Abstract der Publikation 

Ukraine’s reconstruction, estimated at $524 billion over the next decade, presents an unprecedented opportunity to embed circular economy principles into industrial rebuilding, but the financial architecture currently deployed for reconstruction is structurally blind to circular outcomes. This paper examines how digital tools and innovative financing mechanisms can channel investment toward circular industrial reconstruction in Ukraine, drawing on Germany’s National Circular Economy Strategy (NCES, adopted December 2024) as a reference model. A comparative institutional analysis combines a documentary review of Ukrainian reconstruction policy frameworks (Ukraine Plan 2024–2027, RDNA4, Ukraine Facility) and German NCES instruments with the construction of a financing−technology pathway typology. Five pathways are proposed: circular bond issuance with Digital Product Passport integration; blended finance with blockchain impact verification; EU Facility conditionality with AI-driven resource management; war risk insurance with circular construction standards; and SME digitalisation credit with circular economy competency building. Each pathway is assessed against five criteria: investment scale, risk mitigation, circular measurement, digital readiness, and institutional feasibility, and applied to four industrial corridors (Dnipro region, Zaporizhzhia region, Kharkiv region, and Donetsk region). The analysis reveals that no single pathway is sufficient; a layered strategy differentiating by region is required. Digital tools, particularly the Digital Product Passport and blockchain traceability, serve as partial substitutes for institutional trust in post-conflict settings, reducing information asymmetry between investors and project operators. The paper contributes a practically oriented framework at the under-theorised intersection of post-conflict reconstruction finance and circular economy scholarship. 
 
Gorokhova, T., & Simanavičienė, Ž. (2026). Financing Post-War Circular Reconstruction: Digital Tools and Investment Pathways for Ukraine’s Industrial Regions. Journal of Risk and Financial Management, 19(4), 293. https://doi.org/10.3390/jrfm19040293 

Der Beitrag Finanzierung des Wiederaufbaus in der Ukraine: Digitale Wege für die Kreislaufwirtschaft erschien zuerst auf CAIS.

CAIS-Forschung im Programm

Forschende des CAIS beteiligen sich mit einer Paneldiskussion und drei Vorträgen:

„Das verbiete ich dir!!1!1! – Australiens Social-Media-Verbot für unter 16-Jährige: erste Fakten statt Bauchgefühl„
Mit Josephine B. Schmitt (CAIS), Roland A. Stürz (bidt), Hannes-Vincent Krause (Weizenbaum Institut), Salwa Houmsi (Moderatorin)
Montag, 18. Mai 2026 | 13:45–14:45 Uhr | Stage 4 | Paneldiskussion | TINCON
https://re-publica.com/de/session/das-verbiete-ich-dir11-australiens-social-media-verbot-fuer-unter-16-jaehrige-erste-fakten

„Deepfake Futures – Was tun, wenn nichts mehr echt ist?“
Mit Josephine B. Schmitt (CAIS)
Montag, 18. Mai 2026 | 17:30–18:00 Uhr | Stage 4 | Vortrag
https://re-publica.com/de/session/deepfake-futures-was-tun-wenn-nichts-mehr-echt-ist

„Vibe Coding: Wenn KI Software erzeugt, die kein Mensch versteht“
Mit Hendrik Heuer (CAIS)
Dienstag 19. Mai 2026 | 16:15–16:45 Uhr | Lightning Box 1 | Vortrag
https://re-publica.com/de/session/vibe-coding-wenn-ki-software-erzeugt-die-kein-mensch-versteht

„Digitale Souveränität durch dezentrale Netzwerke? Potenziale und Widersprüche am Beispiel Mastodon„
Mit Marco Wähner (CAIS)
Mittwoch, 20. Mai 2026 | 16:45–17:15 Uhr | Lightning Box 1 | Vortrag
https://re-publica.com/de/session/digitale-souveraenitaet-durch-dezentrale-netzwerke-potenziale-und-widersprueche-am-beispiel

Beiträge von CAIS-Fellows

Auch ehemalige Fellows des CAIS sind mit Vorträgen und einer Installation vertreten:

„Mapping the AI War Cloud„
Mit Sarah Ciston
Montag, 18. Mai 2026 | 17:30–18:00 Uhr | Stage 6 | Vortrag
https://re-publica.com/de/session/mapping-ai-war-cloud

„AI War Cloud„
Installation von Sarah Ciston
https://re-publica.com/de/session/ai-war-cloud

„Technoresistance: How can digital technologies counter the current migration regime?„
Mit Laura Stielike, Michelle Pfeifer
Montag, 18. Mai 2026 | 18:45–19:15 Uhr | Lightning Box 2 | Vortrag
https://re-publica.com/de/session/technoresistance-how-can-digital-technologies-counter-current-migration-regime

„Digitale Unabhängigkeit und monetäre Souveränität jetzt! Wie wollen wir in Europa bezahlen?„
Mit Sebastian Gießmann, Petra Gehring
Mittwoch, 20. Mai 2026 | 11:45–12:15 Uhr | Stage 6 | Vortrag
https://re-publica.com/de/session/digitale-unabhaengigkeit-und-monetaere-souveraenitaet-jetzt-wie-wollen-wir-europa-bezahlen

Zur Festival-Website: https://re-publica.com/de

Der Beitrag CAIS auf der re:publica 2026 erschien zuerst auf CAIS.

