentiale im Büro- und Verwaltungsbereich? Wiesbaden: Gabler.
• Zelewski S (1986) Das Leistungspotential der Künstlichen Intelligenz. Eine informationstechnisch-betriebswirtschaftliche Analyse. Band 1, 2 und 3. Zugl.: Dissertation, Universität zu Köln. Bonn: Wehle.
• Newell A and Simon HA (1972) Human Problem Solving. New York: Prentice-Hall.
• Newell A, Shaw JC and Simon HA (1958) Elements of a Theory of Human Problem Solving. Psychological Review 65(3): 151–166.

Motivation

Driven by innovations in ICT and in part by societal developments, the means by which we conduct payments is changing – not only in terms of the particular technologies used, such as payment by smart phone or by means of an RFID chip embedded in your banking card – but also in terms of what fundamentally "economic" transactions entail and especially how these economic transactions are carried out. For example. concerning the latter block-chain based technologies such as bitcoin or lightcoin allow us to decentralize economic transactions, i.e. without having to rely on a centralized authority like a bank.

Description

In this thesis, you first of all explore what, exactly, the characteristics of economic transactions are, and subsequently provide a state of the art of emerging payment system technologies that support and/or enable these characteristics. Going beyond this, you preferably explore different possible scenarios for how electronic payments are carried out in the future, and how these can be potentially enabled or supported by different payment technologies.

Literature

• Luther, W. J. (2016). Bitcoin and the future of digital payments. The Independent Review, 20(3), 397-404.
• Böhme, R., et al. (2015): "Bitcoin: Economics, technology, and governance." The Journal of Economic Perspectives 29.2, 213-238.
• Dodgson, M., Gann, D., Wladawsky-Berger, I., Sultan, N., & George, G. (2015). Managing digital money. Academy of Management Journal, 58(2), 325-333.
• Case, Karl E., and Ray C. Fair. Principles of microeconomics. Pearson Education, 2014, 11th edition
• Ali, Robleh and Barrdear, John and Clews, Roger and Southgate, James, Innovations in Payment Technologies and the Emergence of Digital Currencies (September 16, 2014). Bank of England Quarterly Bulletin 2014 Q3.

Motivation:

Speech translation is a process within which spoken phrases are instantly translated and spoken aloud in a second language. Speech translation systems, which typically integrate: speech recognition, machine translation and voice synthesis; enable speakers of different languages to communicate. It thus is of tremendous value for, among others, cross-cultural exchange and global business.

Description:

The main goal of this bachelor thesis is to critically analyse the maturity and applicability of existing speech-to-speech translation systems. Therefore, the scope of the thesis encompasses identification of applicable technologies, definition of a set of criteria that may be used to compare different solutions as well as identification of challenges that still need to be addressed. The conducted analysis should also allow to formulate a set of recommendations regarding the further development of the field.

Exemplary literature:

• Nakamura S (2009) Overcoming the language barriers with speech translation technology. Sci Technol Q Rev 31:35–48
• Arora K, Arora S, Roy MK (2013) Speech to speech translation: a communication boon. CSI Trans ICT 1(3):207–213
• Dutoit T (1997) An introduction to text-to-speech synthesis. Kulwer Academic Publishers
• Guan Y, Zheng L, Tian J (2010) Real-time speaker adapted speech to speech translation system in mobile environment. In: 10th international conference on signal processing (ICSP). IEEE, pp 577–580
• Nakamura S, Markov K, Nakaiwa H, Kikui G, Kawai H, Jitsuhiro T, Zhang JS (2006) The ATR multilingual speech to speech translation system. IEEE Trans Acoust Speech Signal Process 14(2):365–376
• Zhou B, Cui X, Huang S, Cmejrek M, Zhang W (2013) The IBM speech-to-speech translation system for smartphone: Improvements for resource-constrained tasks. Comput Speech Lang 27(2):397–418

Motivation:

