Im digitalen Zeitalter sind Innovationskraft und eine effiziente Adaption digitaler Technologien für Unternehmen entscheidend, um sich Wettbewerbsvorteile zu sichern. Der Einsatz digitaler Technologien für Innovation verspricht in diesem Zusammenhang nicht nur Produktivitätsvorteile, sondern steigert auch die Kundenzufriedenheit und macht Unternehmen agiler und widerstandsfähiger gegenüber Krisen. Eine zentrale Rolle spielt dabei die Anwendung von Big Data Analytics, jedoch bestehen derzeit erhebliche Forschungsbedarfe, um genauer zu ergründen, wie Big Data Analytics systematisch in Innovationsökosystemen genutzt werden können. Zum einen herrscht ein Mangel an Forschung über die strategischen Beiträge von Big Data Analytics für Innovation, insbesondere im Kontext des Zusammenwirkens verschiedener Akteure. Zum anderen liegt der Fokus bestehender Forschungsarbeiten oft nur auf Teilaspekten der Anwendung von Big Data Analytics und vernachlässigt umfassendere Betrachtungen, aus einer Ökosystem-Perspektive heraus. Für die Praxis liegen die primären Hürden dabei häufig nicht in der Technologie selbst, sondern in deren Adaption innerhalb der wertschöpfenden Strukturen von Unternehmen. Diese Dissertation zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen und untersucht die systematische Anwendung von Big Data Analytics in Innovationsökosystemen und nutzt dafür einen Design-Science-Research-Ansatz als übergeordnete Forschungsmethode. Im Dachbeitrag und in den Einzelbeiträgen des kumulativen Dissertationsvorhabens wird dafür gestaltungsorientierte Forschung angewendet, um theoretische Erkenntnisse direkt in die praktische Gestaltung und Entwicklung von Lösungen zu integrieren. Im Ergebnis liefert die Dissertation einen übergeordneten Ordnungsrahmen für die Anwendung von Big Data Analytics in Innovationsökosystemen, der die gesammelten Erkenntnisse aus dem Forschungsprojekt CODIFeY und den Einzelbeiträgen integriert. Damit trägt die Dissertation über den entwickelten Ordnungsrahmen und die IT-Artefakte der Einzelbeiträge dazu bei, ein besseres Verständnis für die strategische Nutzung digitaler Technologien zur Förderung von Innovation und Wettbewerbsvorteilen zu erreichen, was sowohl wissenschaftlich als auch praktisch einen Mehrwert bietet.:Danksagung i Einzelbeiträge iii Inhaltsverzeichnis iv Abkürzungsverzeichnis x Abbildungsverzeichnis xii Tabellenverzeichnis xiv Kurzzusammenfassung 1 Abstract 2 I. Dachbeitrag 3 1 Einleitung 3 1.1 Motivation 3 1.2 Problem- und Fragestellung 5 1.3 Zielstellung 8 1.4 Aufbau des Dachbeitrags 9 2 Forschungsansatz 11 2.1 Wissenschaftstheoretische Grundpositionierung 11 2.2 Forschungsmethode 12 2.2.1 Design Science Research als übergeordnetes Forschungsparadigma 12 2.2.2 Das Projekt Community-basierte Dienstleistungs-Innovation für e-Mobility 14 2.2.3 Aufbau des kumulativen Dissertationsvorhabens 17 3 Stand der Wissenschaft und Forschung 24 3.1 Big Data Analytics 24 3.2 Datengetriebene Innovation 25 3.3 Innovationsökosysteme aus der Perspektive der Service Dominant Logic 27 4 Gestaltung eines Ordnungsrahmens für die Anwendung von Big Data Analytics in Innovationsökosystemen 30 4.1 Das Modell eines Innovationsökosystems aus Sicht der Service Dominant Logic 30 4.2 Ableitung der Dimensionen des Ordnungsrahmens für die Anwendung von Big Data Analytics in Innovationsökosystemen 35 5 Eine Systematisierung von Anwendungsfällen von Big Data Analytics in Innovationsökosystemen 39 5.1 Big Data Analytics als Mittel für Innovation 39 5.2 Big Data Analytics als Ergebnis von Innovation 44 5.3 Demonstration & Evaluation des Ordnungsrahmens 50 6 Fazit 52 II. Research Papers of the Dissertation 55 Paper A – Capturing the Bigger Picture? Applying Text Analytics to Foster Open Innovation 55 A1 Introduction 57 A2 Background and Terminology 60 A2.1 Complexities of Sustainability-Oriented Innovation 60 A2.2 Open Innovation as an Instrument for Participation 62 A2.3 Sustainable-Oriented Innovation and Open Innovation 64 A2.4 Silent Stakeholders 67 A2.5 Research Focus: Text Analytics in Direct Search Methods for Sustainability-Oriented Innovation 69 A3 Action Research Study 72 A3.1 Description of the Action Research Cycle 72 A3.2 Diagnosing the Project Background 73 A3.3 Action Planning and Taking—Application of Text Analytics 77 A4 Results 82 A4.1 Findings from the Overall Discourse Analysis 82 A4.2 Findings from Zooming into Single Topics 84 A4.3 Applicability in the Innovation Process for the Label Development 85 A5 Discussion 87 A6 Implications and Conclusions 88 Paper B – What the Hack? – Towards a Taxonomy of Hackathons 92 B1 Introduction 93 B2 A Process-centric Perspective on