In der Masterarbeit soll es darum gehen, wie Personen unterschiedliche KI Systeme anhand von trustworthiness benchmarks auswählen. Hintergrund ist, dass es mittlerweile extrem viele Benchmarks gibt, die generell sagen, dass ein System ganz (angeblich) gut funktioniert, aber sich nicht anschauen, wie gut ein bestimmtes System für eine spezifische Aufgabe funktioniert. Wir wollen wissen, wie Personen das nun entscheiden: Wählen sie das System das generell ganz toll scheint, aber man nichts über eine spezifische Funktion sagen kann, oder ein System, dass zwar 'schlechter' aussieht, weil es nicht alles so super abdeckt, aber für eine spezifische Aufgabe dennoch am besten geeignet ist. Anhand von Theorien aus dem Bereich Judgment and Decision Making soll dieser Frage in einer experimentellen Online-Studie nachgegangen werden.

Kontakt: magdelena.wischnewski@uni-due.de 

Neue Technologien eröffnen nicht nur die Möglichkeit, sexualisierte Inhalte zu konsumieren, sondern auch aktiv sexualisierte Inhalte von Nutzerinnen und Nutzern zu erstellen. Plattformen wie OnlyFans ziehen daher nicht nur Nutzer an, sondern auch Content Creator. Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, qualitativ oder quantitativ Erkenntnisse über die Auswirkungen auf die mentale Gesundheit und die Strukturen hinter technologisierter Sexarbeit auf Basis relevanter Theorien zu gewinnen.
Start: So zeitnah wie möglich.
Ansprechpartnerin: Dr. Jessica Szczuka, www.intitec.de

Heutzutage sind soziale Medien wie Instagram, YouTube oder TikTok beliebte Orte, um wichtige Informationen wie Nachrichten, politische Inhalte und wissenschaftliche Informationen zu finden. Auf diesen Plattformen werden den Nutzenden jedoch nicht wahllos Inhalte angezeigt. Stattdessen erstellen die Unternehmen sehr detaillierte Nutzenden-Profile und schließen auf die Interessen ihrer Nutzer:innen, um ihnen die individuell relevantesten Inhalte zu präsentieren. Empirisch hat sich gezeigt, dass Facebook-Nutzer:innen, die algorithmisch als politisch interessiert eingestuft werden, häufiger mit politischen Inhalten konfrontiert werden (Thorson et al., 2021). Solche zufälligen Kontakte [engl. „incidental exposure“] (d. h. Kontakte mit Inhalten, ohne dass die Nutzer die Absicht haben, nach diesen spezifischen Inhalten zu suchen; Matthes et al., 2020) mit politischen Inhalten scheinen sich positiv auf das Wissen und das Engagement der Nutzer:innen bei Social-Media-Beiträgen auszuwirken, z. B. durch Liken, Kommentieren oder Teilen (Nanz & Matthes, 2022). Während der zufällige Kontakt mit politischen Inhalten eine große empirische Aufmerksamkeit erfahren hat, gibt es nur wenige Studien, die sich mit dem zufälligen Kontakt mit wissenschaftlichen Inhalten befasst haben (s. z. B. Anderson et al., 2021; Meier, 2024). Daher bleiben einige offene Fragen, beispielsweise hinsichtlich der Auswirkungen von zufälligem Kontakt mit wissenschaftlichen Inhalten auf Wissen oder Einstellungen von Menschen oder hinsichtlich verschiedener Faktoren, die beeinflussen, ob man mehr oder weniger wissenschaftliche Inhalte sieht.

Die aktuelle Bachelorarbeit soll sich diesen und weiteren Fragen widmen, zum Beispiel inwiefern die zufällige Exposition von wissenschaftlichen Inhalten von Personen wahrgenommen wird und welchen Stellenwert wissenschaftliche Informationen – besonders im Vergleich mit politischen Inhalten oder Nachrichten – haben. Dabei soll ein qualitativer Ansatz gewählt werden, im Zuge dessen Interviews mit Social Media Nutzenden geführt werden, um mehr über die Nutzungsprozesse zu erfahren.