Egal ob beim Einkauf im Internet, dem Chat mit Freunden oder gemeinsamer Projektarbeit in onlinebasierten Kollaborationswerkzeugen: Stets werden Daten zu und über Nutzer erhoben und durch Unternehmen für eigene Zwecke genutzt. Während Umfrageergebnisse darauf hindeuten, dass der Schutz der eigenen Daten nach wie vor von Benutzern als wichtig erachtet wird, zeigt bereits die tägliche Beobachtung, dass der Umgang mit eigenen Daten sorgloser wird - ein Phänomen das in der wissenschaftlichen Literatur unter dem Schlagwort 'privacy paradox' diskutiert wird. Als Teil dieses Phänomens zeigt sich dabei, dass Unternehmen die gesetzlich geforderten Datenschutzbestimmungen zwar anbieten, diese jedoch von Kunden nur flüchtig bis gar nicht gelesen werden, so dass sie weiterhin kaum wissen, welche Daten erhoben und weiter verarbeitet werden. Um die teilweise komplexen und umständlichen Formulierungen datenschutzrechtlicher Bestimmungen für Benutzer übersichtlicher und einfacher verständlich zu machen, bietet sich die Nutzung konzeptueller Modelle an: In Form von Diagrammen ermöglichen sie gegenüber textuellen Darstellungen eine übersichtlichere und einfachere Lesbarkeit, die sich u.a. aus der Aufhebung der bei Text üblichen seriellen Darstellung ergibt. Benutzer können auf diese Weise in die Lage versetzt werden, schneller zu erfahren welche Daten erhoben und verarbeitet werden um selbstbestimmter mit eigenen Daten umzugehen.

Beschreibung:

Mit dieser Abschlussarbeit soll eine Modellierungssprache vorbereitet bzw. entwickelt werden, welche die Darstellung datenschutzrechtlicher Informationen ermöglicht. Diagramme dieser Modellierungssprache sollen dabei Informationen in strukturierter Form präsentieren die gegenwärtig in textueller Form als Datenschutzbestimmungen den Nutzern von Onlineangeboten präsentiert werden. Dabei gilt es zentrale Anforderungen an die zu erstellende Modellierungssprache über gesetzliche Bestimmungen zu erarbeiten und über Szenarien oder die Evaluation bestehender Datenschutzbestimmungen zu ergänzen. Während die Erarbeitung von Anforderungen und ersten Diagrammen dem Erwartungshorizont einer Bachelorarbeit entspricht, gilt es im Rahmen einer Masterarbeit zumindest erste Teile einer Modellierungssprache zu erarbeiten und ihre exemplarische Anwendung zu demonstrieren.

Einstiegsliteratur:

• Frank, U (2011) Some Guidelines for the Conception of Domain-Specific Modelling Languages, in: EMISA Proceedings, S. 93-106, 2011
• Frank, U (2011) Multi-Perspective Enterprise Modelling: Background and Terminological Foundation. ICB Research Report No. 46, Essen, 2011
• Jentzsch, N (2014) Welchen Preis hat Privatsphäre? online
• McDonald, Aleecia M., and Lorrie Faith Cranor. 2008. “The cost of reading privacy policies.” I/S: A Journal of
  Law and Policy for the Information Society. 4(3): 540-65.
• Mernik, M et al. (2005) When and how to develop domain-specific languages, in: ACM Computing Surveys, 37 (4), S. 316-344, 2005
• Taddicken, M (2014) The ‘Privacy Paradox’ in the Social Web, in: Journal of Computer-Mediated Communication, Volume 19, Issue 2, S. 248–273

Motivation

Based on blockchain principles, smart contract allow for the automated execution of “rules” that are normally encoded in a contract, thus providing support for verifying or even enforcing agreements specified in a contract without the need for human intervention. Also in the electricity sector, smart contracts have gained in popularity, e.g., as a means to enable decentralized payment for electricity (see NRGCoin, e.g., Mihaylov, 2014), or using smart contract technology in conjunction with smart meters to donate electricity to, e.g., schools in developing countries (see bankymoon, e.g Bankymoon, 2018). Yet, beyond the hype introduction of smart contract technology in the energy sector comes with several challenges, such as “traditional” block chain technology consuming a notable amount of electricity, which goes directly against “green”/environmental objectives pursued by many smart-contracts based initiatives employed in the energy sector.

