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Forschungsschwerpunkte

Wir untersuchen die Voraussetzungen, Wirkmechanismen und Auswirkungen digitaler Technologien in sozio-technischen Systemen, um so die Outcomes für den Nutzer unter Berücksichtigung ökono­mischer Rahmenbedingungen zu verbessern. Im Zentrum stehen datengetriebene Plattformen, KI-gestützte Analytik und die sozioökonomische Evaluation digitaler Innovationen – insbesondere in komplex regulierten Anwendungsfeldern wie dem Gesundheitswesen. Dabei verbinden wir informationssystemische Perspektiven mit empirisch-quantitativen und qualitativen Methoden.

Forschungsschwerpunkt 1: Digitale Plattformen und Infrastrukturen

Digitale Plattformen und Infrastrukturen bilden die Grundlage für datengetriebene Innovationen in Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft. In diesem Schwerpunkt analysieren wir, wie Plattformen entstehen, sich weiterentwickeln und langfristig tragfähig bleiben – insbesondere unter Bedingungen regulatorischer, technischer und organisationaler Komplexität.

Unsere Forschung beleuchtet Mechanismen wie Generativität, System-Einbettung und Governance, um die Dynamiken digitaler Ökosysteme besser zu verstehen. Dabei unterscheiden wir zwischen sozialen und technischen Formen von Plattformöffnung und zeigen, wie Spannungen zwischen Nutzendengruppen, Datenanbietern und Entwickelnden Innovationspfade beeinflussen. Wir entwickeln theoretische Modelle zur Erklärung von Wachstumsgrenzen, Infrastrukturevolution und wirtschaftlicher Nachhaltigkeit und stützen uns auf quantitative und qualitative Forschungsmethoden mit Paneldaten, Fallstudien und systematischen Reviews. Besonderes Augenmerk liegt auf sektorübergreifenden Plattformen – etwa im Gesundheitswesen –, deren langfristige Tragfähigkeit nicht allein über Netzwerkeffekte, sondern über nachhaltige Wertschöpfung gesichert werden muss.

  • Fürstenau, D., Baiyere, A., Schewina, K., Schulte-Althoff, M., & Rothe, H. (2023). Extended generativity theory on digital platforms. Information Systems Research, 34(4), 1686–1710. https://doi.org/10.1287/isre.2023.1209
  • Fürstenau, D., Baiyere, A., & Kliewer, N. (2019). A dynamic model of embeddedness in digital infrastructures. Information Systems Research, 30(4), 1319–1342. https://doi.org/10.1287/isre.2019.0864
  • Akbari, K., Fürstenau, D., & Winkler, T. J. (2024). Governance and longevity of architecturally embedded applications. Journal of Management Information Systems, 41(1), 266–296. https://doi.org/10.1080/07421222.2023.2301169
  • Kilgus, T., et al. (2024). Creating value from the secondary use of health data. Communications of the Association for Information Systems, 55, 507–534. https://doi.org/10.17705/1CAIS.05520

Forschungsschwerpunkt 2: KI & Analytics

In diesem Schwerpunkt entwickeln und evaluieren wir datengetriebene Verfahren, die klassische Machine-Learning-Ansätze mit aktuellen Fortschritten in Natural Language Processing und Large-Language-Modellen verzahnen. Die Ausrichtung unserer empirischen Studien auf Nutzer- und Outcome-Zentrierung ist uns dabei von entscheidender Bedeutung: Durch die Kombination experimenteller Designs, Real-World-Evaluations und Explainability-Methoden verfolgen wir das Ziel, das Nutzenpotenzial transparent zu machen und die Vertrauenswürdigkeit der Entscheidungsunterstützung zu gewährleisten. Dabei steht die kuratierte Aufbereitung heterogener Datenbestände ebenso im Vordergrund wie die systematische Bewertung von Datenqualität und Fairness. Ein besonderes Augenmerk des Forschungsschwerpunkt soll zudem auf multimodalen KI-Systemen liegen, bei denen wir sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten gemeinsam auswerten wollen, um robuste Services in den Bereichen Gesundheit und Pflege zu ermöglichen.

Forschungsschwerpunkt 3: Sozioökonomische Evaluation

Nicht jede digitale Lösung im Gesundheitswesen ist gleich lohnenswert. Doch welche Metriken sind nebst klinischen Outcomes wichtig? In diesem Schwerpunkt entwickeln und evaluieren wir Methoden, die digitale Lösungen und Implementierungsvorhaben hinsichtlich Kosten und Nutzenversprechen einordnen.

Die Ausrichtung unserer empirischen Studien auf soziale und ökonomische Outcomes ist uns dabei von entscheidender Bedeutung: Durch die Kombination experimenteller Designs, Patient Reported Outcomes und Simulations-Methoden verfolgen wir das Ziel, das Nutzenpotenzial transparent zu machen und die Umsetzbarkeit verschiedener digitaler Transformationen zu gewährleisten. Dabei steht die kuratierte Aufbereitung von Patient:innen erhobenen Qualitätsmetriken ebenso im Vordergrund wie die systematische Bewertung von Kosten und Effektivität, sowie ethischen, sozialen, legalen Implikationen (ELSI). Ein besonderes Augenmerk des Forschungsschwerpunkt soll zudem auf der Markteinführung von KI-Systemen liegen, bei denen wir sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten gemeinsam auswerten wollen, um robuste Services in den Bereichen Gesundheit und Pflege zu ermöglichen.

Department Winfo
Digital-Innovation-Lab
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