Bei Interesse an diesem Thema schreiben Sie bitte eine E-Mail von Ihrem Studierenden-Account an Yannic Meier (yannic.meier@uni-due.de).

Einstiegsliteratur:

Anderson, J. T. L., Howell, E. L., Xenos, M. A., Scheufele, D. A., & Brossard, D. (2021). Learning without seeking?: Incidental exposure to science news on social media & knowledge of gene editing. Journal of Science Communication, 20(04), A01. https://doi.org/10.22323/2.20040201

Meier, Y. (2024). Do you really know? Incidental exposure to pro- and anti-consensus science information on social media, knowledge overconfidence, and science skepticism. PsyArXiv. https://doi.org/10.31234/osf.io/548jf

Nanz, A., & Matthes, J. (2022). Democratic Consequences of Incidental Exposure to Political Information: A Meta-Analysis. Journal of Communication, 72(3), 345–373. https://doi.org/10.1093/joc/jqac008

Thorson, K., Cotter, K., Medeiros, M., & Pak, C. (2021). Algorithmic inference, political interest, and exposure to news and politics on Facebook.  Information, Communication & Society, 24(2), 183–200. https://doi.org/10.1080/1369118X.2019.1642934

Die COVID-19-Pandemie hat besonders zu Beginn die Welt nicht nur in eine ungewisse Lage gestürzt, sondern auch eine Flut von Informationen und Meinungen in den sozialen Medien ausgelöst. Dabei wendeten sich Forschende direkt an die Öffentlichkeit und klärten besonders zum Beginn der Pandemie über die wissenschaftlichen Hintergründe der Krankheit auf. Dieser direkte Kontakt mit Wissenschaftler:innen kann die Selbstwirksamkeit der Rezipierenden erhöhen und ihre Angst dem Virus gegenüber reduzieren (Szczuka et al., 2020).

Während bisherige Forschung nahelegt, dass Angst der Rezipierenden ein elementarer Faktor in der Verhaltensanpassung und Annahme von Schutzmaßnahmen während der Pandemie war (bspw.: Harper et al. 2020; Szczuka et al., 2020;  Yildirim et al., 2021), bleibt offen, ob die Angst auch zu einer geänderten Risikowahrnehmung führt.

Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll der Frage nachgegangen werden, welche Rolle Angst in der Wissenschaftskommunikation auf sozialen Medien spielt.

Mit Hilfe einer Online-Studie soll untersucht werden, inwiefern sich die Sichtbarkeit von Angst in den Posts von Wissenschaftler:innen auf die Verhaltensintentionen von Rezipient:innen und die Glaubwürdigkeit der Nachrichten auswirken. Zudem soll analysiert werden, ob angstbesetzte Kommentare zu den Posts einen Einfluss auf diese Maße haben.

Bei Interesse an diesem Thema schreiben Sie eine Mail von Ihrem Studierenden-Account  an bianca.nowak@uni-due.de und nicole.kraemer@uni-due.de.

Aufgrund der Menge an online gesammelten Daten über Einzelpersonen und Kollektive ist es zunehmend wichtig, das Privatheitsverhalten von Internetnutzer*innen zu verstehen, um diese ggf. bei ihrem Privatheitsschutz unterstützen zu können. Dabei verhält sich nicht jede*r gleich im Schutz um Privatheit online, es spielen zum Beispiel Alter oder Bildung eine Rolle. In der hier ausgeschriebenen Abschlussarbeit soll es im Speziellen um den Einfluss kultureller Aspekte gehen, im Sinne verschiedener Werte- und Normsysteme (Kollektivismus, Individualismus) sowie persönliche Erfahrungen (Migrations- bzw. Verfolgungsgeschichte).

