Querschnittsthema: Digitalisierung
Um die gegenwärtigen, durch die fortschreitende Digitalisierung bedingten Wandel in Politik, Wirtschaft und Gesellschaft in Forschung und Lehre stärker aufgreifen und analysieren zu können, wird es künftig eine Aufgabe der KU sein, sich stärker als bisher mit den Chancen und Risiken der Digitalisierung zu beschäftigen. Dabei gilt es, hier einerseits eine breitere fachwissenschaftliche Anschluss- und Diskursfähigkeit herzustellen, andererseits das bestehende Lehr- und Studienangebot so auszurichten, dass es diesen sich verändernden Parametern stärker Rechnung trägt. Aufgabe der KU wird es sein, eigene Expertisen und Kompetenzen auf diesem Gebiet zu entwickeln und aufzubauen, diese als interdisziplinäre Querschnittsthemen sinnvoll in das bestehende Fächerportfolio einzubinden und dadurch die Anschlussfähigkeit ihres akademischen Lehr- und Forschungsprofils an wichtige gesellschaftliche und wissenschaftliche Leitdiskurse sicherzustellen.
Gerade eine Universität mit einem ausgeprägten sozial-, wirtschafts-, und geisteswissenschaftlichen Profil und einem am christlichen Menschenbild orientierten ethischen Leitbild steht in der Verantwortung, den technischen Fortschritt mit dem gesellschaftlichen Wandel in Bezug zu setzen, mögliche Spannungsfelder aufzuzeigen, potenzielle Risiken und Herausforderungen zu benennen und aus wissenschaftlicher Perspektive einen Beitrag für eine am Menschen orientierte digitale Gesellschaft zu erarbeiten.
Vor diesem Hintergrund gilt es, die gegenwärtigen und künftigen Auswirkungen von Digitalisierungsprozessen auf die Natur/Umwelt, den Menschen, die Arbeitswelt und das Zusammenleben in der Gesellschaft etc. zu untersuchen und zu reflektieren. Unter Abwägung von Chancen und Risiken liegt eine zentrale Aufgabe aber auch darin, Herangehensweisen zur gewinnbringenden Nutzung digitaler Technologien zu erarbeiten, Inklusion und Partizipation an den Möglichkeiten neuer digitaler Technologien sicherzustellen und einen Beitrag dazu zu leisten, das gesellschaftliche Zusammenleben unter den Rahmenbedingungen der Digitalisierung konstruktiv, fair und sozial ausgewogen zu gestalten.
Weitere Informationen: Süddeutsche Zeitung, Der Runde Tisch Forschung, 16.12.2020
Forschungsprojekte zum Querschnittsthema
Accounting und transformatorische Effekte im Profifußball. Eine empirisch-ethnografische Studie zur Soziologie zahlen- und datenbasierter Praktiken des Bewertens und Kritisierens
Antragsteller:
Prof. Dr. Robert Schmidt (Geschichts- und Gesellschaftswissenschaftliche Fakultät; Lehrstuhl Prozessorientierte Soziologie)
Beschreibung:
Das Projekt untersucht die Herstellung, die Verbreitung und die Gebrauchsweisen von Spiel- und Leistungsdaten im professionellen Fußball und bearbeitet zentrale Desiderate der soziologischen Accounting- und Bewertungsforschung. Ausgehend von mikrosoziologischen und ethnografischen Analysen tatsächlicher Datengenerierungs- und Analysepraktiken sowie der damit verknüpften Kontroversen und Konflikte um Deutungsansprüche und Bewertungsprinzipien zielt das Projekt darauf ab, die Forschungen zur Performativität von Accounting empirisch weiterzuentwickeln. Mit der Exploration der (Rück-)Wirkungen zahlenbasierter Analysen und Bewertungen auf Training, Wettkampf, Rekrutierungs- und Vermarktungsstrategien werden zudem sportsoziologische Forschungslücken auf der Gegenstandsebene geschlossen. Das empirische Forschungsdesign kombiniert mobile Verfahren der Multi-Sited Ethnography mit stationären mikroanalytischen Verfahren der Workplace Studies. Die Feldforschung erkundet konkrete Orte der Datenproduktion und Kritik (Vereine, Spielanalysefirmen, Sportmedien, Fanblogs etc.) und beschreibt die Zirkulationswege von Zahlen, Daten und Analysen. Erwartet werden neue Erkenntnisse bezüglich der wirklichkeitserzeugenden und transformierenden Effekte von zahlen- und datenbasierten Accountingpraktiken, die für die sozial- und kulturwissenschaftliche Bewertungs-, Datafizierungs-, Digitalisierungs- und Mediatisierungsforschung von großer Bedeutung sind.
