Institut für Management
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Grundlagen der Systemtheorie zur Anwendung transdisziplinärer Verfahren der Technikfolgenabschätzung
(2020)
Der technische Fortschritt ist in besonderem Maß dafür verantwortlich wie Menschen den Alltag bestreiten. Durch technische Innovationen ergeben sich Gestaltungsmöglichkeiten in allen Lebensbereichen, wodurch Menschen einem kontinuierlichen Anpassungsprozess an neue Produkte, Verfahren und Rahmenbedingungen unterliegen. Dieser Umstand wird im heutigen Zeitalter der zunehmenden Umstellung analoger Verfahren auf digitale Prozesse besonders deutlich. Dabei ist nicht zuverlässig vorhersehbar, ob die technischen Neuerungen nur Chancen aufzeigen oder auch Risiken mit sich bringen. Im Forschungsbereich der Technikfolgenabschätzung wird untersucht, welchen Einfluss technische Neuerungen auf die Gesellschaft haben. Erwünschte und unerwünschte Folgen der Technik sollen zuverlässig prognostiziert werden, sodass eine frühzeitige Reaktion ermöglicht wird. Im Kern dieser Arbeit wird die projektbasierte Vorgehensweise nach MITRE für die Technikfolgenabschätzung erörtert. Gleichzeitig wird untersucht, ob und wie die Ansätze der Systemtheorie für eine Verbesserung der Prognosen in der Technikfolgenabschätzung eingesetzt werden können. Damit wird der Frage nachgegangen, wie sicher Prognosen in diesem Kontext sein können und ob durch den adäquaten Einsatz systemtheoretischer Denkweisen ein Mehrwert in Form zuverlässigerer Prognosen geschaffen werden kann. Als methodische Vorgehensweise wurde eine Literaturanalyse durchgeführt. Zusätzlich wurde ein Experte in einem Interview und weitere per E-Mail befragt, sodass ein Einblick in die praktische Arbeitsweise erlangt werden konnte. Aufbauend auf der erarbeiteten Projektstruktur wurde in den Projektteilen überprüft, ob durch den bewussten Einsatz systemtheoretischer Grundgedanken signifikante Erkenntnisse erlangt werden können. Durch die Analysen in dieser Arbeit hat sich gezeigt, dass die Ergebnisse einer Technikfolgenabschätzung einen höheren Sicherheitsgehalt aufweisen können als eine Untersuchung ohne Berücksichtigung systemtheoretischer Denkweisen. Insbesondere das Erlangen eines Systemverständnisses in der Konzeptionsphase kann maßgeblich für eine erfolgreiche Technikfolgenabschätzung sein. Diese Masterarbeit stellt die theoretische Bearbeitung des Themenkomplexes einer Kombination aus Technikfolgenabschätzung und Systemtheorie dar. Eine Anwendungsprüfung der Resultate in der praktischen Arbeit der Technikfolgenabschätzung wird empfohlen.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Betrachtung der Rolle von Vertrauen zwischen den Kapitalnehmern und Kapitalgebern auf einer der größten Crowdfunding-Plattformen, Kickstarter. Kernthema ist die Beantwortung der Forschungsfragen, wie das Vertrauen zwischen den Kapitalgebern und Kapitalnehmern im Kontext von Crowdfunding entsteht, welche Faktoren das Maß von Vertrauen in dieser Beziehung beeinflussen und welche Signale für die Vertrauensbildung verantwortlich sind. Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, das von Zerwas, Kilian und von Kortzfleisch 2015 vorgestellte konzeptuelle Modell der Einflussfaktoren von Vertrauen im Kontext von Crowdfunding aus Sicht der Kapitalgeber zu überprüfen und gegebenenfalls zu erweitern.
Auf Grundlage einer Literaturrecherche und qualitativer, leitfadenorientierter Interviews werden die gesammelten Daten diskutiert, bestehende Faktoren verifiziert und weiterführend neue Faktoren und Signale identifiziert, die die Bildung von Vertrauen auf Crowdfunding-Plattformen beeinflussen.
