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Prof. Dr. Jan Marco Leimeister

Direktor
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IWI-HSG
Büro 52-6020
apartment
Müller-Friedberg-Strasse 6/8
9000 St. Gallen
mail
phone
+41 71 224 3330

Schwerpunkte


  • Dienstleistungsengineering & Management (Product Service Systems, Service Design, Service Innovation, etc.)
  • Collaboration Engineering (CSCW, Collaborative Requirements Engineering, Virtuelle Communities, Social Computing, etc.)
  • Crowdsourcing, IT Innovationen & IT Innovation Management (Open Innovation, IT-enabled Innovations, Social Media, etc.)
  • Strategisches IT Management (Cloud Computing, IT bei M&A, Wertbeitrag von IT, etc.)
  • Ubiquitous Computing / Mobile Commerce; Betreuung und Leitung diverser von EU, BMBF, BMWi, DFG und Industrie finanzierter Forschungvorhaben (siehe Projektübersicht an der Universität Kassel)
  • Forschungsgebiete


  • Crowdsourcing, Crowd Work
  • Digital Business
  • Digital Transformation
  • Dienstleistungsengineering und Dienstleistungsmanagement
  • IT-gestützte Zusammenarbeit
  • Weitere Forschungsgebiete


  • Digitale Arbeit
  • IT-unterstütztes Lernen, Blended Learning
  • Agile Transformation
  • Agile Innovation
  • Internet Economy
  • Publikationen


    get_appClaude Draude, Christian Gruhl, Gerrit Hornung, Jonathan Kropf, Jörn Lamla, Jan Marco Leimeister, Bernhard Sick, Gerd Stumme
    Wissenschaftlicher Artikel
    Social Machines sind ein Paradigma für die Gestaltung soziotechnischer Systeme, die unter Verwendung von Web- und Plattformlösungen das Potenzial digitaler Technologien mit der Eigenlogik sozialer Interaktion, Organisation und Strukturbildung auf neue Weise zusammenführen. Im Folgenden diskutieren wir das Paradigma der Social Machine aus den Perspektiven der Informatik, der Wirtschaftsinformatik, der Soziologie und des Rechts, um Orientierungspunkte für seine Gestaltung zu identifizieren. Der Begriff ist in der Literatur jedoch bisher nicht abschließend definiert sondern nur durch Beispiele illustriert. In diesem Artikel stellen wir zunächst die folgende Definition zur Diskussion: Social Machines sind soziotechnische Systeme, in denen die Prozesse sozialer Interaktion hybrid zwischen menschlichen und maschinellen Akteuren ablaufen und teilweise algorithmisiert sind. Im Anschluss beleuchten wir drei aktuelle, sich gegenseitig bedingende Entwicklungen von Social Machines: die immer stärkere Verschmelzung von Sozialität und Maschine, die Vermessung von Nutzeraktivitäten als Grundstoff gesellschaftlichen Zusammenhalts und die zunehmende Algorithmisierung gesellschaftlicher Prozesse. Abschließend diskutieren wir, dass eine teilhabeorientierte, demokratischen Werten folgende Gestaltung von Social Machines die Perspektiven der Nutzungsakzeptanz, der gesellschaftlichen Akzeptabilität und der nachhaltigen Wirtschaftlichkeit adressieren und umsetzen muss.

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    Digitales Lernen ist ein zentraler Bestandteil der heutigen Bildungslandschaft geworden. Insbesondere Lernvideos haben in den letzten Jahren deutlich an Popularität gewonnen und Plattformen wie YouTube sind heute ein fester Bestandteil von Lernprozessen. Bildungseinrichtungen haben diese Entwicklung erkannt und Lernvideos in ihre Lernsysteme integriert. Allerdings sind die heutigen Lernvideos oft nicht sehr ansprechend, weil es an Gestaltungswissen mangelt, wie Interaktionen und gamifizierte Elemente die Motivation und den Lernerfolg steigern können. Dieser Mangel an Gestaltungswissen führt zu minderwertigen Lernvideos, die den Lernprozess der Lernenden meist nicht in dem Maße unterstützen, wie sie es könnten. Um effektive Lernvideos zu entwickeln, welche die Lernenden adäquat unterstützen, ist handfestes und praktisches Gestaltungswissen für die Lehrenden notwendig. Vor diesem Hintergrund entwickeln wir Entwurfsmuster für interaktive gamifizierte Lernvideos, um Praktiker*innen bei der Erstellung effektiver Lernvideos anzuleiten, die die Motivation und das Engagement von Lernenden zu fördern, welche sie aktiv in ihrem Lernprozess unterstützen zu können. Wir setzen damit zusätzlich die Grundlage für zukünftige Forschung zur Gestaltung effektiver Lernvideos. Dabei folgen wir einem gestaltungsorientierten Forschungsansatz, um die Entwicklung unserer Entwurfsmuster zu systematisieren.