Förderer:
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) (Sachbeihilfe)
Laufzeit:
2019 -
Projektwebseite:
Englische Komparativ-Korrelativ Konstruktionen: The more data, the better
Antragsteller:
Prof. Dr. Thomas Hoffmann (Sprach- und Literaturwissenschaftliche Fakultät; Lehrstuhl Englische Sprachwissenschaft)
Beschreibung:
Eine der beeindruckendsten Eigenschaften menschlicher Sprache ist, dass Sprecher neue grammatische Äußerungen tätigen können, die sie selber so noch nie zuvor gehört haben. Aufgrund dieser Tatsache gehen die meisten Linguisten davon aus, dass die mentalen Grammatiken von Sprechern komplexe Systeme sind, die abstrakter sind als der Input, den Sprecher bekommen. Wie abstrakt die mentalen Repräsentationen von Sprechern allerdings sein müssen, um diese sprachliche Kreativität zu erlauben, ist umstritten. Um dieser Frage nachzugehen, konzentriert sich die vorliegende Studie auf einen bestimmten Konstruktionstyp, den sogenannten englischen Komparativ Korrelativ Konstruktionen: (1) [the [more]comparative phrase1 you eat,]C1 [the [fatter]comparative phrase2 you will get]C2 Die Konstruktion in (1) besteht aus zwei Teilsätzen (C1: the more you eat/C2: the fatter you will get), von denen der zweite C2 als abhängige Variable interpretiert wird, die von der abhängigen Variable C1 abhängt (the more you eat->the fatter you will get). Die Bedeutungsebene der Konstruktion weist sowohl asymmetrische (die Konditionale C1->C2 Beziehung) als auch symmetrische Züge auf (die parallele Bedeutungsberechnung innerhalb eines Intervalls, in dem mehr und mehr gegessen (C1), bzw. mehr und mehr Gewicht zugelegt wird (C2)). Während frühere Studien nur auf Introspektionsdaten bzw. einer geringen Zahl von authentischen Daten basierten, verbindet die geplante Studie experimentelle Zugänge mit Daten aus großen Korpora. Dies ermöglicht es, strukturelle Eigenschaften der Konstruktion zu untersuchen, die bisher kontrovers in der Forschungsliteratur diskutiert wurden. Daneben wird die Studie den Theorierahmen der gebrauchsbasierten Konstruktionsgrammatik mit sogenannten New Englishes Ansätzen verbinden. Dies erlaubt es, folgende Fragen zu beantworten: (1) Wie sieht die abstrakte mentale Repräsentation der Konstruktion aus? (2) Finden sich in allen Varietäten identische Repräsentationen oder besitzen Sprecher unterschiedlicher Varietäten unterschiedliche Repräsentationen? (3) Korreliert die Entwicklungsstufe einer New Englishes Varietät mit bestimmten Komparativ Korrelativ Konstruktionen? Der Vergleich von Erst- und Zweitsprachvarietäten des Englischen erlaubt se, den Einfluss von Typen- und Tokenfrequenz sowie Prozessierungsstrategien auf die mentale Repräsentation zu untersuchen. Des Weiteren legen das so-genannte Dynamic Model sowie gebrauchsbasierte Konstruktionsgrammatikansätze nahe, dass syntaktische Innovationen in New Englishes nicht auf der abstraktesten syntaktischen Ebene zu finden sind, sondern sich zuerst auf einer mittleren Schemaebene manifestieren. Das vorliegende Projekt trägt somit zur kognitiven Modellierung der untersuchten syntaktischen Struktur bei. Darüberhinaus wird es wichtige Erkenntnisse für die Kognitive Linguistik und die New Englishes Studien liefern.