Als Ergebnis werden die Überarbeitung sowie Erweiterung des Ausgangsmodells um die neuen Faktoren geographische Nähe, Vermittlerqualität und Verständnis vom Konzept Crowdfunding vorgeschlagen. Anhand der Häufigkeit der Erwähnung und Relevanz der Faktoren und beeinflussenden Signale in den durchgeführten Interviews wird weiterführend eine Gewichtung der Einzelfaktoren vorgenommen. Abschließend werden Implikationen und Bedeutung für Wissenschaft und Forschung diskutiert.
Die Messung der Produktivität von Dienstleistungen ist trotz zunehmender Relevanz immer noch ein wenig durchdrungenes Forschungsfeld. Ursachen hierfür sind vor allem in den besonderen Merkmalen von Dienstleistungen - Immaterialität und Integrativität - zu suchen. Eine typische Dienstleistung der B2B Softwarebranche ist die Anpassung von Systemen an die Bedürfnisse des Kunden - das sogenannte Customizing. Die Ausschöpfung des Customizing-Potentials von Standardsoftware und -produkten und eine stärkere Einbeziehung des Kunden in Innovationsprozesse werden jedoch dadurch erschwert, dass die Produktivität dieser Dienstleistung nur unzureichend mess- und somit bewertbar zu sein scheint.
Der vorliegende Beitrag beschreibt die Entwicklung eines Modells zur Messung der Produktivität von Dienstleistungen auf der Basis unterschiedlicher Vorstudien im Rahmen des CustomB2B Projektes an der Universität Koblenz-Landau.
"We've allways been in a culture where more is more, and suddenly we're in a culture whrere less is a better quality of life. It's pretty revolutionary." - Bill Stewart
Der Wandel der Gesellschaft brachte innerhalb des vergangenen Jahrzehnts einige Veränderungen mit sich, darunter auch die Tendenz zum bewussteren Konsum sowie nachhaltigeren Umgang mit Ressourcen. Traditionelle Denkmuster rückten immer weiter in den Hintergrund, Stereotypen wurden durchbrochen und die Bewertungsmaßstäbe neu definiert. Und so sind wir in einer Zeit angekommen, in der weniger Besitz plötzlich höheres Ansehen genießt und der Minimalismus zum neuen Trend wurde. Vom Wandel gesellschaftlicher Normen blieb auch der wirtschaftliche Sektor nicht unberührt, und so nahm das Modell der Sharing Economy in den vergangenen Jahren eine rasante Entwicklung auf dem Markt. Vereinfacht kann das Geschäftsmodell als das Teilen ungenutzter Ressourcen gegen (non-) monetäre Anreize beschrieben werden. Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht die Anwendbarkeit der Sharing Economy auf den B2B-Sektor. Dabei wurden die Vor- und Nachteile des Geschäftsmodells erfasst und daraus die Barrieren und Chancen der Implementierung für Unternehmen abgeleitet. Ferner wurde untersucht, welche Rahmenbedingungen aus dem Konsumentenbereich sich zur Implementierung im Geschäftsbereich eignen und welche neuen Faktoren berücksichtigt werden müssen.
Hierfür wurde auf Grundlage der Literaturanalyse eine Modellierung des B2C-Konzeptes vorgenommen. Basierend darauf wurden Interviews mit den Führungsmitarbeitern und der Geschäftsführung eines mittelständischen IT-Unternehmens durchgeführt. Nach der an Mayring (2002) angelehnten Auswertung, wurde mithilfe der Ergebnisse ein B2B- sowie ein Entscheidungsmodell aufgestellt und Antworten auf die Forschungsfragen gegeben.
Aus den Interviewergebnissen konnten zahlreiche Voraussetzungen aus dem privaten Sharing-Umfeld auf das B2B-Modell übertragen sowie weitere relevante Faktoren identifiziert werden. Mit Hilfe des Entscheidungsmodells konnte dargestellt werden, unter welchen Rahmenbedingungen eine Umsetzung des Geschäftsmodells im B2BUmfeld sinnvoll wäre und welche Herausforderungen berücksichtigt werden müssen.
