In meinem Dissertationsprojekt werde ich einen Beitrag zum aufstrebenden interdisziplinären Wissenschaftsgebiet Process Science leisten. Ich beschäftige mich mit der Frage, wie mehrere Datenquellen im Business Process Management (BPM) genutzt werden können. Insbesondere werde ich die Rolle von Raumdaten für die innovative Gestaltung soziotechnischer Systeme untersuchen, die im Bereich der Wirtschaftsinformatik bisher nur wenig Beachtung gefunden hat. Der physische Raum und die mögliche Nutzung des Raums beeinflussen kontinuierlich Prozesse, menschliche Interaktionen und Innovationen in Organisationen. Die Anwendung des gestaltungsorientierten Forschungsparadigmas soll dazu beitragen, bestehende Phänomene zu erklären und innovative Artefakte zu entwickeln, um relevante Probleme in Organisationen anzugehen. Zu diesem Zweck führe ich Forschungsarbeiten zum Process Mining im Bereich BPM und zum Space Mining durch. Derzeit untersuche ich, wie Process Mining in Organisationen wirkungsvoll eingesetzt werden kann - Process Mining avanciert zu einem wesentlichen Bestandteil des Prozessmanagements, um der immer größer werdenden Dynamik in Organisationen gerecht zu werden. In Analogie zur Technologie des Process Mining bezieht sich Space Mining auf das Sammeln, Auswerten und Visualisieren raumrelevanter Daten, um die aktuelle Situation in einem Raum zu analysieren, z. B. um die Übertragung von SARS-CoV-2 über die Luft zu verhindern.
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Die Erforschung von Digital Trace Data wird im Bereich Information Systems (IS) immer wichtiger und bietet vielversprechende Möglichkeiten zur Untersuchung von Prozessen, Wandel und zeitlichen Dynamiken, die verschiedenen soziotechnischen Phänomenen zugrunde liegen. Frühere Forschungen nutzten die große Menge, den hohen Detaillierungsgrad und die zeitlichen Merkmale von Digital Trace Data, um verschiedene prozessbezogene Phänomene wie organisatorische Veränderungen oder Routinen zu untersuchen. Dennoch fehlt der Forschung noch immer ein tiefes Verständnis dafür, wie Prozessdynamiken und -wandel durch die Nutzung von Digital Trace Data erklärt, beeinflusst und gestaltet werden können. In diesem Forschungsprojekt werden daher Digital Trace Data zusammen mit geeigneten computergestützten Analysemethoden verwendet, um zu untersuchen, wie Prozesse im Laufe der Zeit Gestalt annehmen, sich entfalten und weiterentwickeln. Zu diesem Zweck greift das Forschungsprojekt auf Datensätze (d.h. Event-Log-Daten verschiedener Prozesse) von Finanzinstitutionen in Liechtenstein zurück. In methodischer Hinsicht werden systematische Literaturanalysen, qualitative Ansätze (z.B. Interviews oder Beobachtungen) und computergestützte Methoden (z.B. Process Mining) eingesetzt. Aktuelle Studien beleuchten insbesondere die Rolle von Komplexität und IS-Design-Interventionen für Prozess- und Routinedynamik. Alles in allem soll dieses Forschungsprojekt einen Beitrag zur Prozessforschung mit Digital Trace Data leisten und wertvolle Implikationen für die Praxis liefern, die zu Prozessverbesserungen führen können.

Die Praxis der Achtsamkeit, d.h. der nicht wertenden Aufmerksamkeit für die Erfahrungen der Gegenwart, hat ihren Ursprung in der buddhistischen Tradition. Sie ist jedoch nicht nur ein spirituelles Konzept, sondern auch eine wissenschaftlich fundierte Disposition, die mit einer Vielzahl von geistigen Eigenschaften interagiert, darunter die Fähigkeiten, die eigene Aufmerksamkeit zu lenken und aufrechtzuerhalten und die eigenen Emotionen zu regulieren. Wenn Achtsamkeit innerhalb von Organisationen untersucht wird, korreliert sie unter anderem positiv mit der Arbeitsleistung, der Arbeitszufriedenheit und dem prosozialen Verhalten; und negativ mit Impulsivität, Feindseligkeit und Burnout. Darüber hinaus können Organisationen selbst als kollektive Schwarmintelligenz mehr oder weniger achtsam sein. Dennoch steckt die Forschung über die Anwendung von Achtsamkeitspraktiken innerhalb von Organisationen noch in den Kinderschuhen. Dieses Projekt zielt darauf ab, die Interaktion zwischen individueller und kollektiver Achtsamkeit in Organisationen und ihre theoretischen und praktischen Auswirkungen zu untersuchen. Darüber hinaus soll es Wege zu deren Verbesserung aufzeigen. Die Ergebnisse des Projekts sollen unser Verständnis von solchen Organisationen vertiefen, die es ihren Mitarbeitern ermöglichen, sich sowohl beruflich als auch persönlich zu gedeihen.

In this project, we construct a series of risk indices for global private investors (a global, european, north american and asian version). These risk indices will reflect the overall risk of typical multi-asset class portfolios of global private investors. They will be based on a modification of the financial turbulence measure of Kritzman and Li (2010).