Abstract des Artikels

News audiences’ acceptance of generative AI (GenAI) in journalism is shaped by their knowledge of (or direct experience with) what AI is, what it can do, and what implications its use has. Acknowledging this, the present study draws on the technology acceptance model to first explore what a sample of news audiences in two countries knows about GenAI and what their experiences, if any, with it have been to date. Next, it explores this sample’s acceptance of use cases that demonstrate how AI is – or could be – used in journalism. It does this by using in-depth interviews with 60 participants to introduce or re-introduce 23 use cases to them and ask them how accepting they are of journalists using each. Acceptance depended on how AI was used, how transparent the use was, whether the use impacted accuracy, and whether legal and other ethical considerations were appropriately attended to.

Thomson, T. J., Thomas, R. J., Cools, H., Anderson, R., Venema, R., Toohey, O., Gardam, C., Strikovic, E., Riedlinger, M., & Burgess, J. (2026). News audiences’ acceptance of generative artificial intelligence in journalism: A use case study across three domains. https://doi.org/10.1177/1329878X261441933

Der Beitrag News Audiences’ Acceptance of Generative Artificial Intelligence in Journalism: A Use Case Study Across Three Domains erschien zuerst auf CAIS.

Beim Jahrestreffen am 23. und 24. April in Hamburg standen die inhaltlichen Schwerpunkte der weiteren Zusammenarbeit im Mittelpunkt. Dazu gehörten Open Science und Lizenzen, die Gelingensbedingungen von Interdisziplinarität in der Digitalisierungsforschung, Zukunftsforschung sowie transdisziplinäre Ansätze.

In Arbeitsgruppen zu Nachwuchs, Karriereförderung, Wissenschaftskommunikation, Interdisziplinarität und Verwaltung wurden Kooperationsmöglichkeiten und künftige Schwerpunkte besprochen. Inhaltlich reichte die Agenda von Studienergebnissen für bessere interdisziplinäre Zusammenarbeit in der Digitalisierungsforschung über neue Forschungs- und Infrastrukturangebote bis hin zu Fragen der Profilbildung und neuer Fachformate.

Das nächste Netzwerktreffen findet 2027 auf Einladung des Weizenbaum-Instituts anlässlich seines zehnjährigen Jubiläums in Berlin statt.

Über das Netzwerk der Institute für Digitalisierungsforschung

Das Netzwerk der Institute für Digitalisierungsforschung (NIfD) vereint seit 2021 führende Einrichtungen in Deutschland, die die gesellschaftlichen, politischen und technologischen Folgen der digitalen Transformation interdisziplinär erforschen. Die Mitglieder des Netzwerks sind das Alexander von Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft (HIIG), das Bayerische Forschungsinstitut für Digitale Transformation (bidt), das Center for Advanced Internet Studies (CAIS), das Hans-Bredow-Institut (HBI), das Weizenbaum-Institut und das Zentrum verantwortungsbewusste Digitalisierung (ZEVEDI). Das Netzwerk stärkt Kooperation, Wissensaustausch und gemeinsame Initiativen, um die Digitalisierungsforschung in Deutschland sichtbar und wirksam zu machen.

Text: Jasmine Ait-Djoudi, Weizenbaum Institute e.V.

Der Beitrag Digitalisierungsforschung enger verzahnen erschien zuerst auf CAIS.

Prof. Nikol Rummel, Leiterin des CAIS-Forschungsprogramms „Bildungstechnologien und Künstliche Intelligenz“ wird dort am 29. April eine Keynote zum Thema “Fostering collaborative learning and promoting collaboration skills: What generative AI could contribute” halten. Im Anschluss nimmt sie gemeinsam mit Prof. Dr. Karina Karst (Universität Mannheim) und Prof. Dr. Olaf Köller (IPN Leibniz-Institut) am “Discussion Table on the Future of Education” teil.

Der Workshop wird gemeinsam vom Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW), dem Institut zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen (IQB) und dem Hector-Institut für Empirische Bildungsforschung organisiert und findet am ZEW in Mannheim statt.