Virtuelle Teams verbreiten sich weltweit immer mehr. Die Covid-19 Pandemie und die damit verbundene Homeofficepflicht sorgten in nationalen Unternehmen für die Zunahme virtueller Zusammenarbeit. Diese virtuellen Teams bleiben oftmals auch nach Aufhebung der pandemiebedingten gesetzlichen Beschränkungen bestehen. Um eine erfolgreiche Zusammenarbeit in diesen Teams zu erreichen, sind Kenntnisse zu den benötigten Eigenschaften und Fähigkeiten von Teammitgliedern von großer Bedeutung.
Um diese zu untersuchen, werden in dieser Arbeit sieben Experteninterviews mit Teammitgliedern virtueller Projektteams in der IT-Branche geführt und mithilfe qualitativer Inhaltsanalyse ausgewertet. Die ExpertInnen stammen aus drei deutschen Dienstleistungsunternehmen. Die Ergebnisse werden anhand des KSAO-Modells untersucht und nach der deduktiven Zuordnung zu den vier Kategorien „Wissen“, „Fertigkeiten“, „Kompetenzen“ und „Andere Merkmale“ jeweils durch induktive Kategorienbildung in Unterkategorien aufgeteilt. Dabei ergeben sich insgesamt 34 Kategorien, die für die virtuelle Zusammenarbeit relevant sind.
Mit den gewonnenen Erkenntnissen trägt die vorliegende Arbeit einen wichtigen Teil zur Forschung im Bereich der virtuellen Teams bei. Außerdem liefert sie Unternehmen, Führungskräften und dem Personalmanagement Anhaltspunkte für die Bewertung von BewerberInnen, die Auswahl geeigneter Teammitglieder, die Entwicklung von Schulungen und die gezielte Verbesserung virtueller Zusammenarbeit.
Das Forschungsprojekt KMU 2.0 zielt auf die Gestaltung einer modernen Arbeitswelt ab, in der die Mitarbeiter eines Netzwerkes kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) ihre Kompetenzen, Kreativität und Ideen in einen unternehmensübergreifenden Austausch einbringen, um innovative Lösungen für Probleme aus dem Berufsalltag gemeinsam zu generieren. Hierüber gilt es neue Wege und Szenarien für das Management der unternehmensübergreifenden Zusammenarbeit in KMU-Netzwerken zu erforschen, mit Hinblick auf die Entstehung und Umsetzung von Innovationen für Probleme aus der modernen Arbeitswelt. Fokussiert wird dabei auf den Einsatz von Web 2.0-Technologien, die als Instrument hinsichtlich ihres Unterstützungspotentials bei der kooperativen Generierung von innovativen Lösungen untersucht werden. Zentrale Fragestellung dabei ist, ob der Einsatz von Web 2.0 in einem Netzwerk von KMU den Austausch innovativer Ideen durch Vernetzung der Mitarbeiter und ihres kreativen Potentials fördert. Praxispartner ist das WirtschaftsForum Neuwied e.V., ein im nördlichen Rheinland-Pfalz angesiedeltes Unternehmen, das aus ca. 115 Mitgliedern und 10.000 Mitarbeitern besteht und durch eine heterogene Struktur an Unternehmen unterschiedlichster Größen und Branchen sowie verschiedenster Leistungsangebote charakterisiert ist.
Diese Arbeit versucht zu klären, ob der richtige Zeitpunkt für eine innovative Veränderung eines Geschäftsmodells ermittelt werden kann. Wenn ja, gilt es herauszufinden, wann dieser Zeitpunkt eintritt.
In einer kurzen Einführung sind die Problemstellung und die Ziele dieses Themas zusammengefasst und die Vorgehensweise der Literaturrecherche, sowie deren Bearbeitung beschrieben.
