Themen für Bachelorarbeiten

Beschreibung: Spätestens seitdem die Open Science Collaboration (2015) empirisch aufgezeigt hat, dass ein Grossteil der berücksichtigten Studien nicht replizierbar war, hat der Begriff der fragwürdigen Forschungspraktiken (engl. questionable research practices; QRPs) grosses Echo in der psychologischen Forschung gefunden. Damit sind Vorgehensweisen bei der Erhebung, Pflege, Analyse oder Interpretation von Daten gemeint, die ? in der Regel im Interesse der Forschenden ? systematisch zu verzerrten oder irreführenden Schlussfolgerungen führen können (e.g., Banks et al., 2016; Nagy et al., 2025; O?Boyle & Götz, 2022). Generell sind QRPs in einem Graubereich zwischen bester Forschungspraxis und offenkundigem Forschungsbetrug anzusiedeln. Nach wie vor bestehen offene Fragen bezüglich der Prävalenz (Gopalakrishna et al., 2022), möglicher Gegenmassnahmen (Götz & O?Boyle, 2023) sowie ihrer Wirksamkeit (Korbmacher et al., 2023).

Vor diesem Hintergrund verfolgt diese Literaturarbeit drei Ziele: (1) einen klaren Überblick über QRPs zu geben, (2) empirische Befunde zur Prävalenz, möglichen Gegenmassnahmen und deren Erfolg zusammenzutragen und (3) eine kritische Diskussion der Ergebnisse unter Berücksichtigung praktischer Implikationen vorzunehmen. Studierenden ist es innerhalb dieses Rahmens selbstverständlich möglich, ihren eigenen Fokus zu setzen (z.B. auf bestimmte QRP-Kategorien, konkrete Gegenmassnahmen oder einen spezifischen Anwendungsbereich).

Initiale Literatur

Banks, G. C., O?Boyle, E. H., Pollack, J. M., White, C. D., Batchelor, J. H., Whelpley, C. E., Abston, K. A., Bennett, A. A., & Adkins, C. L. (2016). Questions about questionable research practices in the field of management: A guest commentary. Journal of Management, 42(1), 5?20. https://doi.org/10.1177/0149206315619011
Gopalakrishna, G., ter Riet, G., Vink, G., Stoop, I., Wicherts, J. M., & Bouter, L. M. (2022). Prevalence of questionable research practices, research misconduct and their potential explanatory factors: A survey among academic researchers in The Netherlands. PLOS ONE, 17(2), e0263023. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263023
Götz, M., & O?Boyle, E. H. (2023). Cobblers, let?s stick to our lasts! A song of sorrow (and of hope) about the state of personnel and human resource management science. In M. R. Buckley, A. R. Wheeler, J. E. Baur, & J. R. B. Halbesleben (Eds.), Research in personnel and human resources management (Vol. 41, pp. 7?92). Emerald. https://doi.org/10.1108/S0742-730120230000041004
Korbmacher, M., Azevedo, F., Pennington, C. R., Hartmann, H., Pownall, M., Schmidt, K., Elsherif, M., Breznau, N., Robertson, O., Kalandadze, T., Yu, S., Baker, B. J., O?Mahony, A., Olsnes, J. Ø.-S., Shaw, J. J., Gjoneska, B., Yamada, Y., Röer, J. P., Murphy, J., ? Evans, T. (2023). The replication crisis has led to positive structural, procedural, and community changes. Communications Psychology, 1(1), 3. https://doi.org/10.1038/s44271-023-00003-2
Nagy, T., Hergert, J., Elsherif, M. M., Wallrich, L., Schmidt, K., Waltzer, T., Payne, J. W., Gjoneska, B., Seetahul, Y., Wang, Y. A., Scharfenberg, D., Tyson, G., Yang, Y.-F., Skvortsova, A., Alarie, S., Graves, K., Sotola, L. K., Moreau, D., & Rubínová, E. (2025). Bestiary of questionable research practices in psychology. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 8(3), 25152459251348431. https://doi.org/10.1177/25152459251348431
O?Boyle, E. H., & Götz, M. (2022). Questionable research practices. In L. J. Jussim, J. A. Krosnick, & S. T. Stevens (Eds.), Research integrity: Best practices for the social and behavioral sciences (pp. 260?294). Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oso/9780190938550.003.0010
Open Science Collaboration. (2015). Estimating the reproducibility of psychological science. Science, 349(6251), aac4716?aac4716. https://doi.org/10.1126/science.aac4716
Kontakt: Martin Götz, E-Mail

