HTWG Konstanz - University of Applied Sciences

Zusammenfassung Die Zusammenarbeit von Business und IT-Abteilung ist entscheidend für die digitale Transformation. Unternehmen etablieren IT-Business-Partner-Organisationen (IT-BPOs), um diese Zusammenarbeit und Kommunikation auf Augenhöhe strukturiert zu ermöglichen. Dieser Beitrag zielt darauf ab, die Herausforderungen von IT-BPOs in Unternehmen zu verstehen und relevante Erfolgsfaktoren abzuleiten. Fallstudien mit zwei Unternehmen identifizieren die „Qualität der Arbeitsergebnisse“ sowie die „Zusammenarbeit innerhalb der IT-BPO und an den Schnittstellen zur IT-Abteilung und dem Business“ als zentrale Herausforderungen. Um diese zu bewältigen, zeigt der Beitrag basierend auf den 17 identifizierten Erfolgsfaktoren drei Lösungsansätze auf, wie Unternehmen eine wirksame IT-BPO nachhaltig etablieren: Governance als IT-BPO-Rahmen, strukturierte Dialoge für die Kommunikation, Enterprise Architecture Management für Ergebniskonsolidierung und -tracking. Praktiker erhalten dadurch Handlungsempfehlungen für die Umsetzung einer IT-BPO im Unternehmen. Zudem erweitert der Beitrag die Forschung zur Schnittstelle zwischen Business und IT und bietet Einblicke in die Schaffung einer effektiven IT-Business-Partnerschaft.

The class of square matrices of order n having a positive determinant and all their minors up to order n-1 nonpositive is considered. A characterization of these matrices based on the Cauchon algorithm is presented, which provides an easy test for their recognition. Furthermore, it is shown that all matrices lying between two matrices of this class with respect to the checkerboard ordering are contained in this class, too. For both results, we require that the entry in the bottom-right position is negative.

With the help of a new, comprehensive sanctions database and utilizing the latest developments in the structural gravity literature, we estimate the effects of economic sanctions on international trade. We demonstrate that the average effects of sanctions hide significant heterogeneity depending on the type of sanctions considered, their duration, objectives and sender types. We also zoom in on the sanctions against Iran. We find that their effects are significant but also widely heterogeneous across sanctioning countries, even within the European Union, and depend on the direction of trade. We complement the aggregate analysis with estimates for 170 sectors, showing that sanctions have been effective in decreasing bilateral trade at the sectoral level while the effects vary significantly across sectors and across complete versus partial trade sanctions.

Environmental negotiations are complex, and conveying the interaction between science and policy in traditional teaching methods is challenging. To address this issue, innovative educational approaches like serious gaming and role-playing games have emerged. These methods allow students to actively explore the roles of different stakeholders in environmental decision-making and weigh for instance between sometimes conflicting UN Sustainable Development Goals or other dilemmas. In this work the phosphorus negotiation game (P-Game) is for the first time introduced. We present the initial quantitative and qualitative findings derived from engaging 788 students at various academic levels (Bachelor, Master, PhD, and Postdoc) across three continents and spanning 22 different countries. Quantitative results indicate that female participants and MSc students benefitted the most significantly from the P-Game, with their self-reported knowledge about phosphorus science and negotiation science/practice increasing by 71–93% (overall), 86–100% (females), and 73–106% (MSc students in general). Qualitative findings reveal that the P-Game can be smoothly conducted with students from diverse educational and cultural backgrounds. Moreover, students highly value their participation in the P-Game, which can be completed in just 2–3 h. This game not only encourages active engagement among participants but also provides valuable insights into the complex environmental issues associated with global phosphorus production. We strongly believe that the underlying methodology described here could also be used for other topics.

Sleep deprivation is a significant contributor to various diseases, leading to poor cognitive function, decreased performance, and heart disorders. Insomnia, the most prevalent sleep disorder, requires more effective diagnosis and screening for proper treatment. Actigraphic data and its combination with physiological sensors like electroencephalogram (EEG), electrocardiogram (ECG), and body temperature have proven significant in predicting insomnia using machine learning methods. Studies focusing solely on actigraphic data achieved an accuracy of 84%, combining it with other wearable devices increased accuracy to 88%, and 2-channel EEG alone yielded an accuracy of 92%, but limits scalability and practicality in real-world settings. Here we show that using the hybrid approach of incorporating both recursive feature elimination (RFE) and principal component analysis (PCA) on sleep and heart data features yields outstanding results, with the multi-layer perception (MLP) achieving an accuracy of 95.83% and an F1 score of 0.93. The top-ranked features are predominantly sleep-related and time-domain RR interval. Our findings emphasize the importance of tailoring feature sets and employing appropriate reduction techniques for optimal predictive modeling in sleep-related studies. Our results demonstrate that the ensemble classifiers generalize well on the dataset regardless of the feature count, while other algorithms are hindered by the curse of dimensionality.