Es folgen die drei Hauptkapitel, welche inhaltlich aufeinander aufbauen. In dem Kapitel zwei sind Geschäftsmodelle thematisiert. Hier sind zunächst aus verschiedenen Quellen Definitionen des Begriffs "Business Model" herausgearbeitet, damit ein allgemeines Verständnis der Bedeutung eines Geschäftsmodells gewährleistet ist. Diese Definitionen sind durch das von Chesbrough und Rosenbloom (2002) praktische Beispiel der Nutzung eines Geschäftsmodells des Unternehmens Xerox Corporation gestützt. Im nächsten Schritt gilt es Typen von Business Models zu identifizieren. Als Quelle dient hierfür Weill et al (2005).
Der letzte Abschnitt von Kapitel zwei beschäftigt sich mit den sechs Dimensionen eines Geschäftsmodells nach Bieger und Reinhold (2011). Diese sechs Dimensionen spielen zum Ende dieser Arbeit eine Rolle als Kriterien für die Analyse heutiger Literatur zum Timing von Geschäftsmodellen.
Kapitel drei ist gleichzeitig Teil zwei der drei Hauptkapitel. Hier liegt der Fokus auf Innovationen. Der Begriff Innovation ist zunächst definiert und seine Wichtigkeit dargestellt, bevor verschiedene Arten von Innovationen beschrieben werden. Die einzelnen Innovationsarten leiten sich aus den Differenzierungskriterien nach Vahs und Brem (2013) ab. Um auch an dieser Stelle die Realität aus Unternehmenssicht näherzubringen, sind Fragestellungen aufgeführt, welche ein Geschäftsführer sich stellen sollte, wenn er sein Geschäftsmodell verändern möchte oder muss. Literaturgrundlage dieser Fragestellungen ist ein Artikel von Zott und Amit aus dem Jahr 2010.
Nach der umfassenden Klärung des Begriffs Innovation und kurzer Hilfestellung für Geschäftsführer folgt eine Beschreibung zweier Methoden, um Geschäftsmodelle innovativ zu verändern. Die erste Methode ist die Nutzung des St. Galler Business Model Navigators nach Gassmann, Frankenberger und Csik (2013). Der St. Galler Business Model Navigator wurde an der Universität St. Gallen in der Schweiz von dem Institut für Technologiemanagement entwickelt.
Die zweite beschriebene Methode für Business Model Innovation ist das Business Model Canvas Tool nach Osterwalder und Pigneur (2010), welches auf die sogenannten "nine building blocks" aufbaut.
Das letzte Hauptkapitel dieser Arbeit bezieht sich auf dessen zentrale Fragestellung mit dem Stichwort Timing. Hier wird mit einem praktischen Beispiel von Timing von technologischen Innovationen begonnen, der IBM Mainframe Case, analysiert von Mahajan und Muller (1996). Danach folgt eine kurze Zusammenfassung des Standes in der heutigen Literatur zum Thema Timing. Im nächsten Schritt ist ein eigener Beitrag zum Thema "Business Model Innovation Timing" geschrieben, weswegen sich Literaturangaben in diesem Abschnitt auf dem Minimum halten.
Diese Bachelorarbeit schließt ab mit der eigenen Analyse von heutiger Literatur zum Timing von Geschäftsmodellen. Ergebnis dieser Analyse ist eine Tabelle mit einer 20 x 7 Matrix, wo der Inhalt zwanzig ausgewählter Quellen den sechs Dimensionen eines Geschäftsmodells aus Kapitel zwei, sowie dem Kriterium Timing zugeordnet ist. So entsteht ein Überblick darüber, über welche Kriterien in der Literatur mehr oder weniger geschrieben wurde. Diese Analyse und Zuordnung ist ausgewertet, indem die Quellen mit dem Kriterium Timing genauer betrachtet werden, um die zentrale Fragestellung dieser Arbeit zu beantworten zu versuchen.
Ein kurzes Fazit rundet die Bachelorarbeit ab.
