Relevanz bezieht sich auf die praktische Bedeutung und den Wert der Ergebnisse wissenschaftlicher Arbeit. In der Praxis wird erwartet, dass Forschungsergebnisse nützlich und anwendbar sind. (vgl. Heinzl/Mädche/Riedl 2024, S. 92 f.) Beispiel: Angenommen, ein Unternehmen führt eine Studie zur Einführung eines neuen IT-Systems durch. Die Relevanz dieser Forschung liegt in der praktischen Anwendbarkeit: Sie soll dem Unternehmen helfen, effizienter zu arbeiten. Heinzl, A.; Mädche, A.; Riedl, R. (2024): Wirtschaftsinformatik. Einführung und Grundlegung. 5. Auflage. Berlin: Springer Gabler

Praxis bezieht sich auf die praktische Durchführung einer Tätigkeit, also das Handeln in der realen Welt. Oft wird sie als Gegensatz zur Theorie betrachtet, die als gedankliches Konzept oder Überlegung unabhängig von der praktischen Umsetzung existiert. Darüber hinaus kann Praxis auch die gesammelten Erfahrungen einer Person in einem bestimmten Tätigkeitsfeld beschreiben. (vgl. Heinzl/Mädche/Riedl 2024, S. 90 f.) Beispiel: Angenommen, ein Softwareentwickler lernt in der Theorie, wie man einen Algorithmus schreibt. Sobald er diesen Algorithmus in einem realen Projekt umsetzt und dabei praktische Erfahrungen sammelt, bewegt er sich im Bereich der Praxis. Heinzl, A.; Mädche, A.; Riedl, R. (2024): Wirtschaftsinformatik. Einführung und Grundlegung. 5. Auflage. Berlin: Springer Gabler

Artefakte sind von Menschen geschaffene Objekte oder Systeme, die entwickelt wurden, um bestimmte Ziele zu erreichen oder Probleme zu lösen. Sie sollen das Leben der Menschen verbessern und stellen eine bewusste Gestaltung dar, die über die natürliche Gegebenheit hinausgeht. (vgl. Heinzl/Mädche/Riedl 2024, S. 81) Beispiele: Softwareprogramme, Maschinen, Organisationsmodelle Heinzl, A.; Mädche, A.; Riedl, R. (2024): Wirtschaftsinformatik. Einführung und Grundlegung. 5. Auflage. Berlin: Springer Gabler

Der Lösungsraum enthält alle möglichen Ansätze und Methoden zur Behebung der Probleme. Bei der Forschung und Entwicklung ist es entscheidend, den Problemraum präzise zu erfassen, um passende Lösungen im Lösungsraum zu finden und zu evaluieren. Hierbei werden sowohl technische Kriterien wie Präzision und Sicherheit als auch ökonomische Ziele wie Kosten und Nutzen berücksichtigt. (vgl. Heinzl/Mädche/Riedl 2024, S. 81) Beispiel: Der Lösungsraum könnte verschiedene Ansätze zur Verbesserung umfassen, wie die Implementierung eines neuen Lagerverwaltungssystems oder den Einsatz von automatisierten Lagerrobotern. Die Herausforderung besteht darin, die Probleme im Problemraum genau zu verstehen, um dann geeignete Lösungen aus dem Lösungsraum auszuwählen und deren Effektivität zu bewerten. Heinzl, A.; Mädche, A.; Riedl, R. (2024): Wirtschaftsinformatik. Einführung und Grundlegung. 5. Auflage. Berlin: Springer Gabler

Der Problemraum beschreibt alle spezifischen Probleme, die in einem bestimmten Bereich auftreten können. Er umfasst die Identifizierung und das Verständnis der Herausforderungen, die gelöst werden müssen. (vgl. Heinzl/Mädche/Riedl 2024, S. 81) Beispiel: Angenommen, ein Unternehmen möchte die Effizienz seiner Lagerlogistik verbessern. Der Problemraum umfasst hier alle Probleme wie Verzögerungen bei der Bestandsaufnahme, hohe Lagerkosten und ineffiziente Lagerverwaltung. Heinzl, A.; Mädche, A.; Riedl, R. (2024): Wirtschaftsinformatik. Einführung und Grundlegung. 5. Auflage. Berlin: Springer Gabler

