Marketing & Innovation (Univ. Prof. Dr. Christina Schamp, Dr.rer.pol. Margeret Hall)
 

Digitale Technologien haben die Art und Weise und das Tempo, in dem Unternehmen mit ihren Kunden interagieren und ihre Produkte innovieren, tiefgreifend verändert. So sehen sich Marketer und Forscher heute mit einer enormen Menge und Vielfalt an Daten konfrontiert, die Verbraucher online teilen - von Produktfeedback über Textnachrichten und Bewertungen bis hin zu Bildern und Videos, die von Markenerlebnissen in sozialen Medien gepostet werden. Gleichzeitig sind Unternehmen bestrebt, mit ihren Kunden auf den verschiedenen Social-Media-Kanälen zu interagieren, indem sie überzeugende und relevante Multimedia-Inhalte für ihre Zielgruppen produzieren und Kundenfeedback und -bedürfnisse in ihre Produktentwicklung einfließen lassen.

Dieser Kurs beabsichtigt, die theoretischen Grundlagen für modernes Marketing und Innovation in der digitalen Wirtschaft zu vermitteln, um diese Herausforderungen in der Praxis des digitalen Managements anzugehen.

Algorithms and Behavioral Science (Dr. Melanie Clegg)

Vom Ranking von Nachrichtenmedien und Social-Media-Inhalten bis hin zur Kommunikation über Sprachassistenten und Chatbots - Algorithmen sind allgegenwärtig. In Anbetracht des enormen Potenzials von Algorithmen und künstlicher Intelligenz müssen Führungskräfte und Wissenschaftler ein tieferes Verständnis der Chancen und Herausforderungen von Algorithmen sowie ihrer vielfältigen Auswirkungen auf die Verbraucher erlangen.

Dieser Kurs soll den Teilnehmern ein tieferes Verständnis für die Anwendungen von KI und Algorithmen im Verbraucherkontext und in der Verhaltensforschung sowie für psychologische Mechanismen und ethische Erwägungen vermitteln, die die Erfahrungen der Verbraucher mit KI und Algorithmen beeinflussen (z. B. Erfahrungen mit der Datenerfassung, Klassifizierung, Aufgabendelegation, Entscheidungsfindung, Sozialverhalten und Kommunikation).

Obwohl wir die Theorie der Technologie von Algorithmen und KI abdecken (keine Kodierung erforderlich), liegt der Schwerpunkt auf der Anwendung von Algorithmen und KI in der Verbraucher- und Marketingforschung und der Verhaltenswissenschaft im Allgemeinen. Der Kurs beginnt mit den Grundlagen und einer Definition von KI. Anschließend werden verschiedene Anwendungen von KI in der Verbrauchererfahrung durch die Analyse und Diskussion neuester Forschungsergebnisse und praktischer Beispiele behandelt. Basierend auf dieser theoretischen Grundlage und bereichert durch Gastvorträge werden die Studierenden ein eigenes Geschäftsproblem oder eine Forschungsfrage im Zusammenhang mit Algorithmen im Marketing-/Verbraucherkontext und in der Verhaltenswissenschaft bearbeiten.

Research Lab (Univ. Prof. Christina Schamp, Dr. Melanie Clegg, Dr. Sabrina Kirrane, Sabah Suahil, PhD. Univ. Prof. Davor Svetinovic)

Diese Lehrveranstaltung beschäftigt sich mit aktuellen Trends rund um die Digitalisierung. Konkret arbeiten Gruppen von jeweils fünf Studenten an einem der folgenden Unterthemen :

Kreativität und maschinelles Lernen:

In diesem Labor werden Fragen zu kreativen Prozessen und Innovation im Kontext der Digitalisierung vertieft, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf den Herausforderungen und Möglichkeiten liegt, die sich durch künstliche Intelligenz, maschinelle Lernansätze und Algorithmen ergeben. Die Studierenden werden ihr Fachwissen in Bezug auf die Themen, die bereits im Kurs "Marketing und Innovation" behandelt wurden, ausbauen und vertiefen. Mögliche Themen für Forschungsprojekte sind unter anderem: kreative Zusammenarbeit mit künstlicher Intelligenz, Übernahme kreativer Ergebnisse von Algorithmen, Anwendungen künstlicher Intelligenz im Kreativ- und Innovationsprozess, Bewertung kreativer Ergebnisse unter Verwendung künstlicher Intelligenz und maschineller Lernansätze, Stimulierung von Innovation durch algorithmische Systeme.

Kreativität und maschinelles Lernen:

In diesem Labor werden Fragen des Datenschutzes, der Sicherheit und des Vertrauens in der digitalen Wirtschaft vertieft, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf den Herausforderungen und Möglichkeiten liegt, die sich durch verteilte Systeme ergeben. Die Studierenden werden ihr Fachwissen in Bezug auf die Themen, die bereits in den Kursen "Datenmanagement und -analyse", "Verteilte Systeme" und "Sicherheit und Datenschutz" behandelt wurden, ausbauen und vertiefen. Mögliche Themen für Forschungsprojekte sind unter anderem: Technologien zur Verbesserung der Privatsphäre, Privacy-by-Design, digitale Forensik, Sicherheit von Netzwerken und verteilten Systemen, Informationssicherheitsmanagement, Vertrauen in verteilte Datenmärkte und Vertrauen in verteilte Datenanalyse.

Vertrauen in sozio-technische Systeme: Blockchain und KI:

Dieses Labor konzentriert sich auf die tiefgreifende Analyse, das Design und die Implementierung von Vertrauens-, Sicherheits- und Datenschutzmechanismen, die auf dem neuesten Stand der Technik in den Bereichen Blockchain, Künstliche Intelligenz (KI), Internet-of-Things und digitale Zwillinge aufbauen. Der erforderliche Hintergrund sind die Themen, die in den Kursen Datenmanagement und -analyse, Verteilte Systeme und Sicherheit und Datenschutz behandelt werden. In Absprache mit dem Dozenten führen die Studierenden eine Reihe von Standardforschungsaktivitäten durch, die das Wissen im gewählten Schwerpunktbereich erweitern (z. B. eine Datenanalysestudie, neuer Architekturentwurf mit Simulation, neuer Algorithmusentwurf und -implementierung usw.)