Natural Language Processing und Text Mining ermöglichen die gezielte Verarbeitung und Analyse von umfangreichen textuellen Datenbeständen und finden mittlerweile, nicht zuletzt auch begünstigt durch die aktuellen Entwicklungen im Bereich generativer KI-Technologien, in zahlreichen Forschungsdisziplinen und Unternehmensbereichen Anwendung. Dabei kommen verschiedene Verfahren und Algorithmen zum Einsatz, die aus benachbarten Themenfeldern und Forschungsdisziplinen wie der Künstlichen Intelligenz, dem Data Mining und der Psychologie stammen.

Die Vielzahl an physischen und digitalen Rechtsdokumenten, die in Kanzleien, Justizbehörden und Rechtsabteilungen von Unternehmen erstellt und ausgetauscht werden, birgt ein großes Potenzial für die automatische Textanalyse, um für den Menschen verborgene interessante Muster, Trends und Emotionen zu entdecken und damit menschliche Entscheidungsprozesse zu optimieren.

Ziel dieses Forschungsprojektes ist es, den Einsatz der verschiedenen Methoden, Techniken und Algorithmen dieses Themenbereichs im juristischen Kontext zu erforschen und zu evaluieren, wie die Methoden nutzbringend eingesetzt werden und welche Potenziale, aber auch Herausforderungen, sich daraus für die Gestaltung der verschiedenen digitalen Geschäftsprozesse in Unternehmen ergeben.

Ziel dieses Forschungsprojekts ist der Frage nachzugehen, welche Rolle Künstliche Intelligenz in der Arbeitswelt (aktuell und zukünftig) einnimmt und welche Implikationen sich daraus für unsere Arbeitsprozesse und unsere Zusammenarbeit mit anderen Individuen ergeben. Gegenwärtige Fragestellungen, die ausgehend von empirischen qualitativen Methoden untersucht werden, stellen insbesondere die Kollaboration hybrider Teams (bestehend aus Menschen und intelligenten Agenten) in den Mittelpunkt.

Für den juristischen Arbeitskontext steht die Rolle eines effizienten Wissensmanagements bei der Verarbeitung rechtlich relevanter Daten im Vordergrund. Als Arbeitsfeld, in dem hochsensible Daten verarbeitet werden, beinhaltet dies in dem Zusammenhang Fragen nach geeigneten Wissensmanagementsystemen zur Bewahrung von kodifiziertem Wissen. Auch KI-basierte Techniken zur Erschließung von kollektivem juristischem Wissen werden adressiert, um Wissenssilos zu vermeiden und die Wissenssuche über alle Wissensquellen hinweg intuitiv zu gestalten. 

Täglich entstehen im privaten sowie auch im juristischen Organisationsumfeld große Mengen an unstrukturierten Daten. Mit der Datenflut gehen verschiedene Herausforderungen einher. So stellt sich beispielsweise die Frage nach Methoden der effizienten und zuverlässigen automatischen Analyse und -auswertung stimmungs- und emotionsgeladener Konzepte und Aussagen aus benutzergenerierten Texten, ohne hierbei den Kontext dieser Konzepte und Aussagen außer Acht zu lassen.

Sentimentanalysen und die dabei häufig zum Einsatz kommenden Wörterbücher stellen eines der Untersuchungsobjekte im Rahmen dieses Forschungsprojekts dar. Neben der Entwicklung und Evaluation von domänenbasierten Wörterbüchern zur Erfassung zusammengesetzter Konzepte, wird die Rolle von Emotionen in verschiedenen Textarten analysiert und ausgehend von der Entwicklung einer Taxonomie erforscht, welche Rolle dem Kontext bei der Interpretation benutzergenerierter Inhalte zukommt.

KI-basierte maschinelle Übersetzungssysteme als Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) ermöglichen die automatisierte Übersetzung natürlichsprachlicher Texte in verschiedene Sprachen. Verschiedene KI-Softwarelösungen haben längst Einzug in den privaten und beruflichen Alltag gehalten und unterstützen Menschen effizient bei der Bewältigung ihrer kreativen und wissensintensiven Aufgaben.

Die Bewertung der Ergebnisse solcher Systeme basiert in der Regel auf technischen Metriken (wie z. B. dem BLEU-Score) oder auf der Wahrnehmung der Nutzerinnen und Nutzer im Kontext der zu bewältigenden Aufgaben. Die funktionsbezogene Rollenperspektive, die es ermöglicht, die tatsächlichen Auswirkungen von KI-Systemen auf den Arbeitskontext zu erfassen, wird hingegen häufig vernachlässigt.

Ziel des Forschungsprojekts ist es, diese rollenbezogene Perspektive ausgehend von empirisch-quantitativen Forschungsansätzen näher zu untersuchen und das Potenzial solcher Übersetzungsdienste zur Unterstützung menschlicher Aufgabenträger bei der Bewältigung besonders wissensintensiver und kreativer Aufgaben zu erforschen. In diesem Zusammenhang wird auch die linguistische Qualität der übersetzten Ergebnisse aus der Perspektive der menschlichen Wahrnehmung untersucht. Auf diese Weise sollen Empfehlungen für die zukünftige Zusammenarbeit von Menschen und künstlicher Intelligenz im Kontext der Arbeit abgeleitet werden.