Der Beitrag Wie verändert Künstliche Intelligenz die Zukunft von Bildung? erschien zuerst auf CAIS.

Abstract der Publikation

Phrases like “This prompt violates our content policy” or “As an AI model, I cannot…” indicate the invisible edges of generative AI systems. These edges are both frustrating and tempting. The concern persists that the massive scale and statistical structures of large models leave them impenetrable and incomprehensible. This paper examines large language model guardrails as a case study for applying critical code studies methodologies to large-scale AI. The subfield of AI alignment provides a rich access point for analyzing how foundation models are moderated and refined. This study explores four popular companies’ guardrails – Anthropic, DeepSeek, Meta, and OpenAI –including both how guardrails are applied in general-purpose models and also how they are built into moderation API tools on public offer. The analysis looks at endpoint documentation, code examples, technical reports, model architectures, training dataset content, and methodology research to create a critical picture of guardrails as part of conversational interfaces for sociotechnical control. It maps how their technical construction also co-constructs ideology through language, both computational and linguistic. Through guardrails, certain conversations are defined and limited by their filters, while other conversations are promoted. Thus, code decodes, encodes, regulates, and is itself conversation about what can be discussed.

Ciston, S. Generating the language of AI harms: mapping guardrails using critical code studies. AI & Soc (2026).
https://doi.org/10.1007/s00146-026-02922-0

Der Beitrag Generating the Language of AI Harms: Mapping Guardrails Using Critical Code Studies erschien zuerst auf CAIS.

In seinem Buch zeichnet Sebastian Gießmann die Entwicklung des digitalen Bezahlens von den Anfängen der Kreditkarte in Nordamerika bis hin zu aktuellen Debatten über Apps, Blockchain und die Zukunft des Bargelds nach. Dabei verbindet er historische und technische Perspektiven mit gesellschaftlichen Fragen rund um Konsum, finanzielle Überwachung und soziale Teilhabe und ordnet ein alltägliches Thema in einen größeren politischen und kulturellen Zusammenhang ein. 

Das Buch (ISBN 978-3-86599-604-6) ist im Kulturverlag Kadmos erschienen. Eine Leseprobe ist auf der Website des Verlags verfügbar. Zur Präsentation auf der Frankfurter Buchmesse im vergangenen Herbst ist eine Videoaufzeichnung bei YouTube verfügbar.  

Über Sebastian Gießmann 

Sebastian Gießmann, geboren 1976, ist Kultur- und Medienwissenschaftler und forscht und lehrt an der Universität Siegen. Er promovierte an der Humboldt-Universität zu Berlin und habilitierte sich an der Universität zu Köln. Seine Arbeitsschwerpunkte liegen in den Bereichen Medientheorie, Praxeologie und Netzwerkgeschichte.

Der Beitrag Sebastian Gießmann veröffentlicht „Das Kreditkarten Buch“ erschien zuerst auf CAIS.

In ihrem Kapitel untersuchen die Autor*innen Hassrede im digitalen Raum und welche Rolle sie für die Abwertung, Ausgrenzung und Marginalisierung bestimmter Bevölkerungsgruppen spielt. Dabei geht es nicht nur um sprachliche Äußerungen im engeren Sinne, sondern auch um Bildsprache und digitale Kommunikationsformen, durch die diskriminierende Deutungen und Zuschreibungen verbreitet und verfestigt werden. 

Darüber hinaus nimmt das Kapitel Künstliche Intelligenz (KI) in den Blick und unterscheidet drei zentrale Rollen von KI in diesem Kontext: Erstens kann KI Diskriminierung verstärken, wenn verzerrte Trainingsdaten bestehende gesellschaftliche Vorurteile reproduzieren. Zweitens kann KI als Werkzeug zur Produktion von Hass und diskriminierenden Inhalten eingesetzt werden. Drittens bietet sie zugleich Potenziale für die Bekämpfung von Hassrede, etwa durch die Erkennung und Moderation problematischer Inhalte. 

Schmitt, J. B., Kathirgamalingam, A. & Akyürek, S. Y. (2026). Hassrede im digitalen Zeitalter: Wie Soziale Medien und Künstliche Intelligenz Macht und Diskriminierung reproduzieren. In Maahs, I.-M., triulzi, M. & Winter, C.. (Hrsg.). Sprache – Macht – Diversität. Zur (Re-)Produktion von Differenz und Zugehörigkeit durch Sprache (51-65). Waxmann. 

Hier geht es zum Sammelband.

Der Beitrag Wie digitale Medien Diskriminierung reproduzieren: Hassrede, Bildsprache und Künstliche Intelligenz erschien zuerst auf CAIS.

