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10.12.2021 11:31

bidt fördert fünf neue Forschungsprojekte zur Digitalisierung

Margret Hornsteiner Dialog
Bayerisches Forschungsinstitut für Digitale Transformation (bidt)

    Von Früherkennung von Hatespeech bis zum Vertrauen in Maschinen im Gesundheitswesen: Das Bayerische Forschungsinstitut für Digitale Transformation (bidt) der Bayerischen Akademie der Wissenschaften unterstützt fünf interdisziplinäre Forschungsvorhaben, die Chancen und Herausforderungen der digitalen Transformation untersuchen.

    • Das bidt fördert fünf neue Konsortialprojekte an bayerischen Hochschulen und Forschungseinrichtungen.
    • Die Forschungsvorhaben wurden aus 22 Projektvorschlägen ausgewählt.
    • Die Projekte umfassen folgende Themen: Hass und Gewalt gegenüber Frauen im Netz, Mensch-Maschine-Interaktion, digitaler Arbeitsplatz, Innovation und Organisationswandel sowie Kooperationsplattformen und Wissensaustausch.
    • Start der Projekte im ersten Quartal 2022.

    Das bidt fördert fünf neue interdisziplinäre Forschungsvorhaben an bayerischen Hochschulen und Forschungseinrichtungen. Sie behandeln Forschungsfragen in den Themenfeldern Hass und Gewalt gegenüber Frauen im Netz, Mensch-Maschine-Interaktion, digitaler Arbeitsplatz, Innovation und Organisationswandel sowie Kooperationsplattformen und Wissensaustausch.

    Alle Projekte bündeln wissenschaftliche Expertise interdisziplinär und standortübergreifend. Die fünf Forschungsvorhaben wurden aus 22 Projektvorschlägen die von 68 Antragstellenden eingereicht wurden, in einem zweistufigen Begutachtungsverfahren ausgewählt. Kriterien für die Auswahl waren eine exzellente wissenschaftliche Qualität, ein interdisziplinärer Zugang sowie die gesellschaftliche und politische Relevanz der vorgeschlagenen Themen. Die Projekte starten im ersten Quartal 2022.

    „Die Themen unserer fünf neuen, vom bidt geförderten Konsortialprojekte zeigen die Bandbreite der aktuellen Forschungsdiskussionen auf. Digitalisierung durchdringt alle Lebensbereiche und die Projekte leisten ihren Beitrag für Politik, Wirtschaft und Gesellschaft, die Auswirkungen der digitalen Transformation besser zu verstehen und einzuordnen“, so Christoph Egle, wissenschaftlicher Geschäftsführer des bidt.

    Die Projekte im Überblick:

    1. Online-Feindlichkeit gegenüber politisch aktiven Frauen verstehen, erkennen und entschärfen

    Hassreden und Anfeindungen gegenüber politisch aktiven Frauen sind zu alarmierenden Negativmerkmalen von Online-Diskussionen geworden. In dem interdisziplinären Projekt sollen Inhalte und Dynamiken von Online-Feindlichkeit gegenüber politisch aktiven Frauen besser verstanden und Methoden zur Früherkennung solcher Dynamiken entwickelt werden.

    Antragstellende
    • Jürgen Pfeffer, Technische Universität München, Professor of Computational Social Science and Big Data
    • Sahana Udupa, Ludwig-Maximilians-Universität München, Professor of Media Anthropology
    • Janina Isabel Steinert, Technische Universität München, Professor of Global Health

    2. „Transforming digitally“: Digitale Innovationen zur erfolgreichen Gestaltung des organisationalen Wandels

    Wie können digitale Innovationen in organisationalen Veränderungsprozessen eingesetzt werden, um bekannten Herausforderungen besser zu begegnen und die geringen Erfolgsraten von Veränderungsprojekten zu steigern? Das Forschungskonsortium verknüpft Perspektiven aus Wirtschaftsinformatik, Soziologie und Management, um die Chancen und Risiken von digitalen Innovationen zur Gestaltung organisationalen Wandels von Unternehmen ganzheitlich zu erforschen.