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    Eine der kritischsten Aufgaben für Start-ups ist die Validierung ihres Geschäftsmodells. Daher versuchen Gründer, Informationen wie z. B. Feedback von anderen Akteuren zu sammeln, um die Gültigkeit ihrer Annahmen zu bewerten und Entscheidungen zu treffen. Bisherige Arbeiten über Entscheidungshilfen für die Validierung von Geschäftsmodellen bieten jedoch keine Lösung für den höchst unsicheren und komplexen Kontext von Start-ups in der Frühphase. Der Zweck dieser Studie ist daher die Entwicklung von Entwurfsprinzipien für ein hybrides Entscheidungsunterstützungssystem (HIDSS), das die komplementären Fähigkeiten von menschlicher und maschineller Intelligenz kombiniert. Wir verfolgen einen gestaltungsorientierten Forschungsansatz, um ein Prototyp-Artefakt und eine Reihe von Designprinzipien zu entwerfen. Unsere Studie liefert präskriptives Wissen für HIDSS und trägt zu früheren Arbeiten über Entscheidungsunterstützung für Geschäftsmodelle, über die Anwendung der komplementären Stärken von Mensch und Maschine zur Entscheidungsfindung und über Unterstützungssysteme für extrem unsichere Entscheidungsprobleme bei.

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    Die Verbindung von menschlicher und künstlicher Intelligenz, die wir hybride Intelligenz (HI) nennen, soll Mitarbeitende im IT-Support entlasten und unterstützen. In diesem Beitrag gestalten wir nutzungszentriert eine HI-basierte Dienstleistung am Beispiel des IT-Supports. Wir beginnen mit einer Problemidentifizierung am Beispiel von drei unterschiedlich groß aufgestellten Unternehmen. Basierend auf diesen identifizierten Herausforderungen des IT-Supports wurden die Interaktionen während der Dienstleistungserbringung zwischen allen Beteiligten (Mitarbeitende, Kund:innen und System) nutzungszentriert neu gestaltet.

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    Digital nudging is a promising approach from behavioral economics. In deci-sions where individuals tend to struggle, nudges can support users of digital systems by aligning their behavior with their preferences. Despite their wide use, most digital nudges are designed to support the intended behavior from the perspective of a company while neglecting potential legal, ethical, or individual constraints or preferences. With modern technologies such as artificial intelli-gence or big data, these issues multiply and with the increasing effectiveness of digital nudges and use of new technologies, this has become even more critical. Thus, in this paper we follow a Design Science Research approach to develop a process model for the systematic development of legitimate nudges (DELEN). Legitimacy requires that dealings between different entities shall be fair. Unlike other models, we set normative boundaries derived from literature, expert in-terviews, and target group segmentation as integral elements. Target group seg-mentation increases nudge effectiveness and avoids unnecessary burdens for other individuals. By doing so, the DELEN process model paves the way for legitimate and effective digital nudges.

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    Volatility, uncertainty, ambiguity, and complexity (VUCA) are drivers in today’s business world. Therefore, an increasing number of organizations implement agility (agile methods) to cope with the rapid and accelerating change. However, these agile transformations do not succeed unhindered, and some fail. One reason for that is the employees lacking an agile mindset and they do not support or participate in the transformation. So far, knowledge of the agile mindset is in its infancy. A conceptualization for developing a measuring instrument on the individual level is lacking. Furthermore, the relevance of the agile mindset regarding organizational performance in a VUCA world is still unclear. Our study aims to close this gap. To do so, we examine the agile mindset with 15 qualitative interviews and conduct an online survey (N=449) to predict organizational agility and organizational performance based on the agile mindset. As for results, we conceptualize the agile mindset as an attitude that comprises four dimensions: ’learning spirit’, ‘collaborative exchange’, ‘empowered self-guiding’, and ‘iterative value creation’. We have found an indirect effect of the agile mindset affecting organizational performance towards organizational agility. These findings contribute to the agility and management research by providing both a conceptualization and a measuring instrument for the agile mindset. Furthermore, the agile mindset´s relevance in agile transformation is explained and its relation to organizational performance outlined. For successful agile transformation, executives must focus on the agile mindset of their employees and foster this by e.g. being a role model.