Beschreibung: In der psychologischen Forschung wurde wiederholt eine Replikationskrise identifiziert, bei der viele veröffentlichte Effekte in unabhängigen Reproduktionsstudien nicht bestätigt werden konnten (e.g., Götz et al., 2024; Simonsohn et al., 2020; Steegen et al., 2016). Ein zentrales Phänomen beschreibt dabei die Freiheitsgrade von Forschenden (engl. researcher degrees of freedom, RDF): Forschende treffen während Datenerhebung und -analyse zahlreiche Entscheidungen, die bereits Einfluss auf das Ergebnis haben können (Gelman & Loken, 2013; Simmons et al., 2011). Um diese Entscheidungsmöglichkeiten systematisch transparent zu machen, wurde die Methode der Multiverse Analyse entwickelt: Statt einer einzigen statistischen Modellierung wird stattdessen ein breiter Satz alternativer, gleichermassen plausibler Analysedurchgänge berechnet und berichtet (e.g., Girardi et al., 2024; Mazei et al., 2025; Short et al., 2026). Potentiell erlaubt es die Multiverse Analyse, die Robustheit von Forschungsbefunden gegenüber analytischen Wahlmöglichkeiten zu überprüfen.

Vor diesem Hintergrund verfolgt diese Literaturarbeit drei Ziele: (1) einen strukturierten Überblick über Multiverse-Analysen als Methodik zu geben, (2) empirische Befunde zu Best Practices zusammenzutragen (z.B. Präeregistrierung, Visualisierung, Interpretation der Resultate), und (3) eine kritische Diskussion der Vor- und Nachteile vorzunehmen, insbesondere im Hinblick auf arbeits- und sozialpsychologische Anwendungen. Studierende können innerhalb dieses Rahmens ihren Fokus selbst bestimmen (z.B. Vertiefung methodischer Aspekte, kritische Bewertung von Multiverse-Studien aus der empirischen Literatur).

Initiale Literatur

Gelman, A., & Loken, E. (2013). The garden of forking paths: Why multiple comparisons can be a problem, even when there is no ?fishing expedition? or ?p-hacking? and the research hypothesis was posited ahead of time (pp. 1?17). Department of Statistics, Columbia University. http://stat.columbia.edu/~gelman/research/unpublished/forking.pdf
Girardi, P., Vesely, A., Lakens, D., Altoè, G., Pastore, M., Calcagnì, A., & Finos, L. (2024). Post-selection inference in multiverse analysis (PIMA): An inferential framework based on the sign flipping score test. Psychometrika, 89(2), 542?568. https://doi.org/10.1007/s11336-024-09973-6
Götz, M., Sarma, A., & O?Boyle, E. H. (2024). The multiverse of universes: A tutorial to plan, execute and interpret multiverse analyses using the R package multiverse. International Journal of Psychology, 59(6), 1003?1014. https://doi.org/10.1002/ijop.13229
Mazei, J., Rudolph, C. W., Zacher, H., & Hüffmeier, J. (2025). Do not put all of your eggs in one basket: Multiverse analysis in applied psychology. Journal of Applied Psychology, 110(11), 1511?1537. https://doi.org/10.1037/apl0001291
Short, C. A., Breznau, N., Bruntsch, M., Burkhardt, M., Busch, N. A., Cesnaite, E., Frank, M., Gießing, C., Krähmer, D., Kristanto, D., Lonsdorf, T., Neuendorf, C., Nguyen, H. H. V., Rausch, M., Schmalz, X., Schneck, A., Tabakci, C., & Hildebrandt, A. (2026). Multicurious: A multidisciplinary guide to multiverse analysis. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 9(2), 25152459261434881. https://doi.org/10.1177/25152459261434881
Simmons, J. P., Nelson, L. D., & Simonsohn, U. (2011). False-positive psychology: Undisclosed flexibility in data collection and analysis allows presenting anything as significant. Psychological Science, 22(11), 1359?1366. https://doi.org/10.1177/0956797611417632
Simonsohn, U., Simmons, J. P., & Nelson, L. D. (2020). Specification curve analysis. Nature Human Behaviour, 4(11), 1208?1214. https://doi.org/10.1038/s41562-020-0912-z
Steegen, S., Tuerlinckx, F., Gelman, A., & Vanpaemel, W. (2016). Increasing transparency through a multiverse analysis. Perspectives on Psychological Science, 11(5), 702?712. https://doi.org/10.1177/1745691616658637
Kontakt: Martin Götz, E-Mail

