KI-gestützte Bewertung der Qualität von Inhalten auf Informationsplattformen

Diese Arbeit erfolgt in Kooperation mit der Tür an Tür – Digitalfabrik gGmbH, welche Integreat anbietet. Integreat ist Deutschlands größte mehrsprachige Informationsplattform für Geflüchtete und Zugewanderte, genutzt von über 150 Städten und Landkreisen. Die Inhalte werden dezentral von kommunalen Verwaltungen gepflegt – mit begrenzten Ressourcen und wenig Feedback darüber, was Nutzer:innen tatsächlich brauchen.

Eine 2025 publizierte Studie (Khalil, JQD:DM) hat erstmals über 11 Mio. Seitenaufrufe (2018–2024) ausgewertet und zeigt: Kommunale Priorisierungen und tatsächliche Nutzungsnachfrage klaffen systematisch auseinander. Themen wie Öffnungszeiten, Mobilität oder LGBTQ-Inhalte sind gemessen an ihrer Nutzungsintensität strukturell unterversorgt.

Diese Masterarbeit verfolgt das Ziel, für eine bessere Informationsbereitstellung eine automatisierte Bewertung der Qualität von Inhalten mittels Large Language Model (LLM) zu entwickeln. Konkret sollen Qualitätsdimensionen ermittelt werden, und anschließend ein LLM-gestütztes Softwaretool zur automatisierten Bewertung der Qualitätsdimensionen entwickelt und getestet werden.

Beispielhafte Fragestellungen

• Welche Qualitätsdimensionen sind für die Bewertung von Inhalten auf Informationsplattformen relevant?
• Wie lässt sich ein LLM-gestützter Ansatz zur automatisierten Bewertung dieser Qualitätsdimensionen gestalten?
• Inwiefern unterscheiden sich LLM-gestützte Bewertungen der Qualität von Inhalten von menschlichen Bewertungen?

Für die Arbeit können bspw. folgende Forschungsmethoden genutzt werden:

• Design Science Research (Entwicklung eines LLM-gestützten Software-Prototypen)
• Primärdatenerhebung (Interviews mit Stakeholdern)
• Analyse von Firmendaten

Anforderungen

Diese Themenstellung richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften, des Wirtschaftsingenieurwesens oder der Wirtschaftsinformatik, die folgende Anforderungen mitbringen:

• Interesse an aktueller Forschung zum Einsatz von LLMs
• Hoher Grad an Selbstständigkeit und Eigenverantwortung
• Erfahrungen mit wissenschaftlichen Forschungsmethoden und analytische Fähigkeiten

Literatur

• Khalil, S. (2025). Information on Integration: Administrative Offerings & Immigrant Engagement—An Explorative Large-N Analysis of the 'Integreat' Platform in Germany. Journal of Quantitative Description: Digital Media, 5.