Das Forschungsdesign ist der Plan, der festlegt, wie eine wissenschaftliche Untersuchung durchgeführt wird. Es umfasst die Auswahl und Kombination von Forschungsmethoden sowie die Planung der Arbeits- und Hilfsmittel, um das Forschungsziel zu erreichen. Dazu gehören auch Entscheidungen über den Zeitraum der Untersuchung, die beteiligten Personen, die Auswertung der Ergebnisse und die notwendige Infrastruktur. Ein gutes Forschungsdesign berücksichtigt alle diese Aspekte und organisiert den gesamten Forschungsprozess effizient. (vgl. Heinzl/Mädche/Riedl 2024, S. 76) Beispiel: Angenommen, ein Forscher möchte die Wirksamkeit einer neuen Lernsoftware auf Schülerleistungen untersuchen. Er entscheidet sich für ein experimentelles Forschungsdesign, bei dem eine Gruppe von Schülern die neue Software nutzt, während eine Vergleichsgruppe mit der herkömmlichen Methode lernt. Die Studie wird über ein Schulhalbjahr durchgeführt, und am Ende werden die Testergebnisse der beiden Gruppen verglichen. Es sind PCs mit der Software erforderlich, und Schüler sowie Lehrer sind an der Untersuchung beteiligt. Der Forscher plant regelmäßige Meetings zur Koordination und Auswertung der Ergebnisse. Heinzl, A.; Mädche, A.; Riedl, R. (2024): Wirtschaftsinformatik. Einführung und Grundlegung. 5. Auflage. Berlin: Springer Gabler

Deduktion ist ein logisches Verfahren, bei dem man von einer allgemeinen Regel auf einen speziellen Fall schließt. Dabei werden allgemeine Aussagen herangezogen, um spezifische Aussagen abzuleiten. Diese Schlussfolgerungen sind meist sicherer, haben aber weniger Neuigkeitswert, da sie aus bestehenden Regeln abgeleitet werden. (vgl. Heinzl/Mädche/Riedl 2024, S. 75 f.) Beispiel: Wenn wir die allgemeine Regel haben: „Alle gleichseitigen Dreiecke haben drei gleich lange Seiten,“ und wir wissen, dass „Dreieck ABC ein gleichseitiges Dreieck ist,“ können wir deduktiv ableiten, dass „Dreieck ABC drei gleich lange Seiten hat.“ Heinzl, A.; Mädche, A.; Riedl, R. (2024): Wirtschaftsinformatik. Einführung und Grundlegung. 5. Auflage. Berlin: Springer Gabler

Induktion ist ein Schlussverfahren, bei dem von mehreren speziellen Beobachtungen oder Einzelfällen auf eine allgemeine Regel oder Gesetzmäßigkeit geschlossen wird. Dabei wird verallgemeinert, sodass der Erkenntnisgewinn über das hinausgeht, was in den beobachteten Fällen enthalten ist. Allerdings bleibt bei induktiven Schlüssen immer eine gewisse Unsicherheit bestehen, da es keine Garantie gibt, dass die verallgemeinerte Aussage in allen Fällen zutrifft. (vgl. Heinzl/Mädche/Riedl 2024, S. 75) Beispiel: Angenommen, man beobachtet, dass an mehreren Tagen eine bestimmte Maschine in einer Fabrik morgens immer langsamer anläuft. Aus diesen speziellen Beobachtungen schließt man induktiv, dass diese Maschine generell morgens länger zum Anlaufen braucht. Dieser Schluss ist jedoch nur vorläufig und unsicher, da es auch Tage geben könnte, an denen die Maschine normal funktioniert. Heinzl, A.; Mädche, A.; Riedl, R. (2024): Wirtschaftsinformatik. Einführung und Grundlegung. 5. Auflage. Berlin: Springer Gabler