There is a palpable shift in mainstream attitude towards geoengineering technologies, seen now as potential parts of a climate policy mix. Still, concerning solar radiation management (SRM) in particular, because of the known and unknown undesirable side-effects of various engineering implementations of theirs, it is important to know what is the minimal intervention that can achieve a certain goal. Such questions lead mathematically to inverse problems. Solving them is feasible only with lightweight models of the climate system, various types of which are nowadays often referred to as emulators – some more accurate than others. Here we develop an emulator using linear and nonlinear response theory and apply it to the minimal SRM problem concerning the Paris 2015 climate agreement, say, with the aim of constraining the global mean surface temperature below a certain limit. Our results suggest that SRM geoengineering, most commonly envisaged as sulfate aerosol injection, will likely have to be part of our climate policy mix, because realistic CO2 abatement effort to come alone cannot restrict global temperatures below the coveted 1.5 °C change or below even higher levels of change. Minimal sulfate use for the 1.5 °C limit is very likely to dictate immediate and rather abrupt deployment. However, SRM would be no use to achieve such a goal if the geoengineering- free “asymptotic” temperature is not below the target limit, as it would then need – in the absence of CDR – maintaining SRM “indefinitely”. The latter could be the case even if the temperature response to an anthropogenic CO2 emission pulse is nonmonotonic, and it would be certainly the case if it is monotonic. We show that the model that we use is near the boundary in parameter space between monotonic and nonmonotoninc temperature responses. In the unfortunate case of monotonicity concerning the real Earth system, the only use of SRM would be “buying time” to develop CDR.

Zusammenfassung „ChatGPT may produce inaccurate information about people, places, or facts“, so warnt Open AI vor der Unzuverlässigkeit der Auskünfte, die sein Chatbot erteilt. Zu KI-Kompetenz, die heute zu den zukunftsrelevanten und berufsvorbereitenden Studienzielen gezählt wird, gehört, diese Unzuverlässigkeit einschätzen zu können. Der Beitrag bietet dazu eine Fehlertypologie und setzt sie in Bezug zur technischen Funktionsweise. Zwanzig Arten der Unzuverlässigkeit von KI-Auskünften ordnet er den drei Ursachenfeldern Trainingsmaterial, Generierungsprozess und Programmierung zu. Außerdem entwirft er ein Modell des paradoxen Mechanismus der User-Psychologie – Technikglaube vs. Eliza-Effekt – und rekurriert auf Harry Frankfurts Begriff des Unfugs („Bullshit“), der wie zugeschnitten auf KI-Auskünfte scheint. Einige der Fehlertypen, insbesondere die im Generierungsprozess selbst erzeugten, sind als unbehebbares Kernphänomen zu sehen. Im Einsatz generativer KI als Informations- und Recherchetool steckt daher ein großes und dauerhaftes Gefahrenpotenzial – für den Kompetenzaufbau im Studium, aber auch für unsere Wissensgesellschaft als Ganzes.

«Big Data» haben ein großes Potenzial, um die Wertschöpfung effizienter zu gestalten oder um Innovationen hervorzubringen. Daten werden oft an der Schnittstelle zwischen mehreren Akteuren in Business-to-Business-Ökosystemen generiert und sie müssen zwischen den Akteuren geteilt werden. Unternehmen tun sich jedoch schwer damit, Daten in Werte zu transferieren und die Daten im Ökosystem zu teilen. Ursächlich sind weniger technische Gründe als organisationale Rahmenbedingungen. Der Beitrag identifiziert fünf Perspektiven, die Hürden und Voraussetzungen in diesem Prozess darstellen: (1) eine datengetriebene Organisationskultur, (2) Vertrauen zwischen den Akteuren, (3) die Konkretisierung des Wertes von Daten, (4) Datensicherheit und (5) rechtliche und Governance-Aspekte. Eine Fallstudie eines typischen Daten-Ökosystems um ein produzierendes KMU konkretisiert diese Voraussetzungen und Hürden. Es zeigt sich, dass sich Unternehmen, die Daten im Ökosystem teilen möchten, ganzheitlich verändern müssen.

