Seminar- und Abschlussarbeiten
Richtlinien zur formalen Gestaltung wissenschaftlichen Arbeiten und zur Vergabe von Abschlussarbeiten.
Dokorhut
Unser Team freut sich immer, wenn wir die Möglichkeit haben, Abschlussarbeiten zu betreuen und Sie bei diesem wichtigen letzten Schritt Ihres Studiums zu begleiten. Während des gesamten Prozesses stehen wir Ihnen bei Fragen und Problemen gerne zur Verfügung.
Sollten Sie sich für eine Abschlussarbeit bei uns entscheiden, erwarten wir im Regelfall eine empirische Arbeit oder eine Implementierung. Bei der Datenerhebung und -auswertung unterstützen wir Sie im Rahmen der Betreuung. Bitte beachten Sie, dass wir aufgrund der rasanten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz keine reinen Literaturarbeiten mehr anbieten.
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1. It's Me or the AI: The Effects of Introducing AI Bots to Q&A Platforms (MA)
Motivation und Zielsetzung
This thesis investigates the impact of AI bot integration on user behavior within a Q&A platform, focusing specifically on how human participants respond to the presence of AI-generated answers. The introduction of AI bots on such platforms has raised important questions about user engagement and the evolving dynamics between human and artificial intelligence. As Q&A platforms increasingly adopt AI to automate responses, understanding how users react—whether they withdraw from contributing answers or improve the quality of their answers—becomes crucial.
The research will involve data collection from an existing Q&A platform that has introduced an AI bot to provide answers to some user-generated questions. The core objective is to explore whether users feel discouraged from participating, fearing that AI will outperform them, or if they are motivated to refine their responses in the face of AI competition. Additionally, the thesis will analyze whether these behavioral changes vary across different question categories, such as technology, personal advice, or niche topics.
This research is significant as it addresses the potential impacts AI bots may have on user contributions and content quality on crowdsourcing platforms. While AI may help streamline responses and enhance efficiency, it also risks diminishing the role of human users and reducing engagement if users feel their input is less valued. Understanding the nuances of user behavior in response to AI can inform better integration strategies for platforms, ensuring that human users remain motivated and actively engaged. By examining the balance between human and AI contributions, this thesis aims to provide insights into fostering a healthy coexistence between AI systems and human participants in online communities.
Methodischer Schwerpunkt
Literaturrecherche, Datenanalyse, ggf. ExperimentVoraussetzungen
- Programmierkenntnisse in Python
- Erfahrung mit empirischen Forschungsmethoden
- Bereitschaft die Abschlussarbeit in englischer Sprache zu verfassen
Typ
MasterarbeitBetreuer
Michael WesselAusgeschrieben am
05.09.2024Einstiegsliteratur
- Lysyakov, M., & Viswanathan, S. (2023). Threatened by AI: Analyzing Users’ Responses to the Introduction of AI in a Crowd-sourcing Platform. Information Systems Research, 34(3), 1191-1210.
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2. The Evolution of Wikipedia Editing Patterns in Response to Generative AI Development (MA)
Motivation und Zielsetzung
Generative AI models have shown varying levels of performance in different domains, with some domains, such as creative writing, improving rapidly, while others, such as mathematical reasoning, have evolved more slowly. This different trajectory may have influenced how users interact with and contribute to Wikipedia, the world's largest collaborative knowledge platform. While initial concerns about AI-generated content flooding Wikipedia were widespread, the actual impact may vary significantly across topic areas based on the respective capabilities of AI models.
This thesis aims to analyze the relationship between the evolution of generative AI capabilities and Wikipedia editing patterns in different knowledge domains. By examining editing patterns, contribution quality, and revision histories before and after key developments in generative AI (e.g., the release of GPT-3, GPT-4), the research will investigate whether domains where AI models showed slower progress (such as mathematics and formal logic) experienced different patterns of human contribution compared to domains where AI progressed faster (such as text generation and summarization).
The research will involve collecting and analyzing Wikipedia edit histories in different knowledge domains and mapping them against known developments in AI capabilities. This analysis could reveal whether editors' behavior has changed differently across topics - for example, whether mathematics articles have maintained consistent patterns of human contribution, while articles in domains where AI has excelled have seen different patterns of engagement. The study will also examine the quality and type of contributions, looking for indicators of how editors' behavior may have adapted to the perceived strengths and weaknesses of AI systems.
Understanding these patterns is critical for both Wikipedia's community governance and the broader discourse on the impact of AI on collaborative knowledge creation. The findings could inform strategies for maintaining high-quality human contributions in an era of increasing AI capabilities, while also providing insights into how online communities adapt to technological change.
Methodischer Schwerpunkt
Literaturrecherche, Datenanalyse, statistische AuswertungVoraussetzungen
- Programmierkenntnisse in Python
- Erfahrung mit empirischen Forschungsmethoden
- Grundkenntnisse in Machine Learning und NLP
- Bereitschaft die Abschlussarbeit in englischer Sprache zu verfassen
Typ
MasterarbeitBetreuer
Michael WesselAusgeschrieben am
15.12.2024Einstiegsliteratur
- Alavi, M., & Westerman, G. (2023). How generative AI will transform knowledge work. Harvard Business Review.
- Burtch, G., Lee, D., & Chen, Z. (2024). The consequences of generative AI for online knowledge communities. Scientific Reports, 14(1), 10413.
Anfrage
Foto: Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik, insb. E-Commerce und Digital BusinessBitte laden Sie das Bewerbungsformularpdf, 167 kb herunter und senden Sie es ausgefüllt an Frau Möbius. Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung einen Nachweis (Friedolin-Notenauszug) über Ihre bisherigen Leistungen bei. Stichtag für Ihre Bewerbung ist immer der 15.02. für das kommende Sommersemester bzw. der 15.07. für das kommende Wintersemester.
Rückmeldung
Foto: Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik, insb. E-Commerce und Digital BusinessInnerhalb von vier Wochen nach dem o.g. Stichtag erhalten Sie von uns eine Mitteilung, ob Sie einen Betreuungsplatz an unserem Lehrstuhl bekommen haben. Wenn wir Kapazitäten für weitere Abschlussarbeiten haben und Ihr Themenvorschlag relevant ist, werden Sie zu einem persönlichen Gespräch eingeladen.
Anmeldung
Foto: Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik, insb. E-Commerce und Digital BusinessWenn Sie eine Zusage erhalten, füllen Sie bitte anschließend das Anmeldeformular für Bachelor-pdf, 229 kb oder Masterarbeitenpdf, 264 kb aus und reichen Sie es ein.
Start
Foto: Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik, insb. E-Commerce und Digital BusinessSobald Ihre Anmeldung für die Bachelor- oder Masterarbeit bestätigt wurde, können Sie mit der Bearbeitung beginnen. Zur Einhaltung der formalen Anforderungen Ihrer Abschlussarbeit steht Ihnen unsere Vorlage für Abschlussarbeiten als Microsoft Word-Dokumentdocx, 449 kb zur Verfügung.