Beschreibung: In der sozialwissenschaftlichen Forschung variiert die Praxis der Vergütung von Studienteilnehmenden erheblich: Während psychologische Studien i.d.R. auf direkte monetäre Kompensation verzichten und stattdessen auf Lotteriegewinne oder intrinsische Motivation setzen, folgt die verhaltensökonomische Forschung oft dem Prinzip, dass valide Daten eine angemessene, leistungsbasierte Vergütung erfordern (e.g., Ambuehl, 2024; Farjam & Bravo, 2024; Koppel et al., 2026; Ró?y?ska, 2022). Diese kontroverse Positionierung wirft zentrale Fragen auf: Verbessern finanzielle Anreize tatsächlich die Datenqualität? Oder führen sie zu verzerrten Stichproben, indem sie Personen mit hoher Zahlungsmotivation anlocken (e.g., Abdelazeem et al., 2023; Graf et al., 2023; Kim et al., 2022; Medvedev et al., 2024; Weiß et al., 2023)?

Vor diesem Hintergrund verfolgt diese Literaturarbeit drei Ziele: (1) einen klaren Überblick über finanzielle Anreize in der Forschung zu geben, (2) empirische Befunde bzgl. der Auswirkungen von finanziellen Anreizen in der Forschung zusammenzutragen und (3) eine kritische Diskussion der Ergebnisse unter Berücksichtigung praktischer Implikationen vorzunehmen. Studierenden ist es innerhalb dieses Rahmens selbstverständlich möglich, ihren eigenen Fokus zu setzen.