Open Innovation and Hackathons 95 B3 Research Approach 97 B3.1 Taxonomy Development 97 B3.2 Literature Review 98 B4 A Taxonomy of Hackathons 101 B4.1 Overview of the Taxonomy 101 B4.2 Strategic Design Decisions 102 B4.3 Operational Design Decisions 104 B5 Discussion 107 B6 Conclusion 109 Paper C – Combining Open Innovation and Knowledge Management in Communities of Practice - An Analytics Driven Approach 110 C1 Introduction 111 C2 Foundations 113 C2.1 Knowledge Management and Innovation 113 C2.2 Communities of Practice 114 C2.3 Analytics domains 114 C3 Research Methodology 117 C4 Conceptual Framework for the Integration of Open Innovation and Knowledge Management 118 C4.1 Conceptual Data Model 119 C5 Implementation & Evaluation of a Pilot Project 122 C5.1 The Research Project CODIFeY 122 C5.2 Evaluation and Preliminary Findings 124 C6 Conclusions 126 Paper D – Entwicklung eines Analytics Framework für virtuelle Communities of Practice 127 D1 Einführung 128 D2 Grundlagen 130 D2.1 Communities of Practice 130 D2.2 Analytics 131 D2.3 Design eines Analytics Frameworks für Communities of Practice 132 D3 Demonstration und Evaluation im Projekt CODIFeY 136 D4 Fazit 138 Paper E – Teaching Data Driven Innovation – Facing a Challenge for Higher Education 139 E1 Introduction 140 E2 Foundations and Theoretical Underpinning 142 E2.1 Data Driven Innovation 142 E2.2 Teaching Data-Driven Innovation 142 E2.3 Pedagogical Approach 143 E3 Research Method 145 E3.1 General Morphological Analysis 145 E3.2 Data Collection and Empirical Analysis 146 E4 Design of the Morphological Box 148 E4.1 Teaching Method 148 E4.2 Course Setting 149 E4.3 Course Content 149 E4.4 Innovation Approach 150 E4.5 Morphological Box for Teaching Data Driven Innovation 151 E5 Teaching Cases 153 E5.1 Case A: Data Driven Value Generation for the Internet of Things 153 E5.2 Case B: Data Driven Innovation Project in the Field of E-mobility 154 E6 Conclusion 156 Paper F – Cross-Disciplinary Collaboration for Designing Data-Driven Products and Services 157 F1 Introduction 158 F2 Foundations and Theoretical Background 161 F2.1 Data Literacy as a Foundation for the Design of Data-Driven Product and Services 161 F2.2 Collaborative Processes and Knowledge Transfer 162 F2.3 Knowledge Boundaries 162 F2.4 Boundary Objects 163 F2.5 Boundary Objects for Collaboration Processes and Knowledge Integration 164 F3 Research Approach 166 F4 Design of the Data Vignette 169 F4.1 Thematic View 169 F4.2 Structural View 173 F5 Evaluation of the Artifact 178 F5.1 Artificial Evaluation Using the Guidelines of Modelling 178 F5.2 Application of the DV - A First Pilot 179 F6 Conclusion 182 Paper G – Towards the Development of a Typology of Big Data Analytics in Innovation Ecosystems 184 G1 Introduction 185 G2 Foundations 187 G2.1 The Role of Technology for Innovation Ecosystems 187 G2.2 Big Data Analytics in Innovation Ecosystems 188 G3 Research Approach 189 G4 Towards a Typology of Big Data Analytics in Innovation Ecosystems 190 G5 Further research 192 Paper H – Hackathons als Gestaltungswerkzeug für plattform-basierte digitale Ökosysteme 193 H1 Einleitung 194 H2 Grundlagen 196 H2.1 Plattform-basierte digitale Ökosysteme 196 H2.2 Hackathons als Gestaltungswerkzeug 197 H3 Forschungsmethode 199 H4 Hackathons für die Gestaltung plattform-basierter Ökosysteme 202 H4.1 Markt-orientierte Plattform-Hackathons 202 H4.2 Technologie-orientierte Plattform-Hackathons 204 H5 Fazit 206 Literaturverzeichnis xv Anhang li Anhang 1 li / In the digital age, the ability to innovate and the efficient adoption of digital technologies are crucial for companies to gain competitive advantages. The use of digital technologies for innovation promises not only productivity gains but also increases customer satisfaction and makes companies more agile and resilient to crises. The focus here is on the application of big data analytics, but there is currently still a considerable need for research to understand how big data analytics can be used systematically in innovation ecosystems. On the one hand, there is a lack of research on the strategic contributions of big data analytics to innovation, particularly in the context of the interaction of various actors. On the other hand, the focus of existing research often only addresses partial aspects of the application of big data analytics and neglects broader considerations from an ecosystem perspective. For practice, the primary hurdles often lie not in the technology itself but in its adaptation within the value-creating structures of companies. This dissertation aims to close this gap and examines the systematic application of big data analytics in