Im Rahmen einer von der Studentin/dem Studenten entwickelten Online-Studie sollen ausgewählte kulturelle Konzepte hinsichtlich ihres Einflusses auf das Online-Privatheitserleben/-verhalten von Personen mit Migrationsgeschichte untersucht werden.

Bei Interesse an diesem Thema schreiben Sie eine Mail von Ihrem Studierenden-Account an Clara Strathmann (clara.strathmann@uni-due.de).

Durch die zunehmende Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) in unserem Alltag und die damit verbundenen Auswirkungen auf das menschliche Denken und Handeln, ist die Entwicklung von Verständnis und Kompetenz im Umgang mit KI entscheidend.

Wie Nutzende KI wahrnehmen und erleben, kann stark variieren und u.a. durch die individuelle AI Literacy beeinflusst werden. Diese wird definiert als Fähigkeit, ein Bewusstsein für den Einsatz und die Auswirkungen von KI zu entwickeln und diese Systeme strategisch einzusetzen, um persönliche oder gesellschaftliche Ziele zu erreichen (DeVito, 2021).

Personen mit geringer oder nicht vorhandener Kompetenz können mit Einschränkungen bzw. sogar Benachteiligungen bei der Nutzung von KI konfrontiert werden (Rainie & Anderson, 2017). Um diesem Zustand mit fundierten Informationen und Maßnahmen begegnen zu können, ist die Identifikation von Variablen, die die AI Literacy beeinflussen, entscheidend.

Die AI Literacy stellt aktuell ein noch junges Forschungsgebiet dar, weshalb die Gewinnung von neuen Erkenntnissen im Mittelpunkt steht.

Daher werden zu diesem Thema mehrere Abschlussarbeiten angeboten, die den Fokus besonders auf die Analyse von Einflussfaktoren (z.B. soziale Einflüsse, Vorerfahrungen) legen sollen. Auch Fragestellungen, wie sich AI Literacy auf bspw. das Vertrauen der Nutzenden in KI auswirkt, sind relevant.

Im Rahmen dieses Themas sind sowohl qualitative als auch quantitative Methoden denkbar und passend. Die jeweiligen Abschlussarbeiten sollen unterschiedliche Schwerpunkte verfolgen und einzeln verfasst werden, jedoch ist eine gegenseitige Unterstützung in der Datenerhebung möglich.

DeVito, M. A. (2021). Adaptive folk theorization as a path to algorithmic literacy on changing platforms. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 5(CSCW2), 1–38.  https://doi.org/10.1145/3476080

Rainie, L. & Anderson, J. (2017). Code-dependent: Pros and cons of the algorithm age. Policy Commons. https://policycommons.net/artifacts/618042/code-dependent/1598940/

Bei Interesse an diesem Thema schreiben Sie eine Mail von Ihrem Studierenden-Account an Nur Cetinkaya (nur.cetinkaya@uni-due.de) und Antonia Rosada (antonia.rosada@uni-due.de).

KI wird heutzutage vielseitig eingesetzt und unterstützt Menschen in ihrem Alltag, sei es durch recommendation algorithms beim Musik hören, Filme gucken und Shopping, Sensoren beim autonomen Fahren, oder deep-learning algorithms in der medizinischen Diagnostik. Dass eine angebrachte Nutzung sichergestellt werden kann und Menschen KI nicht zu viel, aber auch nicht zu wenig vertrauen, ist eine Frage der Kommunikation (Liao & Sundar, 2022). Doch wie sollte eine KI-Anwendung Fähigkeiten und Limitation kommunizieren? Eine Möglichkeit wird in KI-Gütesiegeln gesehen, die schon in der Konsumforschung oder im IT Bereich eingesetzt werden. Empirische Arbeiten zur Wirkung von KI-Gütesiegeln gibt es jedoch wenige. Folglich soll in dieser Abschlussarbeit der Einsatz von KI-Gütesiegeln getestet werden. In einem 2x2 Design soll die Reliabilität eines Systems (hoch vs gering) und der Effekt eines Gütesiegels (Siegel vs. kein Siegel) experimentell betrachtet werden.