Initiale Literatur

Abdelazeem, B., Hamdallah, A., Rizk, M. A., Abbas, K. S., El-Shahat, N. A., Manasrah, N., Mostafa, M. R., & Eltobgy, M. (2023). Does usage of monetary incentive impact the involvement in surveys? A systematic review and meta-analysis of 46 randomized controlled trials. PLOS ONE, 18(1), e0279128. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0279128
Ambuehl, S. (2024). An experimental test of whether financial incentives constitute undue inducement in decision-making. Nature Human Behaviour, 8(5), 835?845. https://doi.org/10.1038/s41562-024-01817-8
Farjam, M., & Bravo, G. (2024). Do you really believe that? The effect of economic incentives on the acceptance of real-world data in a polarized context. Royal Society Open Science, 11(4), 240252. https://doi.org/10.1098/rsos.240252
Graf, C., Suanet, B., Wiepking, P., & Merz, E.-M. (2023). Social norms offer explanation for inconsistent effects of incentives on prosocial behavior. Journal of Economic Behavior & Organization, 211, 429?441. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2023.05.003
Kim, J. H., Gerhart, B., & Fang, M. (2022). Do financial incentives help or harm performance in interesting tasks? Journal of Applied Psychology, 107(1), 153?167. https://doi.org/10.1037/apl0000851
Koppel, L., Lindkvist, A. M., & Tinghög, G. (2026). Money talks? How different incentive schemes influence prosocial behavior in economic games. Experimental Economics, 1?21. https://doi.org/10.1017/eec.2026.10044
Medvedev, D., Davenport, D., Talhelm, T., & Li, Y. (2024). The motivating effect of monetary over psychological incentives is stronger in WEIRD cultures. Nature Human Behaviour, 8(3), 456?470. https://doi.org/10.1038/s41562-023-01769-5
Ró?y?ska, J. (2022). The ethical anatomy of payment for research participants. Medicine, Health Care and Philosophy, 25(3), 449?464. https://doi.org/10.1007/s11019-022-10092-1
Weiß, M., Saulin, A., Iotzov, V., Hewig, J., & Hein, G. (2023). Can monetary incentives overturn fairness-based decisions? Royal Society Open Science, 10(6), 211983. https://doi.org/10.1098/rsos.211983
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Beschreibung: Künstliche Intelligenz (KI) verändert zunehmend Arbeitsprozesse in unterschiedlichsten Domänen. Von automatisierten Entscheidungssystemen bis hin zu generativen Sprachmodellen wird KI sowohl als Instrument zur Effizienzsteigerung als auch als potenzieller Stressfaktor diskutiert (e.g., Howard, 2019; Kellogg et al., 2020; Pereira et al., 2023; Wilkens, 2020). Während Unternehmen zunehmend auf KI-Anwendungen setzen, um Produktivität zu steigern und Kosten zu senken, bleibt unklar, wie Beschäftigte diese Technologien erfahren und welche psychologischen Konsequenzen sich ergeben (e.g., Hernández-Tamurejo et al., 2026; Sarala et al., 2025; Zhao et al., 2026).

Vor diesem Hintergrund verfolgt diese Literaturarbeit drei Ziele: (1) einen systematischen Überblick über den aktuellen Forschungsstand zu KI am Arbeitsplatz geben, (2) empirische Befunde zu positiven wie negativen Aspekten von KI bei der Arbeit zusammenzutragen und (3) eine kritische Diskussion der Ergebnisse unter Berücksichtigung praktischer Implikationen vorzunehmen. Studierende können innerhalb dieses Rahmens ihren eigenen thematischen Schwerpunkt setzen (z.B. kognitive Belastung, Autonomieerleben, Kompetenzzuwachs, Angst vor Ersatz).

Initiale Literatur

Hernández-Tamurejo, Á., Bu?inskien?, R., Barbosa, B., Miceikien?, A., & Saura, J. R. (2026). Generative artificial intelligence use in the workplace: Implications for management practice. Review of Managerial Science, 20(8), 2693?2725. https://doi.org/10.1007/s11846-025-00949-z
Howard, J. (2019). Artificial intelligence: Implications for the future of work. American Journal of Industrial Medicine, 62(11), 917?926. https://doi.org/10.1002/ajim.23037
Kellogg, K. C., Valentine, M. A., & Christin, A. (2020). Algorithms at work: The new contested terrain of control. Academy of Management Annals, 14(1), 366?410. https://doi.org/10.5465/annals.2018.0174
Pereira, V., Hadjielias, E., Christofi, M., & Vrontis, D. (2023). A systematic literature review on the impact of artificial intelligence on workplace outcomes: A multi-process perspective. Human Resource Management Review, 33(1), 100857. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2021.100857
Sarala, R. M., Post, C., Doh, J., & Muzio, D. (2025). Advancing research on the future of work in the age of artificial intelligence (AI). Journal of Management Studies, 62(5), 1863?1884. https://doi.org/10.1111/joms.13195
Wilkens, U. (2020). Artificial intelligence in the workplace ? a double-edged sword. The International Journal of Information and Learning Technology, 37(5), 253?265. https://doi.org/10.1108/IJILT-02-2020-0022
Zhao, P., He, G., & Guan, J. (2026). The ethical costs of artificial intelligence: Investigating how and when workplace artificial intelligence usage promotes employee unethical outcomes. Journal of Business Ethics, 203(3), 531?547. https://doi.org/10.1007/s10551-025-06060-3
Kontakt: Martin Götz, E-Mail