innovation ecosystems, using a design science research approach as the overarching research method. In the summary and in the individual papers of the cumulative dissertation project, design-oriented research is used to integrate theoretical insights directly into the practical design and development of solutions. As a result, the dissertation provides an overarching framework for the application of big data analytics in innovation ecosystems, integrating the insights gathered from the CODIFeY research project and the individual contributions. The dissertation on the developed framework and the IT artifacts of the individual contributions contributes to a better understanding of the strategic use of digital technologies to promote innovation and competitive advantages, which offers added value both scientifically and practically.:Danksagung i Einzelbeiträge iii Inhaltsverzeichnis iv Abkürzungsverzeichnis x Abbildungsverzeichnis xii Tabellenverzeichnis xiv Kurzzusammenfassung 1 Abstract 2 I. Dachbeitrag 3 1 Einleitung 3 1.1 Motivation 3 1.2 Problem- und Fragestellung 5 1.3 Zielstellung 8 1.4 Aufbau des Dachbeitrags 9 2 Forschungsansatz 11 2.1 Wissenschaftstheoretische Grundpositionierung 11 2.2 Forschungsmethode 12 2.2.1 Design Science Research als übergeordnetes Forschungsparadigma 12 2.2.2 Das Projekt Community-basierte Dienstleistungs-Innovation für e-Mobility 14 2.2.3 Aufbau des kumulativen Dissertationsvorhabens 17 3 Stand der Wissenschaft und Forschung 24 3.1 Big Data Analytics 24 3.2 Datengetriebene Innovation 25 3.3 Innovationsökosysteme aus der Perspektive der Service Dominant Logic 27 4 Gestaltung eines Ordnungsrahmens für die Anwendung von Big Data Analytics in Innovationsökosystemen 30 4.1 Das Modell eines Innovationsökosystems aus Sicht der Service Dominant Logic 30 4.2 Ableitung der Dimensionen des Ordnungsrahmens für die Anwendung von Big Data Analytics in Innovationsökosystemen 35 5 Eine Systematisierung von Anwendungsfällen von Big Data Analytics in Innovationsökosystemen 39 5.1 Big Data Analytics als Mittel für Innovation 39 5.2 Big Data Analytics als Ergebnis von Innovation 44 5.3 Demonstration & Evaluation des Ordnungsrahmens 50 6 Fazit 52 II. Research Papers of the Dissertation 55 Paper A – Capturing the Bigger Picture? Applying Text Analytics to Foster Open Innovation 55 A1 Introduction 57 A2 Background and Terminology 60 A2.1 Complexities of Sustainability-Oriented Innovation 60 A2.2 Open Innovation as an Instrument for Participation 62 A2.3 Sustainable-Oriented Innovation and Open Innovation 64 A2.4 Silent Stakeholders 67 A2.5 Research Focus: Text Analytics in Direct Search Methods for Sustainability-Oriented Innovation 69 A3 Action Research Study 72 A3.1 Description of the Action Research Cycle 72 A3.2 Diagnosing the Project Background 73 A3.3 Action Planning and Taking—Application of Text Analytics 77 A4 Results 82 A4.1 Findings from the Overall Discourse Analysis 82 A4.2 Findings from Zooming into Single Topics 84 A4.3 Applicability in the Innovation Process for the Label Development 85 A5 Discussion 87 A6 Implications and Conclusions 88 Paper B – What the Hack? – Towards a Taxonomy of Hackathons 92 B1 Introduction 93 B2 A Process-centric Perspective on Open Innovation and Hackathons 95 B3 Research Approach 97 B3.1 Taxonomy Development 97 B3.2 Literature Review 98 B4 A Taxonomy of Hackathons 101 B4.1 Overview of the Taxonomy 101 B4.2 Strategic Design Decisions 102 B4.3 Operational Design Decisions 104 B5 Discussion 107 B6 Conclusion 109 Paper C – Combining Open Innovation and Knowledge Management in Communities of Practice - An Analytics Driven Approach 110 C1 Introduction 111 C2 Foundations 113 C2.1 Knowledge Management and Innovation 113 C2.2 Communities of Practice 114 C2.3 Analytics domains 114 C3 Research Methodology 117 C4 Conceptual Framework for the Integration of Open Innovation and Knowledge Management 118 C4.1 Conceptual Data Model 119 C5 Implementation & Evaluation of a Pilot Project 122 C5.1 The Research Project CODIFeY 122 C5.2 Evaluation and Preliminary Findings 124 C6 Conclusions 126 Paper D – Entwicklung eines Analytics Framework für virtuelle Communities of Practice 127 D1 Einführung 128 D2 Grundlagen 130 D2.1 Communities of Practice 130 D2.2 Analytics 131 D2.3 Design eines Analytics Frameworks für Communities of Practice 132 D3 Demonstration und Evaluation im Projekt CODIFeY 136 D4 Fazit 138 Paper E – Teaching Data Driven Innovation – Facing a Challenge for Higher Education 139 E1 Introduction 140 E2 Foundations and Theoretical Underpinning 142 E2.1 Data Driven Innovation 142 E2.2 Teaching Data-Driven Innovation 142 E2.3 Pedagogical Approach 