Zusammenfassung IT-Kosten machen heute einen immer größeren Anteil an den Gesamtkosten von Unternehmen aus. Die Verantwortlichen sind aufgefordert die IT-Kosten zu senken oder zumindest ein effizientes Management sicherzustellen. Oftmals fehlt es dafür an Transparenz und Verständnis für diese Ausgaben. Die Analyse der IT-Kostentreiber ermöglicht ein tieferes Verständnis der Ursachen und Auswirkungen strategischer Entscheidungen. Dieser Beitrag zielt darauf ab, die strategischen IT-Kostentreiber bezüglich des Wirkungshorizonts und des Entscheidungsortes zu analysieren. Die durchgeführte Delphi-Studie zeigt, dass Entscheidungen über diese Kostentreiber größtenteils mittel- bis langfristige Auswirkungen haben. Zudem wird deutlich, dass die IT-Abteilung zwar in den Entscheidungsprozess eingebunden ist, während die finalen Entscheidungen häufig stärker im Fachbereich liegen. Zusammenarbeit und effektive Kommunikation sind deshalb entscheidend und die Verantwortung für IT-Kosten sollte von allen EntscheidungsträgerInnen getragen werden. Dieser Beitrag erweitert die Forschung im IT-Kostenmanagement und sensibilisiert PraktikerInnen für Kostenbeeinflussungshebel und die strategische Diskussion über IT-Kosten und das Wertversprechen der IT.

The monitoring of a patient's heart rate (HR) is critical in the diagnosis of diseases. In the detection of sleep disorders, it also plays an important role. Several techniques have been proposed, including using sensors to record physiological signals that are automatically examined and analysed. This work aims to evaluate using a contactless HR monitoring system based on an accelerometer sensor during sleep. For this purpose, the oscillations caused by chest movements during heart contractions are recorded by an installation mounted under the bed mattress. The processing algorithm presented in this paper filters the signals and determines the HR. As a result, an average error of about 5 bpm has been documented, i.e., the system can be considered to be used for the forecasted domain.

While driving, stress is caused by situations in which the driver estimates their ability to manage the driving demands as insufficient or loses the capability to handle the situation. This leads to increased numbers of driver mistakes and traffic violations. Additional stressing factors are time pressure, road conditions, or dislike for driving. Therefore, stress affects driver and road safety. Stress is classified into two categories depending on its duration and the effects on the body and psyche: short-term eustress and constantly present distress, which causes degenerative effects. In this work, we focus on distress. Wearable sensors are handy tools for collecting biosignals like heart rate, activity, etc. Easy installation and non-intrusive nature make them convenient for calculating stress. This study focuses on the investigation of stress and its implications. Specifically, the research conducts an analysis of stress within a select group of individuals from both Spain and Germany. The primary objective is to examine the influence of recognized psychological factors, including personality traits such as neuroticism, extroversion, psychoticism, stress and road safety. The estimation of stress levels was accomplished through the collection of physiological parameters (R-R intervals) using a Polar H10 chest strap. We observed that personality traits, such as extroversion, exhibited similar trends during relaxation, with an average heart rate 6% higher in Spain and 3% higher in Germany. However, while driving, introverts, on average, experienced more stress, with rates 4% and 1% lower than extroverts in Spain and Germany, respectively.

Zusammenfassung Low-Code Development Plattformen (LCDPs) fördern die digitale Transformation von Organisationen, indem sie die Applikationsentwicklung durch FachbereichsmitarbeiterInnen ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse – sogenannte Citizen Developer – ermöglichen. Marktforschungsinstitute prognostizieren, dass in den nächsten Jahren mehr als die Hälfte aller Applikationen mit LCDPs entwickelt werden. Nichtsdestotrotz stehen Organisationen vor der Herausforderung, sich für die richtigen Implementierungs- und Anwendungsansätze von LCDPs zu entscheiden. Dieser Artikel liefert daher ein umfassendes Bild über das praktische Verständnis und aktuelle Ansätze in verschiedenen Organisationen und leitet daraus Handlungsempfehlungen ab. Dafür wurden 16 Experteninterviews durchgeführt und wissenschaftlich analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Praxis grundsätzlich ein ähnliches Verständnis des Begriffs LCDP hat. Die Initiative für die Einführung kommt meist aus den Fachbereichen, die Entscheidung für oder gegen die LCDP-Implementierung wird jedoch meist von der Geschäftsführung in Kooperation mit der IT-Abteilung getroffen. Dabei unterscheiden sich die aktuellen Anwendungsansätze: Unternehmen nutzen entweder einen Self-Service-Ansatz durch die Fachbereiche oder integrieren die Entscheidung über eine potenzielle LCDP-Entwicklung durch die Citizen Developer in das bestehende Demand-Management der IT-Abteilung. Eine etablierte und adaptive Governance ist für beide Ansätze eine wichtige Voraussetzung. Die Erkenntnisse des Beitrags tragen zur wissenschaftlichen Diskussion bei, da dieser Artikel eine der ersten umfassenden und wissenschaftlich fundierten qualitativen Analysen über aktuelle praktische Adoptionsansätze der Praxis liefert. PraktikerInnen erfahren zudem, wie andere Unternehmen mit aktuellen Herausforderungen umgehen und welche Ansätze erfolgversprechend sind.