Förderer:
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) (Sachbeihilfe)
Laufzeit:
2017 - 2020
Projektwebseite:
fordoc.ku-eichstaett.de/2496/
Kiez 4.0 – Künstliche Intelligenz Europäisch Zertifizieren unter Industrie 4.0
Projektleitung:
Prof. Dr. Alexis Fritz
Projektbeschreibung:
Ethisch-technologische Kriterien und Leitlinien für die Zetrifizierungsmethodik von KI in der Luftfahrt
Förderer:
Luftfahrtforschungsprogramm VI-1, Bundesministerium für Wirtschaft und Energie
Laufzeit:
01.07.2020 - 30.06.2023
Projektwebseite:
www.ku.de/thf/moraltheologie/forschung-1/kiez40
MobiStaR – Implementierungs- und Evaluationsforschung zu den pflegewissenschaftlichen Fragestellungen im Projekt (Teilprojekt des Verbundprojektes Mobilisation Intensiv-Pflegebedürftiger durch einen neuen Standard in der adaptiven Robotik)
Antragstellerin:
Prof. Dr. Ingeborg Eberl (Fakultät für Soziale Arbeit; Professur für Pflegewissenschaft)
Beschreibung:
PatientInnen die auf einer Intensivstation behandelt werden, werden oftmals zu spät mobilisiert. Das kann zu Langzeitschäden bei den PatientInnen führen. Außerdem birgt die Mobilisation von intensiv Pflegebedürftigen ein hohes Sicherheitsrisiko für die alle Beteiligten. Im Projekt MobiStaR werden deshalb die intensivmedizinisch-pflegerischen Abläufe mit dem Einsatz des robotischen Systems VEMO® kombiniert. Ziel ist es, Mobilisierungsraten und klinische Rehabilitationsergebnisse von Schwersterkrankten zu steigern sowie einen Standard of Care für die Frühmobilisation zu entwickeln. Die personalressourcen-schonende Frühmobilisation soll zu einer Verbesserung patientenbezogener Outcomes führen.
Förderer:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (Förderkennziffer: 16SV842)
Laufzeit:
2020 - 2023
Website der KU:
https://www.ku.de/fsa/projekte/pflegewissenschaft/mobistar
Projektwebseite:
https://www.forschungsprojekt-mobistar.de/forschungsprojekt-mobistar
Webseite BMBF:
https://foerderportal.bund.de/foekat/jsp/SucheAction.do?actionMode=view&fkz=16SV8422
REsPonSe – Implementierungs- und Evaluierungsforschung zu pflegewissenschaftlichen Fragestellungen (Teilvorhaben des Verbundprojektes Serviceroboter zur Entlastung und Unterstützung von Pflegenden)
Antragstellerin:
Prof. Dr. Ingeborg Eberl (Fakultät für Soziale Arbeit; Professur für Pflegewissenschaft)
Beschreibung:
Mit bereits bestehenden digitalen und robotischen Systemen soll im klinischen Alltag untersucht werden, inwieweit Pflegende entlastet werden können, wenn einfache pflegefremde Tätigkeiten übernommen bzw. bestimmte Tätigkeiten digital delegiert werden. Dazu werden hemmende und fördernde Faktoren, das Verhalten und das Erleben der Patienten und der Pflegenden sowie die empfundene Arbeitsentlastung seitens der Pflegenden erforscht. Im Mittelpunkt stehen der erstmalige klinische Einsatz dieser neuen Technologien und deren Anpassung an die Anforderungen eines Krankenhauses.