143 E3 Research Method 145 E3.1 General Morphological Analysis 145 E3.2 Data Collection and Empirical Analysis 146 E4 Design of the Morphological Box 148 E4.1 Teaching Method 148 E4.2 Course Setting 149 E4.3 Course Content 149 E4.4 Innovation Approach 150 E4.5 Morphological Box for Teaching Data Driven Innovation 151 E5 Teaching Cases 153 E5.1 Case A: Data Driven Value Generation for the Internet of Things 153 E5.2 Case B: Data Driven Innovation Project in the Field of E-mobility 154 E6 Conclusion 156 Paper F – Cross-Disciplinary Collaboration for Designing Data-Driven Products and Services 157 F1 Introduction 158 F2 Foundations and Theoretical Background 161 F2.1 Data Literacy as a Foundation for the Design of Data-Driven Product and Services 161 F2.2 Collaborative Processes and Knowledge Transfer 162 F2.3 Knowledge Boundaries 162 F2.4 Boundary Objects 163 F2.5 Boundary Objects for Collaboration Processes and Knowledge Integration 164 F3 Research Approach 166 F4 Design of the Data Vignette 169 F4.1 Thematic View 169 F4.2 Structural View 173 F5 Evaluation of the Artifact 178 F5.1 Artificial Evaluation Using the Guidelines of Modelling 178 F5.2 Application of the DV - A First Pilot 179 F6 Conclusion 182 Paper G – Towards the Development of a Typology of Big Data Analytics in Innovation Ecosystems 184 G1 Introduction 185 G2 Foundations 187 G2.1 The Role of Technology for Innovation Ecosystems 187 G2.2 Big Data Analytics in Innovation Ecosystems 188 G3 Research Approach 189 G4 Towards a Typology of Big Data Analytics in Innovation Ecosystems 190 G5 Further research 192 Paper H – Hackathons als Gestaltungswerkzeug für plattform-basierte digitale Ökosysteme 193 H1 Einleitung 194 H2 Grundlagen 196 H2.1 Plattform-basierte digitale Ökosysteme 196 H2.2 Hackathons als Gestaltungswerkzeug 197 H3 Forschungsmethode 199 H4 Hackathons für die Gestaltung plattform-basierter Ökosysteme 202 H4.1 Markt-orientierte Plattform-Hackathons 202 H4.2 Technologie-orientierte Plattform-Hackathons 204 H5 Fazit 206 Literaturverzeichnis xv Anhang li Anhang 1 li

Diese Dissertation beschäftigt sich mit der passiven Probenahme von hydrophoben organischen Schadstoffen in Oberflächengewässern: Polyaromatische Kohlenwasserstoffe (PAK), polychlorierte Biphenyle (PCB), polybromierte Biphenylether (PBDE), Organochlorpestizide (u. a. HCH, DDX) und weitere hydrophobe Pestizide. Die Zielstellung dieser Arbeit lag bei der Validierung des Silikonstabs als Alternativmethode im Gewässermonitoring zu konventionellen Probenahmetechniken wie Schöpf- und Wochenmischproben der Wasserphase sowie Schwebstoffanalysen. Die Probenahme mit dem Silikonstab erfolgte durch dessen Exposition im Gewässer für einen Zeitraum zwischen einer Woche und mehreren Monaten. Nach Einholung wurden die im Silikonstab akkumulierten Schadstoffe (Analyten) mittels instrumenteller Analytik quantifiziert. Die Probenaufgabe erfolgte ohne vorherige Lösungsmittelextraktion durch direktes Erhitzen des Silikonstabs, wodurch die Analyten vom Polymer desorbieren (Thermodesorption). Die durch Hitze freigesetzten Analyten wurden direkt auf eine chromatographische Trennsäule gegeben und massenspektroskopisch quantifiziert. Nach Erhalt der Ergebnisse der Silikonstab-Analytik gibt es verschiedene Herangehensweisen für die Berechnung der zeitgemittelten Analytkonzentrationen im Gewässer, die in dieser Arbeit vorgestellt und diskutiert werden. Dazu gehören die Verwendung von experimentellen Daten aus Kalibrierversuchen und Berechnungen auf Grundlage von physikochemischen Eigenschaften der Analyten wie dem Sammler-Wasser-Verteilungskoeffizienten. Im Zuge dieser Arbeit wurde die Aufnahmekinetik des Silikonstabs bei verschiedenen Temperaturen und Fließgeschwindigkeiten mit Hilfe von Kalibrierversuchen untersucht. Die gewonnenen experimentellen Daten wurden für die Entwicklung von Rechenmodellen herangezogen, mit denen das Aufnahmeverhalten vorgesagt werden soll. Es wurden Sammler-Wasser-Verteilungskoeffizienten für den Silikonstab u. a. mit der Kosolvenzmethode bestimmt und als Parameter für die Berechnung von zeitgemittelten Analytkonzentrationen des Gewässers verwendet. Für die Validierung wurde der Silikonstab in zwei Gewässergütemessstationen der Fließgewässer Mulde (Dessau) und Elbe (Magdeburg) in Durchflussbehältern exponiert und die zeitgemittelten Analytkonzentrationen mit verschiedenen Rechenmodellen bestimmt. Die erhaltenen Werte werden mit gleichzeitig entnommenen Wochenmischproben der Wasserphase sowie monatlichen Schwebstoffproben verglichen und die Eignung des Silikonstabs als alternative Probenahmemethode für das Umweltmonitoring von Oberflächengewässern diskutiert.