Prototyp einer generischen Recommendation Engine basierend auf Echtzeit-Assoziationsanalysen mit R
(2016)
In dieser Arbeit wurde unter Verwendung der Programmiersprache R ein Prototyp zur Erstellung einer Recommendation Engine zur Aufdeckung von Assoziationen innerhalb einer gegebenen Datenmenge entwickelt. Die Berechnung der Assoziationen findet hierbei in Echtzeit statt und des Weiteren wurden die Analysefunktionen generisch programmiert, um ein schnelles Einbinden und einfaches Parametrisieren von Datensätzen zu ermöglichen. Die Entwicklung fußte auf der grundlegenden Motivation, Data Mining Methoden wie das Assoziationsverfahren teilweise zu automatisieren, um damit generierte Lösungen effizienter umsetzen zu können. Der Entwicklungsprozess war insgesamt erfolgreich, sodass alle Grundfunktionalitäten im Sinne eines evolutionären Prototypings vorhanden sind.
Im Laufe der letzten Jahre hat sich der typische Komplex an kritischen Erfolgsfaktoren für Unternehmen verändert, infolgedessen der Faktor Wissen eine wachsende Bedeutung erlangt hat. Insofern kann man zum heutigen Zeitpunkt von Wissen als viertem Produktionsfaktor sprechen, welcher die Faktoren Arbeit, Kapital und Boden als wichtigste Faktoren eines Unternehmens ablöst (vgl. Keller & Yeaple 2013, S. 2; Kogut & Zander 1993, S. 631). Dies liegt darin begründet, dass aktive Maßnahmen zur Unterstützung von Wissenstransfer in Unternehmen höhere Profite und Marktanteile sowie bessere Überlebensfähigkeit gegenüber Wettbewerbern ohne derartige Maßnahmen nach sich ziehen (vgl. Argote 1999, S. 28; Szulanski 1996, S. 27; Osterloh & Frey 2000, S. 538). Der hauptsächliche Vorteil von wissensbasierten Entwicklungen liegt dabei in deren Nachhaltigkeit, da aufgrund der immateriellen Struktur (vgl. Inkpen & Dinur 1998, S. 456; Spender 1996a, S. 65 f.; Spender 1996b, S. 49; Nelson & Winter 1982, S. 76 ff.) eine Nachahmung durch Wettbewerber erschwert wird (vgl. Wernerfelt 1984, S. 173; Barney 1991, S. 102).
Die Entstehung von Gründungsteams wird bisher lediglich als Abfolge von Suche, Auswahl und Gewinnung von Gründerpersonen verstanden. In der vorliegenden Arbeit wird auf Basis von 47 interviewten Gründerpersonen ein neues Verständnis für die Entstehung von Gründungsteams geschaffen. Dabei wird im Stil der Grounded Theory das bisher vorherrschende Model der Teamentstehung maßgeblich erweitert. So wird eine neue Art der Unterscheidung von Grünerpersonen entdeckt, welche auf die Intention von Teammitgliedern abzielt. Zudem zeigt sich, dass Teams in einem iterativ-epiodischen Prozess entstehen und Veränderungen von Teamzu-sammmensetzungen Bestandteil der Entstehung sind. Aufgrund der in dieser Arbeit geschaffenen neuen Erkenntnisse zur Teamentstehung können Handlungsempfehlungen für Gründerpersonen und die Gründungsförderung gegeben werden. Zudem werden neue Untersuchungsgebiete für Gründungsteams eröffnet, die das hier entwickelte Modell als Bezugsrahmen für weitere Forschung nehmen können.
Beaconlose geografische Routingverfahren für Unit-Disk Graphen basieren auf einer beaconlosen Strategie und bieten einen Ansatz zur Verbesserung von lokalen Routingverfahren für Quasi-Unit-Disk Graphen. Der Großteil der lokalen geografischen Routingverfahren für Quasi-Unit-Disk Graphen benötigt 2-lokale Nachbarschaftsinformation und verursacht einen Nachrichtenoverhead. Der in dieser Arbeit entwickelte Beaconlose Clustering Algorithmus zeigt, dass sich Nachrichtenoverhead und Energieverbrauch eines bestehenden nicht beaconlosen Verfahrens mittels beaconloser Strategie optimieren lassen. Der Beaconlose Clustering Algorithmus basiert auf einem geografischen Clustering und konstruiert eine lokale Sicht auf einen ausgedünnten Graphen mit einer konstanten Anzahl von Knoten pro Flächeneinheit. Neben der detaillierten Beschreibung des Algorithmus beinhaltet diese Arbeit einen Korrektheitsbeweis und eine Implementierung mit anschließender Simulation zur Untersuchung der Verbesserung des bestehenden Verfahrens.
Kleine und mittelständische Unternehmen stehen durch den permanenten Wandel unserer Wirtschaft [Baumann & Schulte, 2002, S. 5] immer größeren Herausforderungen gegenüber, die sie bewältigen müssen [Bullinger & Buck, 2007]. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, muss die Organisation der Geschäftsprozesse innerhalb des Unternehmens effektiv und effizient erfolgen, damit ein möglichst hohes Maß an Transparenz erreicht werden kann.
Um eine effektivere und effizientere Unternehmenssteuerung zu gewährleisten und damit den Unternehmer entlasten zu können, sowie Transparenz zu schaffen, muss der Einsatz von zielgerichteten Methoden zur Schaffung von Kompetenzen im Bereich Prozessmanagement gerade in kleinen und mittelständischen Handwerksunternehmen im Vordergrund stehen. Diese haben aber auf Grund ihrer geringen Größe meist nicht das Know-how und die Ressourcen, sich neben den operativen Aufgaben mit den neuen Strategien der Betriebsführung zu beschäftigen [Kuiper, et al., 2012, S. 107].
Eine Möglichkeit Transparenz zu schaffen liegt in der Erhebung von Kennzahlen. In dieser Arbeit werden verschiedene Kennzahlensysteme betrachtet und ihre Eignung für den Einsatz in kleinen und mittelständischen Unternehmen anhand von definierten Kriterien verglichen. Das Ergebnis dieses Vergleiches zeigt, dass die in der Literatur identifizierten Kennzahlensysteme für kleine und mittelständische Unternehmen nicht deren Anforderungen entsprechen. Die Systeme liefern darüber hinaus nur wenige konkrete Methoden, wie Kennzahlen in KMU erhoben werden können.
Im Zuge dieser Arbeit werden auch kleine und mittelständische Handwerksunternehmen nach deren Nutzung und Wissen in Bezug auf Kennzahlen befragt. Das Ergebnis dieser Befragung zeigt, dass in den meisten Unternehmen nur sehr wenig Wissen in diesem Bereich vorhanden ist.
Auf Grundlage der Ergebnisse der vergleichenden Analyse bestehender Kennzahlensysteme aus dem ersten Teil dieser Arbeit und der Analyse der Unternehmensbefragung, wird im letzten Teil dieser Arbeit ein Vorschlag für ein prozessorientiertes Kennzahlensystem entwickelt und vorgestellt. Dieser Vorschlag für ein Kennzahlensystem ist insbesondere auf die Bedürfnisse von kleinen und mittelständischen Handwerksunternehmen ausgerichtet. Aber auch mit diesem System können nicht alle Schwierigkeiten die kleine und mittelständische Unternehmen bei der Arbeit mit Kennzahlen haben, eliminiert werden. Das System gibt eine strukturierte Vorgehensweise vor, und erläutert konkrete Maßnahmen, die zur Überwindung von Barrieren bei der effektiven Arbeit mit Kennzahlen, durchgeführt werden können.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren in der Gesellschaft stark ver-breitet und auch in Unternehmen einen zunehmenden Einsatz gefunden. Bekannt für den Einsatz sind meistens große internationale Konzerne, welche eine führende Position in den Märkten einnehmen. Um Deutschland als KI-Standort zu stärken, hat deshalb die Bundesregierung 2018 beschlossen, mit 5 Milliarden Euro deutsche Unternehmen in der Verwendung von KI zu fördern. Stand September 2021 wurden von diesen allerdings nur 346 Millionen abgerufen, wodurch sich die Frage stellt, wie besonders kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) in Deutschland mit dem Thema KI umgehen.
