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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Forschungsstand und empirischer Bezugsrahmen

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Zusammenfassung

Das folgende Kapitel verfolgt das Ziel, einen systematischen Überblick über die existierende empirische Literatur zum Einsatz von Personalinformationssystemen im Personalentwicklungsbereich zu schaffen, um daraufhin das Forschungsinteresse und -ziel dieser Arbeit in den wissenschaftlichen Diskurs einzuordnen. In Abschnitt 3.1 werden zunächst die Erkenntnisse der empirischen Forschung in systematischer und strukturierter Form zusammengefasst, bevor daran anschließend in Abschnitt 3.2 der Forschungsstand mit einer Zusammenfassung sowie der Darstellung der Anknüpfungspunkte für die empirische Untersuchung abschließt.

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Fußnoten
1
Bei Brainstorming handelt es sich um eine ursprünglich durch Osborn (1953) entwickelte kreative Methode zur Ideenfindung.
 
2
In den deutschsprachigen Datenbanken wurde analog nach den Termini „Personalinformationssystem“, „PIS“ und „e-HRM“ gesucht.
 
3
Der „*“ impliziert, dass Variationen in der Endung des Wortes erlaubt sind.
 
4
In den deutschsprachigen Datenbanken wurde analog nach folgenden Begrifflichkeiten gesucht: „Beurteilung“, „Bewertung“, „Karriere“, „Karriereweg“, „Coaching“, „Kompetenz*“, „Entwicklung“, „Bildung“, „E-Learning“, „Feedback“, „Zielsetzung“, „Personalplanung“, „Personalentwicklung“, „Mentoring“, „Leistung“, „Personalbedarf“, „Planung“, „Potenzial“, „Qualifikation“, „Personalgewinnung“, „Bindung“, „Strategisches Talent-Management“, „Nachfolge“, „Talent“, „Talent-Management“, „Training“ und „Vertrauen“.
 
5
Analog hierzu wurden die deutschsprachigen Datenbanken nach den sechs methodischen Schlüsselwörtern „Daten“, „empirisch“, „Beweis“, „Ergebnis“, „statistisch“ und „Test“ durchsucht.
 
6
Als Erweiterung des Technology Acceptance Models schlugen Venkatesh et al. (2003) die Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) vor. Sie fanden heraus, dass die Verhaltensabsicht der Nutzer*innen und die tatsächliche Nutzung von IT-Systemen insbesondere durch vier kritische Konstrukte beeinflusst werden: Leistungs- und Aufwandserwartung, sozialer Einfluss und erleichternde Bedingungen.
 
7
E steht als Abkürzung für Electronic.
 
8
Die Diffusionstheorie (DOI) nach Rogers (1962) definiert Diffusion als einen Prozess, durch den eine Innovation im Laufe der Zeit innerhalb einer sozialen Gesellschaft verbreitet wird. Nach dieser Theorie wird die Verbreitung beeinflusst durch den relativen Vorteil einer Innovation, durch ihre Komplexität, Kompatibilität, Erprobbarkeit und Beobachtbarkeit. Der relative Vorteil wird dabei definiert als das Ausmaß, in dem eine Innovation als besser angesehen wird als das Vorgängermodell.
 
9
Das Task-Technology-Fit-Model (TTFM) besagt, dass Nutzer*innen IT-Systeme nur dann annehmen, wenn sie zu ihren Aufgaben passen und ihre Leistung verbessern (Goodhue & Thompson, 1995).
 
10
Das Technology Acceptance Model (TAM), das 1985 im Rahmen der Dissertation von Davis entwickelt wurde, besagt, dass die Einstellung zur Nutzung von Technologien in erster Linie von der wahrgenommenen Nützlichkeit und Nutzungsfreundlichkeit abhängt.
 
11
Nach der ursprünglichen Theory of Reasoned Action (TRA), auf Deutsch: Theorie des überlegten Handelns, gilt die Absicht, ein bestimmtes Verhalten auszuführen, als der beste Prädiktor dafür, ob eine Person dieses Verhalten tatsächlich ausführt oder nicht. Die Absichten wiederum werden durch Einstellungen und subjektive Normen vorhergesagt (Ajzen & Fishbein, 1980).
 
12
COVID-19 ist eine aus dem Englischen stammende Abkürzung für Corona Virus Disease 2019.
 
Metadaten
Titel
Forschungsstand und empirischer Bezugsrahmen
verfasst von
Jasmin Michl
Copyright-Jahr
2024
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-44256-9_3

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