Description

The aim of this bachelor thesis is to identify characteristics pertinent to the energy sector, and to confront these to several technologies that allow for the development of smart contracts (such as on ethereum).

Literature

• Underwood, Sarah. "Blockchain beyond bitcoin." Communications of the ACM 59.11 (2016): 15-17.
• Clack, Christopher D., Vikram A. Bakshi, and Lee Braine. "Smart Contract Templates: essential requirements and design options." arXiv preprint arXiv:1612.04496 (2016).
• Delmolino, Kevin, et al. "Step by step towards creating a safe smart contract: Lessons and insights from a cryptocurrency lab." International Conference on Financial Cryptography and Data Security. Springer, Berlin, Heidelberg, 2016.
• Mihaylov, Mihail, et al. "NRGcoin: Virtual currency for trading of renewable energy in smart grids." European Energy Market (EEM), 2014 11th International Conference on the. IEEE, 2014.
• Pilkington, Marc, Blockchain Technology: Principles and Applications (September 18, 2015). Research Handbook on Digital Transformations, edited by F. Xavier Olleros and Majlinda Zhegu. Edward Elgar, 2016. Available at SSRN: ssrn.com/abstract=2662660
• Bankymoon - Blockchain enabled solutions and services, bankymoon.co.za, last accessed on 09-04-2018

Motivation:

Domain Specific Modelling Languages (DSMLs) reconstruct professional domain terminology (e.g. from finance, or electricity), thereby increasing the expressiveness of domain particulars. By (1) promoting modeling productivity, in that one does not have to reconstruct a domain from scratch, as opposed to general purpose languages, (2) fostering communication, in terms of staying close everyday terminology used by domain experts, (3) fostering domain specific analyses, by abstracting away from unnecessary details, DSMLs increasingly gain in popularity (Voelter et al, 2013). However, being constituted of reconstructions of domain concepts, an important challenge in designing a DSML lies in ensuring its closeness to a domain. DSML approaches go about differently in ensuring this closeness. Particularly, a difference lies here between scenario-based approaches such as (Frank, 2013), and those that reconstruct a DSML from domain data, such as (de Kinderen, 2017).

Beschreibung:

The purpose of this thesis is to compare two approaches to DSML design: a scenario-driven approach, as exemplified by (Frank, 2017), and a domain data driven approach by means of Grounded Theory, as exemplified by (de Kinderen, 2017). To this end, applies both approaches to design a language, and compares the experience therein. The DSML at hand concerns a domain of choice: this can be security of mobile payment systems, IT infrastructure for the smart grid, or otherwise. Depending on the candidate's experience, the thesis can also scope itself to one of the abovementioned approaches.

Literatur:

• Frank, U.. "Domain-specific modeling languages: requirements analysis and design guidelines." Domain Engineering. Springer Berlin Heidelberg, 2013. 133-157.
• De Kinderen, S. “Using Grounded Theory for Domain Specific Modelling Language Design”, submitted 2017
• Voelter, Markus, et al. DSL engineering: Designing, implementing and using domain-specific languages. dslbook. org, 2013.
• Mernik, Marjan, et al. "When and how to develop domain-specific languages." ACM computing surveys (CSUR) 37, no. 4 (2005): 316-344.

Motivation:

The goal of information logistics is to contribute to reducing information overload, which is perceived as a problem in enterprises. Among many approaches to reduce information overload, modeling and analysis of information demand have been proposed. The aim of this thesis is to investigate the concept of information demand in the context of an enterprise, identify requirements towards its modeling, evaluate existing approaches, and, depending on the type of the thesis (bachelor or master), propose a modeling language or an extension to already existing one(s).