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    We present an annotation approach to capturing emotional and cognitive empathy in student-written peer reviews on business models in German. We propose an annotation scheme that allows us to model emotional and cognitive empathy scores based on three types of review components. Also, we conducted an annotation study with three annotators based on 92 student essays to evaluate our annotation scheme. The obtained inter-rater agreement of α = 0.79 for the components and the π = 0.41 for the empathy scores indicate that the proposed annotation scheme successfully guides annotators to a substantial to moderate agreement. Moreover, we trained predictive models to detect the annotated empathy structures and embedded them in an adaptive writing support system for students to receive individual empathy feedback independent of an instructor, time, and location. We evaluated our tool in a peer learning exercise with 58 students and found promising results for perceived empathy skill learning, perceived feedback accuracy, and intention to use. Finally, we present our freely available corpus of 500 empathy-annotated, student-written peer reviews on business models and our annotation guidelines to encourage future research on the design and development of empathy support systems.

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    Argumentation is an omnipresent foundation of our daily communication and thinking. The ability to form convincing arguments is not only the fundament for persuading an audience of novel ideas but also plays a major role in strategic decision-making, negotiation, and productive civil discourse. However, students often struggle to develop argumentation skills due to a lack of individual and instant feedback in their learning journey, since providing feedback on the individual argumentation skills of learners is very time consuming and not scalable if conducted manually by educators. Following a design science research approach, we propose a new class of argumentation learning systems that provide students with individual and ongoing tutoring to support them in learning how to argue. We build our socio-technical design on a combination of user-centered design principles, a conceptualization of argumentation structures in student-written text, and Natural Language Processing and Machine Learning classifiers to provide individual feedback. To investigate if the new system class of AI-based argumentation tutoring systems helps students to improve their argumentation skills, we evaluated the novel artifact class in two empirical studies in comparison to traditional argumentation learning systems. In a laboratory experiment (study 1), as well as in a field experiment in a large-scale lecture over three months (study 2), we found that AI-based argumentation tutoring systems based on our design principles, argumentation schemes, and algorithms improve the short- and long-term argumentation skills of students significantly compared to the traditional argumentation learning approaches.

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    get_appSarah Oeste-Reiß, Eva Bittner, Izabel Cvetkovic, Andreas Günther, Jan Marco Leimeister, Lucas Memmert, Anja Ott, Bernhard Sick, Kathrin Wolter
    Wissenschaftlicher Artikel
    Aufgrund der Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ergeben sich neue Gestaltungsmöglichkeiten zur Reorganisation von Wissensarbeit an der Schnittstelle von Menschen und Maschine. Durch die Verschmelzung von menschlicher und künstlicher Intelligenz können komplementäre Stärken zum Lösen von Arbeitsaufgaben gebündelt werden. Neuartige Wissensarbeitssysteme sind erforderlich, die Wissensarbeitende sowohl bei der Ausübung von Routineaufgaben als auch Nichtroutineaufgaben unterstützen. Der Schlagwortartikel umreißt die Grundlagen von Wissensarbeit und arbeitet die Charakteristika von Routineaufgaben und Nichtroutineaufgaben innerhalb von Arbeitsprozessen auf. Es werden Grenzen klassischer IT-gestützter Wissensarbeitssysteme als Werkzeuge umrissen, die Wissensarbeitende im Arbeitsprozess unterstützen. Aufbauend darauf diskutiert der Artikel, dass technologische Fortschritte eine arbeitsprozessintegrierte und personalisierte Unterstützung von Wissensarbeitenden erlauben. Dazu verweist der Artikel auf die Charakteristika von kollaborativ interaktiv lernenden Systemen. Darauf aufbauend werden Hybride Wissensarbeitssysteme vorgestellt, die sowohl das KI-unterstützte menschliche Lernen als auch das Mensch-unterstützte maschinelle Lernen unterstützen. In diesem Zusammenhang beschreibt der Artikel definitorische Grundlagen von menschlicher, künstlicher und hybrider Intelligenz, stellt drei Archetypen von Mensch-Maschine-Aufgaben innerhalb von hybriden Wissensarbeitssystemen vor und umreißt drei Gestaltungsdimensionen solcher Systeme. Mittels eines Praxisbeispiels zum kollaborativen Schreiben von Journalist*innen beschreibt der Artikel exemplarisch die hybride Wissensarbeit. Der Artikel schließt mit einem Ausblick auf zukünftige Forschungsbedarfe.