Neuro-Informationssysteme (NeuroIS) sind ein Bereich der Wirtschaftsinformatik, der neurowissenschaftliche Methoden und Erkenntnisse nutzt, um menschliches Verhalten in Bezug auf Informationssysteme besser zu verstehen und zu gestalten. Hierbei werden Prozesse im menschlichen Nervensystem, insbesondere im Gehirn, untersucht, um Phänomene wie Wahrnehmung, Informationsverarbeitung und Nutzerverhalten zu erklären und vorherzusagen. (vgl. Heinzl/Mädche/Riedl 2024, S. 73 ff.) Beispiel: Angenommen, ein Unternehmen entwickelt eine neue Benutzeroberfläche für eine Software. Mithilfe von NeuroIS-Methoden, wie der Messung der Gehirnaktivität durch EEG (Elektroenzephalografie), analysiert das Team, welche Bereiche der Oberfläche bei den Nutzern Stress oder Verwirrung auslösen. Diese Erkenntnisse werden genutzt, um das Design zu verbessern und es benutzerfreundlicher zu gestalten. Heinzl, A.; Mädche, A.; Riedl, R. (2024): Wirtschaftsinformatik. Einführung und Grundlegung. 5. Auflage. Berlin: Springer Gabler

Eine Synopse ist eine strukturierte Zusammenfassung des Forschungsstands in einem bestimmten Fachgebiet. Dabei wird die relevante Fachliteratur gesammelt, beschrieben und oft durch kritische Kommentare ergänzt. Die Beschreibung erfolgt erzählend (narrativ), kann aber auch einfache deskriptive Statistiken beinhalten. Im Gegensatz zur Metaanalyse werden jedoch keine komplexen statistischen Berechnungen, wie Zusammenhänge zwischen Variablen, durchgeführt. (vgl. Heinzl/Mädche/Riedl 2024, S. 72 f.) Beispiel: Angenommen, es wird der aktuelle Forschungsstand zur "Auswirkung von Homeoffice auf die Mitarbeiterproduktivität" untersucht. Dabei werden die wichtigsten Ergebnisse, Methoden und Ansätze verschiedener Studien beschrieben, kritisch bewertet und übersichtlich zusammengefasst, ohne die Daten der Studien statistisch zu analysieren. Heinzl, A.; Mädche, A.; Riedl, R. (2024): Wirtschaftsinformatik. Einführung und Grundlegung. 5. Auflage. Berlin: Springer Gabler

Ethnografie ist eine Forschungsmethode, die das Verhalten und die Kultur von Menschen in ihrem natürlichen sozialen Umfeld untersucht. Ursprünglich in der Völkerkunde verankert, wird sie heute in den Wirtschaftswissenschaften und Sozialwissenschaften eingesetzt, um kulturell geprägtes Handeln von Personen in Gruppen zu erforschen. (vgl. Heinzl/Mädche/Riedl 2024, S. 71 f.) Beispiel: Angenommen, ein Forscher möchte die Arbeitskultur in einem Start-up-Unternehmen verstehen. Dafür arbeitet er ein Jahr lang als Mitarbeiter in der IT-Abteilung des Unternehmens und beobachtet, wie Entscheidungen getroffen und Probleme gelöst werden. Durch Interviews und teilnehmende Beobachtung sammelt er Daten, die er anschließend analysiert, um Verhaltensmuster und kulturelle Besonderheiten zu identifizieren. Heinzl, A.; Mädche, A.; Riedl, R. (2024): Wirtschaftsinformatik. Einführung und Grundlegung. 5. Auflage. Berlin: Springer Gabler

Eine Metaanalyse ist eine Forschungsmethode, bei der Ergebnisse themenverwandter empirischer Studien statistisch zusammengefasst werden, um den aktuellen Stand der Forschung zu einem bestimmten Thema zu ermitteln. Ziel ist es, herauszufinden, ob ein bestimmter Zusammenhang besteht und wie stark dieser ist. Dabei ist es wichtig, nur hochwertige Studien zu verwenden, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten. (vgl. Heinzl/Mädche/Riedl 2024, S. 64 f.) Beispiel: Angenommen, ein Forscher möchte herausfinden, ob es einen Zusammenhang zwischen Mitarbeiterschulungen und Produktivitätssteigerungen gibt. Er sammelt und analysiert die Ergebnisse mehrerer Studien, die dieses Thema untersucht haben, um ein umfassendes Bild zu erhalten. Heinzl, A.; Mädche, A.; Riedl, R. (2024): Wirtschaftsinformatik. Einführung und Grundlegung. 5. Auflage. Berlin: Springer Gabler