Ein Markenzeichen für die Universität: wie kann die Identität der Universität in einem Bild verdichtet werden?

Vor dem Hintergrund eines verschärften Wettbewerbs um höhere Studentenquoten und begrenzte Fördermittel im Bildungsbereich der Bundesrepublik Deutschland ist das Thema der Studie die Erarbeitung und Gestaltung eines Universitäts-Logos am Beispiel der Universität Lüneburg. Dabei geht es jedoch keineswegs um den Entwurf eines neuen Universitäts-Logos, sondern um die Erarbeitung eines Konzeptionsraumes, in dem sich die Kreation eines Logos abspielen sollte. Die Ausführungen gliedern sich in zwei Abschnitte: Das erste Kapitel umfasst theoretische Grundlagen, die bei der Kreation eines Universitäts-Logos relevant sind. Dazu gehört insbesondere der Aspekt der Corporate Identity als Instrument des Identitätsmanagement. Das zweite Kapitel stellt die empirischen Ergebnisse einer Befragung von Mitgliedern der Universität dar und zwar Studenten, Professoren bzw. wissenschaftlichen und nichtwissenschaftlichen Mitarbeitern. Untersucht wird, wie sie die verschiedenen Logo-Fassungen bewerten, die an der Universität Lüneburg im Gebrauch sind, ob sie ein neues Logo wichtig finden und was sie in dem ihnen präsentierten Merkmalskatalog der Universität Lüneburg als zutreffend erachten. Die Ergebnisse der Studie können Richtschnur für die Entwicklung eines Logos sein, das nach innen und außen als Markenzeichen der Universität fungiert. Die Untersuchung macht deutlich, dass eine effektive Logogestaltung in Prozesse der psychischen Informationsverarbeitung eingebunden ist und an sozialtechnische Gesetzmäßigkeiten anknüpft, die auch beinhalten, dass eine häufige Präsenz des Logos im Blickfeld der Betrachter den Aneignungsprozess unterstützt. Das Logo sollte also bei jeglicher kommunikativer Aktivität der Universität Lüneburg erscheinen, sei es intern zur Information von Studierenden und Mitarbeitern oder extern zur Repräsentation der Universität. Um dies zu erreichen, muss das Logo effizient implementiert und mühelos genutzt werden können. (ICG2

Empathic Healthcare Chatbots: Comparing the Effects of Emotional Expression and Caring Behavior

The implementation of empathy to interactions with healthcare chatbots is considered promising since it is a crucial element in doctor-patient relationships. Existing research commonly conceptualizes the multifaceted concept of empathy unidimensional resulting in an insufficient consideration of different types of empathic expressions. Drawing on the assumption that emotional empathic expressions are perceived as more human-like but less authentic than empathic caring behavior, we compare the outcomes of both empathy types. We therefore conducted an online experiment with n=403 participants who interacted with one of five diagnosis chatbots each expressing a different type of empathy. First results support our hypothesis that emotional expressions increase social presence but decrease authenticity while the opposite is true for caring chatbots. Mediation analysis reveals that both function as opposing mediators between empathy type and the chatbot\u27s likeability. Our research thus contributes to a differentiated view on empathy in interactions with chatbots

THE ADVANCE OF DIAGNOSIS CHATBOTS: SHOULD WE FIRST AVOID DISTRUST BEFORE WE FOCUS ON TRUST?

Technological innovations like AI-based diagnosis chatbots will pave the way for a fundamental change in providing healthcare. While previous research mostly highlights the importance of trust in adopting new technologies, there is a lack of research on distrust. We argue that the avoidance of distrust towards novel technologies is crucial since negative emotions during initial interactions may harm subsequent trust-building processes. Therefore, our research aims to contribute to better understand the differences of trust and distrust towards diagnosis chatbots. To gain first deep insights into this new research area, we conducted a pilot usability study applying an innovative qualitative approach. First findings indicate that humans experience affect-based distrust and cognition-based trust towards diagnosis chatbots, while the opposite is true for doctor-patient-trust. We further argue that distrust goes beyond the absence of trust as it is triggered actively by negative emotions that may inhibit the adoption of new technologies