Ziel dieser Arbeit ist es deshalb, die Perspektive der KMUs auf Akzeptanzkriterien, Hindernisse und Potenziale des Einsatzes von KI zu untersuchen. Um die Forschungs-fragen zu beantworten, wurde eine qualitative Interviewstudie mit fünf KMUs durchge-führt, welche im Anschluss mit dem Ansatz der qualitativen Inhaltsanalyse nach May-ring ausgewertet wurde.
Die Arbeit zeigt, dass Unternehmen ein großes Interesse am Thema KI haben und sich der Einsatz immer weiter verbreitet. KMUs sehen viel Potenzial durch den Einsatz der neuen Technologie, sehen aber noch einige Hindernisse, die es zu überwinden gilt.
Dezentrale digitale Transaktionssysteme mit öffentlicher Transaktionshistorie haben ihrer Architektur nach keine Transaktionsüberwachung, um unerwünschte Transaktionen zu unterbinden und deren Sender und Empfänger zu identifizieren. Mit Einführung einer öffentlichen Liste von Adressen, welche zu solchen unerwünschten Transaktionen gehören, ist es möglich, diese Adressen durch allgemeinen Ausschluss zu isolieren und dadurch die unerwünschten Transaktionen zu unterbinden sowie Besitzer unerwünschter Adressen zu deanonymisieren. Die Verwaltung von öffentlichen Listen kann dabei dezentral von mehreren Instanzen mit Hilfe eines Vertrauensnetzwerks durchgeführt werden, sodass der dezentrale Charakter der Systeme erhalten bleibt.
Die vorliegende Arbeit hat gezeigt, dass es möglich ist an bestehenden Studien zum Thema Perceived External Reputation und der Teilnahme an der Implementierung von Dienstleitungsinnovationen anzuknüpfen. Es war sogar möglich die Abhängigkeiten der beiden Themen voneinander herauszustellen. Dies gelang unter zu Hilfenahme von weiteren Einflussfaktoren wie der erwarteten Ansehenssteigerung durch innovatives Verhalten und dem Stolz der Mitarbeiter mit dem eigenen Unternehmen in Verbindung gebracht zu werden.
Der vorliegenden Arbeit liegt die Frage zugrunde in wie weit die zunehmende Digitalisierung die Work-Life Balance beeinflusst, was auch gleichzeitig das Ziel dieser Arbeit beschreibt.
Dazu wird eine Literaturrecherche durchgeführt, in der eine direkte Korrelation vom subjektiven Work-Life Balance Empfinden mit dem empfundenen Stresslevel hergestellt wird. Mit Hilfe von Antonovskys Salutogenetischen Modell (1997) aus dem Bereich der Stressforschung werden Faktoren ermittelt, welche das individuelle Stressempfinden - und somit die empfundene Work-Life Balance - beeinflussen. Es wird ein Interviewleitfaden für ein problemzentriertes Interview nach Witzel (1985) erstellt, welches als Hauptuntersuchungsgrundlage die Beeinflussung der ermittelten Faktoren durch die Digitalisierung beinhaltet, welche anhand einer qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring (2014) ausgewertet werden.
Demnach hat die Digitalisierung Einfluss auf jeden dieser ermittelten Faktoren und damit zusammenhängend auf die Work-Life Balance. Dies zeigt, dass uns die Digitalisierung in fast allen Bereichen unseres beruflichen oder privaten Lebens beeinflusst. Ob dieser Einfluss positiv oder negativ ist, hängt von dem Individuum ab, welches diesen Faktor bewertet. Es konnten klare Unterscheidungen zwischen Personen festgestellt werden, die in einem IT-Beruf arbeiten und solche die dies nicht tun. Auf die Personen im IT-Beruf hatte die Digitalisierung einen deutlich besseren Einfluss auf die Work-Life Balance als auf solche, die nicht in solch einem Beruf arbeiten.