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    Ausbildung


    Jan Marco Leimeister studierte Wirtschaftswissenschaften mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik an der Universität Hohenheim, wo er auch im Bereich Wirtschaftsinformatik zum Thema systematische Entwicklung, Einführung und Betrieb Virtueller Communities mit Auszeichnung promovierte. Von 2004 bis 2008 war er an der Technischen Universität München, Institut für Informatik, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik als wissenschaftlicher Assistent tätig. Er habilitierte sich im Jahr 2008 mit einer Arbeit zur hybriden Wertschöpfung in der Gesundheitswirtschaft. Im Jahre 2008 wurde Leimeister an die Universität Kassel berufen, 2012 an die Universität St. Gallen. Er führt beide Tätigkeiten in Teilzeit fort. Leimeister hilft Unternehmen und Organisationen als Coach, Trainer, Berater, Beirat und Referent beim Management von technischem, strategischem und organisatorischem Wandel und ist Mitglied in diversen Beiräten auf nationaler und internationaler Ebene.

    Lehraktivitäten


    • Business Engineering, Digital Business und Digital Transformation (Master)
    • Service Design, Service Innovation
    • Collaboration Engineering
    • Forschungs-Praxis Ventures (FPV)
    • Information Management
    • Doktoratskurse

    Projekte


    Berufserfahrung


    Seit 1998 freiberufliche berufspraktische Erfahrungen im Bereich Anwendungsentwicklung, IT & Strategie, IT Innovationen, Projektmanagement, Change Management, Produkt- und Dienstleistungsentwicklung.

    Mehrjährige Erfahrung in diversen Verwaltungsrats- und Beiratsfunktionen in Internetagenturen, Online Marketing Anbietern, IT & Consulting Unternehmen.

    Beratungsprojekte u.a. mit BBraun, BMW, Bosch, Daimler, Deutsche Telekom, O2 Telefonica, SAP, Siemens, Volkswagen etc sowie diversen Mittelständlern.

    Awards


    Die Wirtschaftswoche sieht Jan Marco Leimeister in ihrem 2019er Forschungsleistungsranking auf Platz 4 der forschungsstärksten BWL Professoren auf Basis der Publikationsleistung der letzten 5 Jahre sowie auf Platz 8 im Ranking der Lebenswerke, gemessen an der Publikationsleistung seit Karrierebeginn (von 2.824  untersuchten BWL Professoren).

    Das Handelsblatt sah Jan Marco Leimeister in seinem 2014er Forschungsleistungsrankig auf Platz 13 aller BWL-Professoren auf Basis der Publikationsleistung der letzten 5 Jahre (von über 2600 untersuchten Forschern aus D/A/CH).

    Im 2012er Forschungsleistungsranking des Handelsblatt war Leimeister der forschungsstärkste Wirtschaftsinformatiker unter 40 Jahren und auf Rang 31 der forschungsstärksten BWL Professoren auf Basis der Publikationsleistung der letzten 5 Jahre (von über 3000 untersuchten Forschern aus D/A/CH).

    Beim 2009er Handelsblattranking wurde Leimeister auf Rang 40 aller Forscher bzw. unter den forschungsstärksten fünf Wirtschaftsinformatikern auf Basis der Publikationsleistung der letzten 5 Jahre (von über 2100 untersuchten Forschern aus D/A/CH) eingestuft.

    Mitgliedschaften


    • vhb - Verband der Hochschullehrer für Betriebswirtschaft
    • GI - Gesellschaft für Informatik
    • AIS - Association for Information Systems
    • ACM - Association for Computing Machinery
    • Academy of Management (AoM)

    Editorial Board


    • Senior Editor Journal of Information Technology (JIT)
    • Editorial Board Member Journal of Management Information Systems (JMIS)
    • Associate Editor European Journal of Information Systens (EJIS)
    • Department Editorial Board Member Business and Information Systems Engineering (BISE)

    Weitere Informationen


    Praxistätigkeiten: 

    Als Berater, Coach, Beirat, Redner und Moderator hilft Jan Marco Leimeister Organisationen bei der Innovationsentwicklung und dem Management von organisatorischem, technischem und strategischem Wandel. Besonderes Augenmerk liegt auf der Förderung von Start Ups. Schwerpunkte seiner Arbeit umfassen die Anwendung neuer wissenschaftlich fundierter Methoden, Technologien und Konzepte

    Diverse freiberufliche beratende, gutachterliche und Beiratstätigkeiten. Langjährige berufspraktische Erfahrungen in Beiräten und Verwaltungsrat im Bereich Digital Business, Management von Informatik-Ressorts, Consulting-Unternehmen und Internetagenturen.

    Ausbildung: 

    • Habilitation an der Technischen Universität München, Thema "Hybride Wertschöpfung in der Gesundheitswirtschaft", Tätigkeit am Institut für Informatik.
    • Promotion an der Universität Hohenheim, Fachgebiet Wirtschaftsinformatik, Thema "Pilotierung virtueller Communities im Gesundheitsbereich".
    • Studium der Wirtschaftswissenschaften (insb. Wirtschaftsinformatik, Internationales Management und Marketing) an der Universität Hohenheim.