Motivation:

Die Gestaltung - das "Design" - von Artefakten wie Kunstwerken, Gebäuden oder technologischen Nutzgeräten ist tradiertes Ziel unterschiedlicher Disziplinen wie Architektur, Kunst, Industriedesign und verschiedenen Ingenieurwissenschaften. Seit einigen Jahren wird aber die Idee des "Design Thinking" über die Grenzen dieser Disziplinen hinaus als handlungsorientierende Metapher für unterschiedliche andere Domänen herangezogen. Das betrifft z.B. den Einsatz von "Design Thinking" in der Domäne der Betriebswirtschaftslehre und des strategischen Managements, aber auch die Gestaltung von Informationssystemlandschaften. Die Idee ist dabei jeweils, die im Design relevanten Kompetenzen und abstrakten Gedankengänge auf die innovative Bewältigung domänenspezifischer Probleme zu richten. Konkret kann das z.B. eine Orientierung an einem iterativen Prototyping und den Rückgriff auf sogenannte kreative Problemlösungstechniken im Brainstorming-Stil umfassen.

Die Idee des "Design Thinking" wird seit geraumer Zeit sowohl im wissenschaftlichen Kontext als auch in zahlreichen praxisnahen Foren und Consulting-Angeboten diskutiert (u.a. von SAP). Allerdings ist die Diskussion durch eine erhebliche Mehrdeutigkeit und Ungenauigkeit zentraler Begriffe und Ziele gekennzeichnet. Aus theoretischer Sicht ist z.B. unklar, ob unterschiedliche Forschungsströme zu "Design" teilweise vereinfachend miteinander gleichgesetzt werden. Mit Blick auf die Praxis stellt sich die Frage, ob aktuelle Angebote mit dem Schlagwort "Design Thinking" tatsächlich neue Ideen beschreiben oder alte Verfahren neu etikettieren. Schließlich ist offen, in welchen beispielhaften Szenarien welche konkreten "Design Thinking"-Ansätze tatsächlich eingesetzt werden können.

Beschreibung:

Diese Bachelorarbeit ist auf die strukturierte Analyse und kritische Beurteilung der Idee des "Design Thinking" gerichtet. Dazu sollen zunächst zentrale Theorieströmungen zu "Design Thinking" aufgearbeitet werden. Dann sollen sowohl auf allgemeiner Ebene als auch in Bezug auf konkrete, ausgewählte Ansätze oder Produkte verfügbare Praxisangebote zu "Design Thinking" erfasst und systematisiert werden. Zur Illustration und als Grundlage für eine detailliertere Bewertung können ausgewählte Ansätze an einem geeigneten Beispielszenario demonstriert werden. Abschließend soll eine kritische Beurteilung und Formulierung von Weiterentwicklungsmöglichkeiten für "Design Thinking" im Kontext der Wirtschaftsinformatik erfolgen.

Bei Interesse ist es ebenfalls denkbar, im Rahmen dieser Arbeit Vorschläge für die Anreicherung existierender Methoden der Wirtschaftsinformatik (z.B. Softwareentwicklungs- oder Unternehmensmodellierungsmethoden) um Aspekte des "Design Thinking" zu entwickeln.

Literatur:

• Dunne, D., and Martin, R. 2006. “Design Thinking and How It Will Change Management Education: An Interview and Discussion,” Academy of Management Learning & Education (5:4), pp. 512–523.
• Dorst, K. 2011. “The core of 'design thinking' and its application,” Design Studies (32:6), pp. 521–532.
  Johansson-Sköldberg, U., Woodilla, J., and Çetinkaya, M. 2013. “Design Thinking: Past, Present and Possible Futures,” Creativity and Innovation Management (22:2), pp. 121–146.
• Boland, R. J., Jr., and Collopy, F. (eds.) 2004. Managing as Designing, Stanford: Stanford Business Books.
• Simon, H. A. 1996. The Sciences of the Artificial, Cambridge: MIT Press.
• Schön, D. A. 1983. The Reflective Practitioner: How Professionals Think in Action, New York: Basic Books.
• SAP. 2017. Design Thinking with SAP. imagine. create. innovate. designthinkingwithsap.com/en/. Acccssed 2017-04-11.
• Standford d.school. 2017. A Virtual Crash Course in Design Thinking. dschool.stanford.edu/resources-collections/a-virtual-crash-course-in-design-thinking. Accessed 2017-04-11.