Vor dem Hintergrund einer zunehmenden Globalisierung sowie der damit einhergehenden Zunahme des internationalen Steuerwettbewerbs zwischen verschiedenen Wirtschafts- und Steuerstandorten werden die Themen aggressive Steuerplanung und Steuerflucht in Verbindung mit bestimmten Steuerjurisdiktionen, welche als vermeintliche Steueroasen identifiziert werden, weltweit durch zahlreiche Studien, Untersuchungen und Listen zu Steueroasen, die von Nationalstaaten, Regierungsorganisationen (OECD, EU), Nichtregierungsorganisationen (Oxfam, Tax Justice Network) sowie von der steuerwissenschaftlichen Forschung veröffentlicht werden, zunehmend und sehr politisch in den Fokus gestellt. Die Studien, Untersuchungen und Listen zu Steueroasen verwenden dabei sehr unterschiedliche Identifikationskriterien und Untersuchungsansätze zur Klassifikation von Steuerjurisdiktionen als vermeintliche Steueroase.
Das Fehlen global akzeptierter, einheitlicher Identifikationskriterien und die Verwendung unterschiedlicher Untersuchungsansätze, aber auch die weiterhin umfassend vorherrschende Bezugnahme auf sehr veraltete Studien und Listen zu Steueroasen führen sowohl in den Steuerwissenschaften als auch in der politischen Anwendung zu erheblichen Interpretations- und Auslegungsproblemen auf denen wiederum zahlreiche Sanktionsmassnahmen gegen vermeintlich als Steueroase identifizierte Jurisdiktionen beruhen. Die im Rahmen des Forschungsprojekts erörterten Identifikationskriterien umfassen insbesondere die Bereiche Steuertransparenz, nationales und internationales Steuerrecht, Steuerregime, Steuergerechtigkeit, Aggressivität in Doppelbesteuerungsabkommen, Steuerbelastung sowie Niedrig- oder Nichtbesteuerung. Die Mehrheit der analysierten steuerwissenschaftlichen Literatur kreiert keine eigenen Identifikationskriterien und Steueroasenlisten, sondern verweist auf bereits existierende Kriterien und teilweise vollkommen veraltete Studien und Listen, was in einer gesondert durchgeführten Zitations- und Verweisdominanzanalyse verdeutlicht und aufgezeigt wird.
Die den Studien und Listen zugrundeliegenden Untersuchungsansätze lassen sich grundsätzlich in fünfverschiedene Kategorien unterteilen: Rein qualitativ, modifiziert qualitativ (Kombination aus qualitativen und quantitativen Komponenten), investitionsstrombasiert, rein datenbasiert und sonstige. Die imRahmen des Forschungsprojektes ebenfalls analysierten Steuermodelle verschiedener multinationaler Unternehmen und Konzerne zeigen auf, dass neuartige, rein datenbasierte Untersuchungsansätze amehesten zur Klassifikation von vermeintlich "neuen" Steueroasen geeignet sind. Ein Paradigmenwechsel von Studien und Listen, welche auf traditionellen Identifikationskriterien und
Steueroasenlisten basieren, hin zu Studien, welche eher stringente und datenbasierte Untersuchungsansätze verfolgen, ist somit notwendig, um sich mit dem Thema aggressive Steuerplanung und Steuerflucht in Verbindung mit Steueroasen sachgerecht auseinandersetzen zu können. Auch im Hinblick auf die Ver-öffentlichung der beiden Konsultationspapiere der OECD (Pillar 1 und Pillar 2) zur weltweiten Neustrukturierung der internationalen Unternehmensbesteuerung im Bereich der digitalen Wirtschaft (Pillar 1) sowie zur Einführung einer weltweiten Mindestbesteuerung (Pillar 2) werden die Themenbereiche aggressive Steuerplanung und Steuerflucht in Verbindung mit Steueroasen erneut eine signifikante Bedeutung erlangen, da insoweit insbesondere auf Impactanalysen abgestellt werden soll, wodurch ein einheitlicher Identifikationsstandard zur Klassifikation von Steueroasen unabdingbar wird.

Projektergebnisse:

The cyber threat landscape is constantly evolving, with new tools and technological advancements changing how adversaries conduct cyberattacks. With the progression of Artificial Intelligence (AI) and AI tools being openly available for various uses, attackers can leverage AI to drive attacks. These types of attacks are termed "offensive AI." Offensive AI enhances adversaries and enables them to launch more targeted and complex attacks that can be conducted at a higher frequency and larger scale. This dissertation shall provide a holistic overview of (i) how offensive AI changes the threat landscape and (ii) the limitations of offensive AI.

Das Projekt im Auftrag der Regierung des Fürstentums Liechtenstein bezweckt die inhaltliche Aufbereitung und systematische Analyse der Mandatory Disclosure Rules der OECD und der EU-Richtlinie 2018/822 zur Änderung der Richtlinie 2011/16/EU. Hierbei werden für Liechtenstein relevante Bereiche unter besonderer Berücksichtigung aktueller Entwicklungen strukturell dargestellt.