To offer customisable software, there are two main concepts yet: software product lines that allow the product customisation based on a fixed set of variability and software ecosystems, allowing an open product customisation based on a common platform. Offering a software family that enables external developers to supply software artefacts means to offer a common platform as part of an ecosystem and to sacrifice variability control. Keeping full variability control means to offer a customisable product as a product line, but without the support for external contributors. This thesis proposes a third concept of variable software: partly open software families. They combine a customisable platform similar to product lines with controlled openness similar to ecosystems. As a major contribution of this thesis a variability modelling concept is proposed which is part of a variability management for these partly open software families. This modelling concept is based on feature models and extends them to support open variability modelling by means of interfaces, structural interface specifications and the inclusion of semantic information. Additionally, the introduction of a rights management allows multiple contributors to work with the model. This is required to enable external developers to use the model for the concrete extension development. The feasibility of the proposed model is evaluated using a prototypically developed modelling tool and by means of a case study based on a car infotainment system.

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To offer customisable software, there are two main concepts yet: software product lines that allow the product customisation based on a fixed set of variability and software ecosystems, allowing an open product customisation based on a common platform. Offering a software family that enables external developers to supply software artefacts means to offer a common platform as part of an ecosystem and to sacrifice variability control. Keeping full variability control means to offer a customisable product as a product line, but without the support for external contributors. This thesis proposes a third concept of variable software: partly open software families. They combine a customisable platform similar to product lines with controlled openness similar to ecosystems. As a major contribution of this thesis a variability modelling concept is proposed which is part of a variability management for these partly open software families. This modelling concept is based on feature models and extends them to support open variability modelling by means of interfaces, structural interface specifications and the inclusion of semantic information. Additionally, the introduction of a rights management allows multiple contributors to work with the model. This is required to enable external developers to use the model for the concrete extension development. The feasibility of the proposed model is evaluated using a prototypically developed modelling tool and by means of a case study based on a car infotainment system.

Diese Dissertation beschäftigt sich mit der passiven Probenahme von hydrophoben organischen Schadstoffen in Oberflächengewässern: Polyaromatische Kohlenwasserstoffe (PAK), polychlorierte Biphenyle (PCB), polybromierte Biphenylether (PBDE), Organochlorpestizide (u. a. HCH, DDX) und weitere hydrophobe Pestizide. Die Zielstellung dieser Arbeit lag bei der Validierung des Silikonstabs als Alternativmethode im Gewässermonitoring zu konventionellen Probenahmetechniken wie Schöpf- und Wochenmischproben der Wasserphase sowie Schwebstoffanalysen. Die Probenahme mit dem Silikonstab erfolgte durch dessen Exposition im Gewässer für einen Zeitraum zwischen einer Woche und mehreren Monaten. Nach Einholung wurden die im Silikonstab akkumulierten Schadstoffe (Analyten) mittels instrumenteller Analytik quantifiziert. Die Probenaufgabe erfolgte ohne vorherige Lösungsmittelextraktion durch direktes Erhitzen des Silikonstabs, wodurch die Analyten vom Polymer desorbieren (Thermodesorption). Die durch Hitze freigesetzten Analyten wurden direkt auf eine chromatographische Trennsäule gegeben und massenspektroskopisch quantifiziert. Nach Erhalt der Ergebnisse der Silikonstab-Analytik gibt es verschiedene Herangehensweisen für die Berechnung der zeitgemittelten Analytkonzentrationen im Gewässer, die in dieser Arbeit vorgestellt und diskutiert werden. Dazu gehören die Verwendung von experimentellen Daten aus Kalibrierversuchen und Berechnungen auf Grundlage von physikochemischen Eigenschaften der Analyten wie dem Sammler-Wasser-Verteilungskoeffizienten. Im Zuge dieser Arbeit wurde die Aufnahmekinetik des Silikonstabs bei verschiedenen Temperaturen und Fließgeschwindigkeiten mit Hilfe von Kalibrierversuchen untersucht. Die gewonnenen experimentellen Daten wurden für die Entwicklung von Rechenmodellen herangezogen, mit denen das Aufnahmeverhalten vorgesagt werden soll. Es wurden Sammler-Wasser-Verteilungskoeffizienten für den Silikonstab u. a. mit der Kosolvenzmethode bestimmt und als Parameter für die Berechnung von zeitgemittelten Analytkonzentrationen des Gewässers verwendet. Für die Validierung wurde der Silikonstab in zwei Gewässergütemessstationen der Fließgewässer Mulde (Dessau) und Elbe (Magdeburg) in Durchflussbehältern exponiert und die zeitgemittelten Analytkonzentrationen mit verschiedenen Rechenmodellen bestimmt. Die erhaltenen Werte werden mit gleichzeitig entnommenen Wochenmischproben der Wasserphase sowie monatlichen Schwebstoffproben verglichen und die Eignung des Silikonstabs als alternative Probenahmemethode für das Umweltmonitoring von Oberflächengewässern diskutiert.:I ZUSAMMENFASSUNG ...................................................................................................... 