Motivation:

Recent success stories such as those of Airbnb or Uber have shown clearly that the Sharing Economy has evolved from a niche phenomenon to an independent economic sector. Against this background, it is widely recognised that business models constitute one of the most important factors to create such success stories. The main goal of this thesis is, based on a comprehensive literature study, to analyse existing business models in sharing economy and propose an overarching framework allowing for their classification and generation.

Literature:

• E. Fielt, “Conceptualising business models: Definitions, frameworks and classifications,” Journal of Business Models, vol. 1, no. 1, pp. 85–105, 2013.
• C. Zott, R. Amit, and L. Massa, “The business model: Recent developments and future research,” Journal of Management, vol. 37, no. 4, pp. 1019–1042, 2011.
• H. W. Chesbrough and R. S. Rosenbloom, “The role of the business model in capturing value from innovation: Evidence from xerox corporation’s technology spinoff companies,” Industrial and Corporate Change, vol. 11, no. 3, pp. 529–555, 2002.
• M. Morris, M. Schindehutte, and J. Allen, “The entrepreneur’s business model: Toward a unified perspective,” Journal of Business Research, vol. 58, no. 6, pp. 726–735, 2005.
• C. Zott and R. Amit, “The business model: A theoretically anchored robust construct for strategic analysis,” Strategic Organization, vol. 11, no. 4, pp. 403–411, 2013.
• O. Gassmann, K. Frankenberger, and R. Sauer, Exploring the Field of Business Model Innovation: New Theoretical Perspectives, 1st ed. Springer International, 2016.
• M. M. Al-Debei and D. Avison, “Developing a unified framework of the business model concept,” European Journal of Information Systems, vol. 19, no. 3, pp. 359– 376, 2010.
• J. Hamari, M. Sjoklint, and A. Ukkonen, “The sharing economy: Why people participate in collaborative consumption,” Journal of the Association for Information Science and Technology, vol. 67, no. 9, pp. 2047–2059, 2015.
• A. Osterwalder, Y. Pigneur, and C. L. Tucci, “Clarifying business model: Origins, present, and future of the concept,” Communications of AIS, vol. 15, no. 1, 2005.
• T. Burkhart, J. Krumeich, D. Werth, and P. Loos, “Analyzing the business model concept: A comprehensive classification of literature,” in Proceedings of the 32nd International Conference on Information Systems, 2011.
• M. Malhotra and M. van Alstyne, “The dark side of the sharing economy ... and how to lighten it,” Communications of the ACM, vol. 57, no. 11, pp. 24–27, 2014.
• R. Belk, “You Are What You Can Access: Sharing and Collaborative Consumption Online,” Journal of Business Research, vol. 67, no. 8, pp. 1595–1600, Oct. 2014.
• M. Andersson, A. Hjalmarsson, and M. Avital, “Peer- to-peer service sharing platforms: Driving share and share alike on a mass-scale,” in Proceedings of the 34th International Conference on Information Systems. Association for Information Systems, 2013, pp. 1–15.

Motivation:

Die zunehmende Generierung, Erfassung und Analyse von Daten durch moderne Informationstechnologien und die damit verbundenen betriebswirtschaftlichen und gesellschaftlichen Potenziale und Herausforderungen werden seit einigen Jahren als bedeutsamer Diskussionsgegenstand gesehen und unter dem Schlagwort "Big Data" platziert. Diese Diskussion ist durch eine bemerkenswerte Vielfalt an Perspektiven gekennzeichnet. So reichen einschlägige Diskussionsbeiträge von betriebswirtschaftlichen Untersuchungen über Analysen der Wirtschaftsinformatik bzw. Information Systems Research bis hin zu Veröffentlichungen aus dem Feld der angewandten Informatik, der Künstliche Intelligenz (KI)-Forschung und der Statistik. Darüber hinaus ist die Diskussion über "Big Data" neben wissenschaftlichen Betrachtungen durch mitunter euphorische, aber auch verunsicherte, Stimmen aus der Praxis geprägt. Neben konzeptuellen Unklarheiten resultiert aus der Unübersichtlichkeit des Diskurses für IT-Manager die Herausforderung, Datenanalyseprojekte betriebswirtschaftlich sinnvoll und technisch ergiebig zu konzipieren.