    Antragstellende
    • Martin Högl, Ludwig-Maximilians-Universität München, Institut für Leadership und Organisation
    • Sabine Pfeiffer, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Soziologie Technik-Arbeit-Gesellschaft
    • Sven Laumer, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Digitalisierung in Wirtschaft & Gesellschaft

    3. Verantwortungslücken in Mensch-Maschine-Interaktionen: Die Ambivalenz von Vertrauen in KI

    Das Projekt untersucht die potenziellen Gefahren eines zu starken Vertrauens in Maschinen bei medizinischen Entscheidungen. Die Forschenden bewerten das angemessene Maß an Vertrauen, damit Ärztinnen und Ärzte vom Einsatz KI-basierter Empfehlungssysteme bei der Interpretation medizinischer Bilder profitieren können. Sie erforschen, wie die KI-Systeme gestaltet werden sollten und welche Rolle diese für Verantwortlichkeit und Rechenschaft spielen.

    Antragstellende
    • Matthias Uhl, Technische Hochschule Ingolstadt, Professur für Gesellschaftliche Implikationen und Ethische Aspekte der Künstlichen Intelligenz
    • Marc Aubreville, Technische Hochschule Ingolstadt, Professur für Bildverstehen
    • Alexis Fritz, Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt, Lehrstuhl für Moraltheologie

    4. Digitaler Arbeitsplatz und Mensch-KI-gestützte Ausbildung durch Berührung

    Digitale, taktile Sensoren werden zunehmend mit Künstlicher Intelligenz gekoppelt, um Menschen bei ihren täglichen und beruflichen Aktivitäten zu unterstützen, z.B. bei Spurhalteassistenten im Auto oder Robotern, die bei Präzisionsoperationen unterstützen. In Anbetracht der Bedeutung künstlicher Assistenzsysteme untersucht das Projekt aus Perspektive der Kognitionswissenschaften, Computerwissenschaften und Philosophie deren Einbeziehung in den Trainingsprozess.

    Antragstellende
    • Ophelia Deroy, Ludwig-Maximilians-Universität München, Lehrstuhl für Philosophy of Mind
    • Merle Fairhurst, Universität der Bundeswehr München, Biologische Psychologie
    • Maximilian Moll, Universität der Bundeswehr München, Operations Research – Prescriptive Analytics

    5. Der Einsatz digitaler Kollaborationsplattformen zur Steigerung intra-organisationalen Wissensaustauschs

    Digitale Kollaborationsplattformen bieten die technologische Grundlage für einen interdisziplinären, hierarchieübergreifenden Austausch von Individuen innerhalb von Organisationen – sie werden jedoch zu weiten Teilen unzureichend genutzt. Das Projektteam erforscht die Motivatoren und Inhibitoren in der individuellen Nutzung. Es sollen Lösungsansätze aus Perspektive der Organisations- und Managementforschung, der Sozialpsychologie sowie Forschung zur Mensch-Computer-Interaktion für einen optimierten Einsatz von Plattformen identifiziert werden.

    Antragstellende
    • Tobias Kretschmer, Ludwig-Maximilians-Universität München, Vorstand des Instituts für Strategie, Technologie und Organisation
    • Michael Koch, Universität der Bundeswehr München, Professur für Mensch-Computer-Interaktionen
    • Klaus Moser, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Wirtschafts- und Sozialpsychologie

    Über das bidt:
    Das Bayerische Forschungsinstitut für Digitale Transformation (bidt) ist ein Institut der Bayerischen Akademie der Wissenschaften. Es trägt dazu bei, die Entwicklungen und Herausforderungen des digitalen Wandels besser zu verstehen. Damit liefert es die Grundlagen, um die digitale Zukunft im Dialog mit der Gesellschaft verantwortungsvoll und gemeinwohlorientiert zu gestalten. Das bidt fördert herausragende interdisziplinäre Forschung und liefert als Think Tank Entscheidungsträgern in Politik und Wirtschaft evidenzbasierte Empfehlungen. Forschung findet am Institut im offenen Dialog zwischen Wissenschaft, Politik, Wirtschaft und Gesellschaft statt.

    Pressekontakt:
    Margret Hornsteiner
    Abteilungsleiterin Dialog
    Tel.: +49 89 540 235 630
    E-Mail: presse@bidt.digital


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Dr. Christoph Egle
    Wissenschaftlicher Geschäftsführer
    Tel.: +49 89 540 235 610
    E-Mail: christoph.egle@bidt.digital


    Weitere Informationen:

    http://www.bidt.digital/meldung-neue-forschungsprojekte/ Meldung zu neuen Forschungsprojekten
    http://www.bidt.digital/projekte/ Übersicht bidt Projekte


    Bilder

    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Studierende, Wissenschaftler
    Gesellschaft, Informationstechnik, Kulturwissenschaften, Philosophie / Ethik, Recht
    überregional
    Forschungsprojekte
    Deutsch


     

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