2 II INHALTSVERZEICHNIS .................................................................................................. 3 III ABBILDUNGSVERZEICHNIS .......................................................................................... 5 IV TABELLENVERZEICHNIS ................................................................................................ 6 V GLEICHUNGSVERZEICHNIS ............................................................................................ 7 VI ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS........................................................................................... 9 0 VIELEN DANK AN … ...................................................................................................... 11 1. EINLEITUNG ................................................................................................................ 12 1.1 Wasser, seine Nutzung und Verschmutzung ............................................................ 12 1.2 Das Wasser und seine Schadstoffe .......................................................................... 15 1.3 Monitoring von Oberflächengewässern .................................................................... 17 1.3.1 Entnahme konventioneller Schöpfproben .............................................................. 17 1.3.2 Entnahme von Mischproben (integrative oder Kompositproben) ........................... 18 1.3.3 Probenahme des Schwebstoffanteils in der Wasserphase .................................... 19 2. PASSIVSAMMLER IN DER WASSERANALYTIK ................................................................ 21 2.1 Theoretische Grundlagen ......................................................................................... 21 2.1.1 Allgemeiner Aufbau von Passivsammlern ............................................................... 23 2.1.2 Die einzelnen Schritte von der Wasser- in die Sammelphase ................................ 25 2.1.3 Adsorptive und absorptive Akkumulation des Analyten in der Sammelphase ........ 26 2.2 Passivsammlersysteme in der Wasseranalytik ......................................................... 28 2.2.1 Absorbierende Passivsammler für hydrophobe Analyten ....................................... 28 2.2.1.1 Semipermeable membrane device (SPMD) .......................................................... 28 2.2.1.2 LDPE-Streifen (LDPE strips) ................................................................................ 29 2.2.1.3 Silikonplatten (silicone sheets) ........................................................................... 30 2.2.1.4 Chemcatcher ...................................................................................................... 31 2.2.1.5 Lösungsmittelfreie Passivsammler (MESCO / Silikonstab) .................................. 32 2.2.2 Absorbierende Passivsammler für polare Analyten ............................................... 35 2.2.2.1 Polar organic integrative Sampler (POCIS) ......................................................... 35 2.2.2.2 Chemcatcher ...................................................................................................... 35 2.3 Auswertung von Passivsammlerdaten ..................................................................... 35 2.3.1 Gleichgewichtssammler ......................................................................................... 36 2.3.2 Laborkalibrierung .................................................................................................. 37 2.3.3 In-situ-Kalibrierung mit Performance Reference Compounds (PRC) ...................... 38 2.3.4 Validierung von Passivsammlern............................................................................ 39 3. LÖSLICHKEIT UND THERMODYNAMISCHES GLEICHGEWICHT ...................................... 41 3.1 Freie Enthalpie und chemisches Potential ................................................................ 41 3.2 Lineare freie Energie-Beziehungen (LFER) für die Abschätzung von KSW ................ 41 3.3 Kosolvenzmodelle für die Modellierung von KSW ...................................................... 43 3.3.1 Log-Linear-Modell von Yalkowsky .......................................................................... 43 3.3.2 Freie Enthalpie-Ansatz (Khossravi-Connors-Modell) .............................................. 44 3.3.3 Jouyban-Acree-Modell ............................................................................................ 44 4. MATERIAL UND METHODEN ......................................................................................... 