Beschreibung:

Diese Arbeit ist auf zwei miteinander verwobene Ziele gerichtet. Zunächst soll eine kritische Aufarbeitung der Diskussion über Big Data erfolgen. Dabei ist neben einer sorgfältigen Klärung zentraler Begriffe eine Verortung der Betrachtungsgegenstände im Lichte traditierter Forschungsbereiche, wie etwa der Statistik und der KI-Forschung, notwendig. Zweitens soll ein Bezugsrahmen geschaffen werden, der IT-Managern oder anderen Anwendergruppen der Praxis eine Unterstützung für den reflektierten Einsatz von Datenanalyseprojekten in einem betrieblichen Umfeld bietet. Der Schwerpunkt und die Ausgestaltungsform des Bezugsrahmens können in Abhängigkeit von den Interessen der Bewerberin oder des Bewerbers gewählt werden. Es kann anstelle eines Bezugsrahmens auch ein leistungsfähigeres Artefakt, wie beispielsweise eine (Modellierungs-)Methode, entworfen werden.

Literatur:

• Buhl, H. U., Röglinger, M., Moser, F., and Heidemann, J. 2013. “Big Data: A Fashionable Topic with(out) Sustainable Relevance for Research and Practice?” Business & Information Systems Engineering (5:2), pp. 65–69.
• Agarwal, R., and Dhar, V. 2014. “Big Data, Data Science, and Analytics: The Opportunity and Challenge for IS Research,” Information Systems Research (25:3), pp. 443–448.
• Chen, H., Chiang, Roger H. L., and Storey, V. C. 2012. “Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact,” MIS Quarterly (36:4), pp. 1165–1188.
• Boyd, D., and Crawford, K. 2012. “Critical Questions for Big Data,” Information, Communication & Society (15:5), pp. 662–679.

Agility and being agile is considered to be a core imperative for enterprises’ success. Being agile is considered to increasingly depend on enterprise’s ability to set up new business processes or to modify existing ones in a dynamic manner, and rapidly adapt its information systems to these process changes. Taking into account the characteristics of agile methods it seems reasonable to assume that agile principles might be useful in Business Process Modeling, too. Thus, the main aim of this thesis is to investigate the eligibility of agile principles and agile methods in the business process modeling field based on the critical analysis of the literature and analysis of available application scenarios. Among others, a question should be answered when the application of agile methods in business process modelling makes sense, as well as what are the resulting benefits and challenges. Also the available tool support should be considered.

Literature:

• Beck, K., et al.: Manifesto for agile software development. www.agilemanifesto.org.
• Meziani, R., Magalhaes, R. (2009) Proposals for an Agile Business Process Management Methodology. In: First International Workshop on Organizational Design and Engineering, Lisbon.
• Erickson, John; Lyytinen, Kalle; Siau, Keng (2005). Agile Modeling, Agile Software Development, and Extreme Programming: The State of Research. Journal of Database Management; Hershey 16.4 (Oct-Dec 2005): 88-100.
• Dumas, M., La Rosa, M., Mendling, J., Reijers, H.A. (2013) Fundamentals of Business Process Management. Springer, Heidelberg. (pp. I-XXVII)
• Thiemich, C., Puhlmann, F. (2013) An agile BPM project methodology. In: Daniel, F., Wang, J., Weber, B. (eds.) BPM 2013. LNCS, vol. 8094, pp. 291-306. Springer, Heidelberg.
• Weißbach, R., Kirchner, K., Reher, F., and Heinrich, R. (2017). Challenges in Business Processes Modeling - Is Agile BPM a Solution?. In: Business Process Management Workshops: BPM 2016 International Workshops, Rio de Janeiro, Brazil, September 19, 2016, Revised Papers, Springer International Publishing, pp. 57-167.