Bei Interesse an diesem Thema schreiben Sie eine Mail von Ihrem Studierenden-Account an Dr. Magdalena Wischnewski (magdalena.wischnewski@tu-dortmund.de).

Technologien entwickeln sich ständig weiter und Innovationen werfen fortwährend neue Fragen auf. Daraus entsteht der Bedarf an Forschung, die sich näher mit sozialpsychologischen Faktoren befasst, die die Technologieakzeptanz beeinflussen. Die Abschlussarbeit hat zum Ziel, eine Analyse der sozialpsychologischen Mechanismen durchzuführen, die die Akzeptanz von neuartigen Technologien (positiv) verändern. Im Mittelpunkt sollten Strategien zur Förderung dieser Akzeptanz stehen, die auf einem fundierten Verständnis der menschlichen Einstellungen, sozialen Normen und individuellen Bedürfnisse basieren. Die Untersuchung wird sich auf die Entwicklung effektiver Maßnahmen konzentrieren, die sowohl technologische Innovationen als auch menschliche Interaktionen berücksichtigen. Thematische Schwerpunkte umfassen unter anderem die Rolle von Vertrauen, sozialer Einfluss, Kommunikation und partizipativer Entscheidungsfindung bei der Gestaltung erfolgreicher Strategien zur Technologieakzeptanz. Diese Forschung soll nicht nur Einblicke in die Dynamik der Akzeptanzförderung bieten, sondern auch konkrete Empfehlungen präsentieren, um den erfolgreichen Einsatz neuartiger Technologien zu erleichtern.
Die Forschung im Bereich der Technologieakzeptanz kann sich auf innovative Technologien wie künstliche Intelligenz, nachhaltige Energiequellen, verbesserte Brain-Computer-Interfaces, innovative Robotiklösungen oder neuartige Ansätze in der Neurotechnologie konzentrieren. Gleichzeitig besteht die Möglichkeit, eigene Vorschläge zu bisher weniger erforschten Technologien einzubringen, um eine individuelle und wegweisende Abschlussarbeit zu gestalten.

Bei Interesse an diesem Thema schreiben Sie eine Mail von Ihrem Studierenden-Account an Gina Goebel (gina.goebel@uni-due.de).

Gerade in den letzten Jahren sind Technologien, die emotionale Nähe und Verbundenheit zwischen Menschen auch über Distanzen hinweg zu vermitteln versuchen, immer populärer geworden. Text Messenger und Videocalls gehören zum Alltag, aber auch kreativere Ansätze wie Armbänder mit Licht- und Vibrationssignalen oder smarte Textilien, die Berührungen übermitteln werden vorgestellt. Die existierende Forschung zur Gestaltung technikvermittelter Verbundenheit ist jedoch oft fallbasiert und daher stark fragmentiert. Es entstehen übergreifende Fragen der Quantifizierung und Qualifizierung der Wirkung entsprechender Systeme, mit denen wir uns im Rahmen des Begleitforschungsprojekts VEREINT (http://vereint.thehxlab.com/) beschäftigen. Zur Entwicklung und/oder Validierung eines Messinstruments, welches technologieübergreifend Wirkung auf Verbundenheit erfasst, schreiben wir eine Bachelor- und/oder Masterarbeit zum nächstmöglichen Zeitpunkt aus.

Bei Interesse an diesem Thema schreiben Sie eine Mail von Ihrem Studierenden-Account an Dr. Aike C. Horstmann (aike.horstmann@uni-due.de).

Sollten Sie Interesse haben, Ihre Abschlussarbeit im Bereich Sozialpsychologie: Medien und Kommunikation zu schreiben, wenden Sie sich gerne an unser Team.