45 4.1 Präparation der verwendeten Passivsammler .......................................................... 45 4.2 Laborkalibrierung zur Bestimmung von Sammelraten ............................................... 45 4.2.1 Beschreibung der Versuche für die Silikonstab-Kalibrierung .................................. 45 4.3 Experimentelle Bestimmung von Sammler-Wasser-Verteilungskoeffizienten KSW ... 48 4.3.1 Zeitabhängige KSW-Bestimmung in der Wasserphase .......................................... 48 4.3.2 KSW-Bestimmung mit der Kosolvenzmethode ....................................................... 50 4.4 Validierung des Silikonstabs an limnischen Gewässergütemessstationen ............... 52 5. ERGEBNISSE UND DISKUSSION ................................................................................... 55 5.1 Sammelraten RS für den Silikonstab aus Kalibrierversuchen .................................... 55 5.1.1 Temperaturabhängigkeit ....................................................................................... 58 5.1.2 Einfluss der Hydrodynamik auf die Aufnahmekinetik von PAK ................................ 59 5.1.3 Modellierung von Sammelraten .............................................................................. 62 5.1.3.1 Polynomisches Modell nach Vrana [137] ............................................................. 62 5.1.3.2 Diffusionsmodell nach Booij [71] ......................................................................... 64 5.1.3.3 Diffusionsmodell nach Rusina [85] ...................................................................... 66 5.1.4 Wahl der geeigneten In-situ-Kalibrierung am Beispiel eines Kalibrierversuchs ..... 67 5.1.4.1 Berechnung von In-situ-Sammelraten mit RS-Modellen ...................................... 68 5.1.4.2 Berechnung von In-situ-Sammelraten über Eliminierung von PRCs .................... 69 5.1.4.3 Vergleich Modelle und PRCs mit experimentellen Sammelraten .......................... 70 5.2 Experimentelle Bestimmung des Sammler-Wasser-Verteilungskoeffizienten KSW ... 73 5.2.1 Zeitabhängige KSW-Bestimmung in der Wasserphase .......................................... 73 5.2.2 Zusammenfassung KSW(t)-Versuche in der Wasserphase .................................... 81 5.2.3 KSW-Bestimmung mit der Kosolvenzmethode ....................................................... 81 5.2.3.1 Kosolvenzmodelle ............................................................................................... 83 5.2.4 Zusammenfassung ................................................................................................ 90 5.3 Empirische Modelle zur Abschätzung von KSW-Werten ............................................ 92 5.3.1 Lineare Korrelation des KSW mit physikochemischen und Molekülparametern ...... 92 5.3.2 Berechnung mit Mehrparameter-Regression (LSER) .............................................. 95 5.3.3 Zusammenfassung Abschätzung von KSW-Werten für den Silikonstab ................. 97 5.4 Freilandvalidierung des Silikonstab-Passivsammlers ................................................ 97 5.4.1 Ausbringung an Gewässergütemessstationen....................................................... 97 5.4.1.1 Validierung des Silikonstabs mit Wasserproben ............................................... 100 5.4.1.2 Validierung des Silikonstabs mit Sedimentproben ............................................ 102 5.4.2 Validierung des Silikonstabs bei Laborvergleichsstudien ..................................... 105 6. ERGEBNISSE UND AUSBLICK ..................................................................................... 105 VII LITERATURVERZEICHNIS ......................................................................................... 107 VIII ANHANG ................................................................................................................. 116

This cumulative dissertation captures the sharing economy’s sustainability dynamics by applying a macro-, meso-, and micro-level analysis to investigate the actors and elements involved in constituting the field. On a macro-level, the first study examines the social, political, and economic context that shapes (non-)sustainable sharing entrepreneurs’ behavior. The second study's meso-level analysis investigates how sharing entrepreneurs affect other organizations and communities to act more sustainable. Lastly, the third study adopts a micro-level analysis that focuses on entrepreneurs’ identity formation in the contested sharing economy. Overall, this dissertation contributes to a more fine-grained understanding of sustainability in the sharing economy and the various actors and elements involved in constituting the field. Moreover, the dissertation highlights the actions and interventions necessary for the sharing economy’s sustainability path.:List of Tables List of Figures List of Abbreviations CHAPTER 1: Background and Research Gap 1.1 Theoretical Framework 1.1.1 The Evolution of the Sharing Economy 1.1.2 Theoretical Perspectives on Entrepreneurial Ecosystems 1.1.3 Theoretical Perspectives on Organizational Identity Work 1.2 Research