Förderer:
Bundesministerium für Bildung und Forschung
Laufzeit:
2020 - 2023
Projektwebseite:
https://www.technik-zum-menschen-bringen.de/projekte/response
Webseite Förderkatalog des BMBF:
SAVe – Teilprojekt: Gesellschaftliche Aspekte des automatisierten und vernetzten Fahrens
Antragsteller:
Prof. Dr. Marco Steinhauser (Philosophisch-Pädagogische Fakultät; Lehrstuhl für Allgemeine Psychologie) und Prof. Dr. Jens Hogreve (Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät; Allgemeine Betriebswirtschaftslehre und Dienstleistungsmanagement)
Projektbeteiligte:
Technische Hochschule Ingolstadt
Beschreibung:
Public acceptance of automated driving critically relies on the perceived safety benefits of this technology as well as its potential to allow passengers to engage in non-driving related tasks (NDRTs). It is unclear, however, under which conditions passengers in an automated vehicle can comfortably and efficiently engage in NDRTs. Likewise, there is still a knowledge gap as to which variables might increase trust in an automated vehicle. Our lab will approach these interdisciplinary research questions in cooperation with various partners, including the Technische Hochschule Ingolstadt (Prof. Dr. Andreas Riener), the Ingolstadt School of Management (Prof. Dr. Jens Hogreve), and the AUDI AG (project leader SAVe). For example, using physiological measures (e.g., EEG), we will conduct experiments in a simulated driving environment to establish the role of motion sickness for engaging in NDRTs during automated driving. This and other studies aim to develop novel methods to measure social acceptance of automated driving and to derive implications for the design of automated vehicles.
Förderer:
Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur
Laufzeit:
2018 - 2020
Projektwebseite:
https://foerderportal.bund.de/foekat/jsp/SucheAction.do?actionMode=view&fkz=16AVF2145E
Schätzung von Kovarianzmatrizen unter sparsity-Annahmen
Antragsteller:
Prof. Dr. Götz Pfander (Mathematisch-Geografische Fakultät; Lehrstuhl für Wissenschaftliches Rechnen)
Projektbeteiligte:
Dr.-Ing. Volker Pohl (Technische Universität München; Lehrstuhl für Theoretische Informationstechnik)
Beschreibung:
Der große Erfolg von Compressive Sensing (CS) basiert auf der Beobachtung, dass hoch-dimensionale Signale häufig durch eine sehr kleine Anzahl von vom Signal abhängigen Parametern beschrieben werden können. Unser Projekt stellt einen CS-basierten Ansatz zur Schätzung der zweiten Ordnungsstatistik von Zufallsvektoren und stochastischen Folgen vor. Wir setzen dabei voraus, dass die zweiten Ordnungsstatistiken dieser Vektoren und Folgen „sparse“ sind. Beispielsweise betrachten wir Ordnungsstatistken mit niedrigem Rang oder solche die dünn besetzt sind.Obwohl das Schätzproblem von Kovarianzmatrizen scheinbar auf ein gewöhnliches lineares CS-Problem reduziert werden kann, verhindert die Kronecker-Struktur der zugrundeliegenden Messmatrix die Verwendung von gebräuchlichen, auf Kohärenz oder der eingeschränkten Isometrie Eigenschaft beruhenden CS-Methoden. Es müssen daher alternative Ansätze und Algorithmen entwickelt werden; die „sparsity“ Voraussetzungen an die Kovarianzmatrizen können dabei eine recht komplizierte Form annehmen.Wir werden, motiviert durch Anwendungen aus der Kommunikationstechnik, Zeit-Frequenz strukturierte Messmatrizen im Detail untersuchen. Aus stochastischer Sicht führt dies zur Fragestellung der Kovarianzschätzung von sogenannten WSSUS Kanälen. Aus Sicht der Übertragungstechnik betrachten wir sowohl stochastische Operatoren mit einzelnen Ein- und Ausgängen aber auch Kanäle mit mehreren Ein- und Ausgängen und mit korrelierten Unterkanälen.Bei der Schätzung von stationären stochastischen Folgen auf Basis einer limitierten Anzahl von Messwerten werden wir auch auf Methoden des CS zurückgreifen. Des Weiteren wenden wir uns dem Identifikationsproblem von nicht-stationären "underspread" Prozessen zu.
Förderer:
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) (Schwerpunktprogramme, Teilprojekt zu SPP 1798)
Laufzeit:
2015 -
Projektwebseite:
