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Herausforderungen der künstlichen Intelligenz in der Sozialwirtschaft

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Aktuelle Diskurse in der Sozialwirtschaft V

Part of the book series: Perspektiven Sozialwirtschaft und Sozialmanagement ((PSOSO))

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Zusammenfassung

Im vorliegenden Beitrag werden zunächst die technischen Grundlagen aktueller Anwendungen aus dem Feld der Künstlichen Intelligenz für das Feld der Sozialwirtschaft aufbereitet. Insbesondere wird die Unterscheidung zwischen starker und schwacher KI herausgearbeitet und die Grundprinzipien des maschinellen Lernens erläutert. Anschließend werden die Chancen und Risiken dieser Technologie bei der Risikodiagnostik in der Sozialen Arbeit dargestellt. Eine Betrachtung der Potenziale, die Chatbots für Sozialwirtschaft bereithalten, schließt den Beitrag.

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Literatur

  • Aggarwal, C. C. (2021). Artificial Intelligence: A Textbook (1st ed. 2021 Edition). Springer.

    Google Scholar 

  • Azad, S., & Wietfeldt, D. (2015). Scham in interkulturellen Mediationen. Die Wirtschaftsmediation, 4, 82–85.

    Google Scholar 

  • Bartneck, C., Lütge, C., Wagner, A., & Welsh, S. (2020). An Introduction to Ethics in Robotics and AI (1st ed. 2021 Edition). Springer.

    Google Scholar 

  • Bellman, S., Johnson, E. J., Kobrin, S. J., & Lohse, G. L. (2004). International Differences in Information Privacy Concerns: A Global Survey of Consumers. The Information Society, 20(5), 313–324. https://doi.org/10.1080/01972240490507956

    Article  Google Scholar 

  • Bittmann, F. (2014). Soziologie der Zukunft. Intelligente Maschinen und ihr Einfluss auf die Gesellschaft. epubli.

    Google Scholar 

  • Eckl, M., & Ghanem, C. (2020). Big Data, quantitative Textanalyse und Forschung in der Sozialen Arbeit. In N. Kutscher, T. Ley, U. Seelmeyer, F. Siller, A. Tillmann, & I. Zorn (Hrsg.), Handbuch Soziale Arbeit und Digitalisierung (S. 625–638). Beltz Juventa.

    Google Scholar 

  • Eckl, M., Prigge, J., Schildknecht, L., & Ghanem, C. (2020). Zehn Jahre Soziale Passagen: Eine empirische Analyse ihrer ThemenTen years of Soziale Passagen: An empirical analysis of the journal’s topics. Soziale Passagen, 12, 57–80. https://doi.org/10.1007/s12592-020-00346-1

    Article  Google Scholar 

  • Ghanem, C., Eckl, M., Lehmann, R., & Widerhold, J.-P. (2021). „Irgendwie fühle ich mich als Angehörige alleine gelassen“. Eine automatisierte Analyse eines Onlineforums für Angehörige von Inhaftierten. In M. Wunder (Hrsg.), Digitalisierung und Sozial Arbeit—Transformationen und Herausforderungen (S. 240–255). Klinkhardt. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0111-pedocs-231731

  • Grandeit, P., Haberkern, C., Lang, M., Albrecht, J., & Lehmann, R. (2020). Using BERT for Qualitative Content Analysis in Psycho-Social Online Counseling. 4TH WORKSHOP ON NLP AND CSS at the EMNLP 2020 The 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. https://www.aclweb.org/anthology/2020.nlpcss-1.2/

  • Gutwald, R., Burghardt, J., Kraus, M., Reder, M., Lehmann, R., & Müller, N. (2021). Soziale Konflikte und Digitalisierung Chancen und Risiken digitaler Technologien bei der Einschätzung von Kindeswohlgefährdungen. EthikJournal, 7(2).

    Google Scholar 

  • Harwardt, M., & Köhler, M. (2023). Künstliche Intelligenz. In M. Harwardt & M. Köhler (Hrsg.), Künstliche Intelligenz entlang der Customer Journey: Einsatzpotenziale von KI im E-Commerce (S. 21–29). Springer Fachmedien. https://doi.org/10.1007/978-3-658-39109-6_3

  • Hey, P., Schüürmann, S., Stieler, M., & Lehmann, R. (2022). Erfolgsfaktoren des Projektes Streetwork im Netz – Erste Ergebnisse des Modellprojekts zur Qualitätssicherung der webbasierten aufsuchenden Sozialarbeit von Condrobs e.V. Suchttherapie, 23(S 01), S39_1.

    Google Scholar 

  • Johnson, W., Clancy, T., & Bastian, P. (2015). Child abuse/neglect risk assessment under field practice conditions: Tests of external and temporal validity and comparison with heart disease prediction. Children and youth services review, 56, 76–85.

    Article  Google Scholar 

  • La Valle, I., Graham, B., & Payne, L. (2016). A consistent identifier in education and children’s services. Department for Education. https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/534744/Consistent_identifier__report_July_2016.pdf

  • Lehmann, R. (2020). Die Professionalisierung der Onlineberatung. FORUM Sexualaufklärung und Familienplanung, 2, 3–5.

    Google Scholar 

  • McTear, M., Callejas, Z., & Griol, D. (2016). The Conversational Interface. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-32967-3

    Article  Google Scholar 

  • Nichol, A. (2020). 5 Levels of Conversational AI – 2020 Update. Rasa. https://rasa.com/blog/5-levels-of-conversational-ai-2020-update/

  • Peters, M. A., Jackson, L., Papastephanou, M., Jandrić, P., Lazaroiu, G., Evers, C. W., Cope, B., Kalantzis, M., Araya, D., Tesar, M., Mika, C., Chen, L., Wang, C., Sturm, S., Rider, S., & Fuller, S. (2023). AI and the future of humanity: ChatGPT-4, philosophy and education – Critical responses. Educational Philosophy and Theory, 1–35. https://doi.org/10.1080/00131857.2023.2213437

  • Pietsch, W., & Wernecke, J. (2017). Einführung: Zehn Thesen zu Big Data und Berechenbarkeit. Berechenbarkeit der Welt? Philosophie und Wissenschaft im Zeitalter von Big Data, 13–35.

    Google Scholar 

  • Rinck, M., & Becker, E. S. (2020). Lernpsychologische Grundlagen. In J. Hoyer & S. Knappe (Hrsg.), Klinische Psychologie & Psychotherapie (S. 113–135). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-61814-1_4

  • Schneiders, K., & Schönauer, A.-L. (2022). Fachkräftemangel in der Sozialwirtschaft: Empirische Befunde zu Ursachen und Handlungsbedarfen. In C. Gehrlach, M. von Bergen, & K. Eiler (Hrsg.), Zwischen gesellschaftlichem Auftrag und Wettbewerb: Sozialmanagement und Sozialwirtschaft in einem sich wandelnden Umfeld (S. 355–370). Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-35381-0_21

  • Schrödter, M., Bastian, P., & Taylor, B. (2018). Risikodiagnostik in der Sozialen Arbeit an der Schwelle zum „digitalen Zeitalter“ von Big Data Analytics. ResearcheGate. https://www.researchgate.net/publication/323267949_Risikodiagnostik_in_der_Sozialen_Arbeit_an_der_Schwelle_zum_digitalen_Zeitalter_von_Big_Data_Analytics

  • Schrödter, M., Bastian, P., & Taylor, B. (2020). Risikodiagnostik und Big Data Analytics in der Sozialen Arbeit. In N. Kutscher, T. Ley, U. Seelmeyer, F. Siller, A. Tillmann, & I. Zorn (Hrsg.), Handbuch Soziale Arbeit und Digitalisierung (S. 255–264). Beltz-Juventa: Weinheim, Germany.

    Google Scholar 

  • Schrödter, P., & Bastian, M. (2019). Risikodiagnostik durch Big Data Analytics im Kinderschutz. ARCHIV für Wissenschaft und Praxis der sozialen Arbeit, 02, 40–49.

    Google Scholar 

  • Stieler, M., Lipot, S., & Lehmann, R. (2022). Zum Stand der Onlineberatung in Zeiten der Corona-Krise. Entwicklungs- und Veränderungsprozesse der Onlineberatungslandschaft. e-beratungsjournal, 18(1), 50–65. https://doi.org/10.48341/262p-7t64

  • van der Put, C. E., Assink, M., & van Solinge, N. F. B. (2017). Predicting child maltreatment: A meta-analysis of the predictive validity of risk assessment instruments. Child abuse & neglect, 73, 71–88.

    Article  Google Scholar 

  • Wu, T., He, S., Liu, J., Sun, S., Liu, K., Han, Q.-L., & Tang, Y. (2023). A Brief Overview of ChatGPT: The History, Status Quo and Potential Future Development. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 10(5), 1122–1136. https://doi.org/10.1109/JAS.2023.123618

    Article  Google Scholar 

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Lehmann, R. (2024). Herausforderungen der künstlichen Intelligenz in der Sozialwirtschaft. In: Kolhoff, L. (eds) Aktuelle Diskurse in der Sozialwirtschaft V. Perspektiven Sozialwirtschaft und Sozialmanagement. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-43290-4_9

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