Purpose and Scientific Contribution 1.2.1 Research Article I 1.2.2 Research Article II 1.2.3 Research Article III References CHAPTER 2: Research Article I CHAPTER 3: Research Article II 3.1 Introduction 3.2 Theoretical Background 3.2.1 Entrepreneurial Ecosystems 3.2.2 Sustainability in the Sharing Economy 3.3 Data and Method 3.3.1 Research Context 3.3.2 Sampling Logic and Data Collection 3.3.3 Data Analysis 3.4 Findings 3.4.1 Building a Supportive Environment 3.4.2 Disrupting Normative Standards 3.4.3 Reframing the Sustainability Paradigm 3.5 Discussion 3.5.1 Implications for Theory 3.5.2 Implications for Practice 3.5.3 Limitations and Future Research References CHAPTER 4: Research Article III 4.1 Introduction 4.2 Theoretical Background 4.2.1 Identity Narratives in Contested Fields 4.2.2 Label Work and Collective Identity 4.3 Methodology 4.3.1 Research Setting: The Sharing Economy as a Contested Field 4.3.2 Data Sources and Collection 4.3.3 Data Analysis 4.4 Findings 4.4.1 Embracing the Label for Configuring Local Identity and Field Aspirations 4.4.2 Fixing the Label to Signal Distinctiveness 4.4.3 Unfixing the Label to Embrace Tensions and Ambiguities 4.4.4 Re-Fixing the Label to Consolidate a Collective Identity 4.5 Discussion 4.6 Conclusion References

Im ersten Teil meiner Arbeit habe ich den Einfluss von Seeentstehung und fischereilicher Bewirtschaftung auf Artenreichtum und Zusammensetzung der Fischgemeinschaften in kleinen Seen untersucht. Dafür habe ich fischereilich ungenutzte Naturseen als Referenz herangezogen und deren Fischgemeinschaft mit der von unbewirtschafteten Baggerseen, sowie fischereilich genutzten Baggerseen und Naturseen verglichen. Im zweiten Teil meiner Arbeit habe ich die Mechanismen der Totholzrekrutierung in Baggerseen untersucht und die Wichtigkeit von Totholz und anderen Litoralstrukturen im Vergleich zu den klassischen Seenvariablen Nährstoffgehalt und Seemorphologie auf die Fischabundanz im Litoral analysiert. Des Weiteren habe ich die Habitat-spezifischen Effekte auf die artspezifische, litorale Fischabundanz und die Effekte von zusätzlich eingebrachten Totholzbündeln auf die Abundanz typischer Fischarten in Baggerseen analysiert. Ich habe herausgefunden, dass fischereiliche Bewirtschaftung die Anzahl der Fischarten in Bagger- und Naturseen erhöht ohne die Zusammensetzung der Fischgemeinschaft im Vergleich zu fischereilich ungenutzten Naturseen signifikant zu verändern. Im Gegensatz dazu unterscheidet sich die Fischgemeinschaft in fischereilich ungenutzten Baggerseen durch das Fehlen von typischen Seefischarten und eine hohe Variabilität in der Zusammensetzung zwischen den Gewässern. Ich konnte zeigen, dass die litorale Totholzmenge in Baggerseen durch die Baumdichte am Ufer in Kombination mit der Windrichtung, durch fischereiliche Bewirtschaftung in Interaktion mit der Uferneigung und das Alter der Gewässer getrieben wird und entsprechend in jungen Baggerseen niedriger ist als in alten Naturseen. Ich fand heraus, dass Litoralstrukturen, wie Totholz, wertvolle Lebensräume darstellen, wichtige Deskriptoren der art-spezifischen, litoralen Fischabundanz sind und die Fischabundanz grundsätzlich mit der Strukturmenge ansteigt. / In the first part of my thesis, I studied the effects of lake genesis and fisheries management on fish species richness and community composition in small lakes. I used fish communities in unmanaged natural lakes as reference and compared them to unmanaged gravel pit lakes as well as managed gravel pit and natural lakes. In the second part, I investigated the recruitment of littoral deadwood in gravel pit lakes and analysed the importance of deadwood and other littoral structures on littoral fish abundance in gravel pit lakes compared to the lake environmental variables such as nutrient level and lake morphology. I further analysed habitat-specific effects on species-specific littoral fish abundance and focussed explicitly on the effects of deadwood bundles implemented in the littoral zone. I found fisheries management to increase the number of fish species in gravel pit and natural lakes, but not leading to different fish community compositions compared to unmanaged natural lakes. By contrast, unmanaged gravel pit lakes were characterized by a lack of typical lake fish species and a high variation in fish community composition among lakes (β-diversity). I detected littoral deadwood densities in gravel pit lakes to be mainly driven by lake age, riparian tree density in interaction with wind direction and littoral slope in angler-managed lakes, with lowest deadwood densities in shallow areas of angler-managed lakes. Furthermore, deadwood densities were lower in young gravel pit lakes compared to old natural lakes. I detected littoral structures, such as littoral deadwood, as appropriate habitats and important descriptors of the species-specific, littoral fish abundance in gravel pit lakes with generally positive effects of structure extension on fish abundance. Littoral habitat characteristics were mostly of similar, or even higher, importance for fish abundance compared to lake environmental factors.

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