Interview mit Prof. Nikol Rummel

Im Interview schildert Nikol Rummel ihre Eindrücke, zentrale Erkenntnisse und ihre Einordnung der Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz.  

Liebe Nikol, du hast vor Kurzem als Teil einer Delegation die NRW-Wissenschaftsministerin Ina Brandes in die USA begleitet und dort intensive Termine rund um das Thema Künstliche Intelligenz absolviert. Welche Gespräche oder Begegnungen sind dir rückblickend besonders im Gedächtnis geblieben? 

Besonders beeindruckt haben mich die Meetings an der Carnegie Mellon University in Pittsburgh zur Simon Initiative mit Norman Bier (Executive Director) und Ken Koedinger sowie Marsha Lovett (Koordinator:innen der Simon Initiative) und zum Eberly Center for Teaching Excellence and Educational Innovation und dessen Generative AI Teaching As Research (GAITAR) Initiative mit Chad Hershock (Executive Director des Eberly Centers an der CMU) und Marsha Lovett (Wissenschaftliche Direktorin des Eberly Centers an der CMU). In diesen Meetings wurde sehr deutlich, welch ein hoher wissenschaftlicher Anspruch die Einführung von KI in der Lehre an der CMU begleitet. Exzellente Forschung und Entwicklung von technologie- und KI-gestützten Lehr-Lernarrangements mit der Praxis an Schulen und Hochschulen zu verzahnen, ist ein sehr hoher Anspruch. Ich fand es beeindruckend, zu sehen mit wieviel Herzblut und Engagement, aber auch mit wieviel Erfahrung und Professionalität dieser Ansatz an der CMU umgesetzt wird. Mit Blick auf Deutschland würde ich mir wünschen, dass wir ebenfalls eine ähnliche Verzahnung von Forschung, technischer Entwicklung und Lehr-Lernarragements versuchen zu erreichen. Meine Forschung ist ja genau in diesem Bereich angesiedelt und ich habe oft das Gefühl, dass die Notwendigkeit professionell und evidenzorientiert voranzuschreiten, nicht gesehen wird.

Du beschäftigst dich in deiner Forschung am CAIS mit Bildungstechnologien und Künstlicher Intelligenz. Wie wird dieses Thema in den USA aktuell diskutiert – und was hat dich im Vergleich zur deutschen Debatte überrascht oder nachdenklich gestimmt? 

Ganz ähnlich wie bei uns hat auch in den USA der Durchbruch von generativer KI hohe Wellen geschlagen und viele Fragen aufgeworfen. Auch in den USA haben Lernende und Lehrende rasch begonnen, entsprechende Tools, die auf generativer KI basieren,  zu nutzen und die Möglichkeiten auszuloten. Damit einhergehend stellten und stellen sich auch dort Fragen nach notwendigen Änderungen sowie Chancen im Bildungssystem, die hierdurch angestoßen werden. Allerdings scheint mir der Fokus der Diskussion in den USA eher auf den Möglichkeiten und Chancen und weniger auf den Gefahren zu liegen. Da nehme ich die Diskussion in Deutschland deutlich negativer wahr. Zudem verläuft die Debatte bei uns oft zwischen den Extremen: Einerseits wird relativ unreflektiert die digitale Revolution durch GenKI-Tools besungen; andererseits wird gleichzeitig der Untergang der Bildung, der nun zu erwarten sei, beklagt.

Welche konkreten Impulse nimmst du für deine eigene Forschung mit? Und wie kann diese Arbeit dazu beitragen, einen verantwortungsvollen KI-Einsatz in Bildungseinrichtungen zu unterstützen? 

Was ich mitnehme, sind vor allem Beobachtungen und damit verbundene Denkanstöße: Es ist möglich und lohnt sich, exzellente Forschung und Entwicklung und reflektierten, praxisnahen KI-Einsatz in Bildungsrichtungen zu verzahnen und mit Stakeholdern aus den verschiedenen Bereichen gemeinsam daran zu arbeiten, einen zukunftsweisenden und verantwortungsvollen Einsatz zu erreichen. Wieso hilft die Verzahnung? Weil nur dann ein verantwortungsvoller Einsatz möglich ist, wenn wir genug wissen und verstehen, wie sich der KI-Einsatz auf Lernen und Lehren auswirkt, wo die Herausforderungen liegen und wie wir dabei unterstützen können, diese zu überwinden – und das technisch aber auch anleitend. Hierzu braucht es Forschung, aber auch den engen Einbezug der betroffenen Personengruppen.

Sind auf der Reise konkrete Vereinbarungen oder Kooperationen entstanden, über die du sprechen kannst? 

Während unseres Aufenthalts in Pittsburgh wurde eine Kooperationsvereinbarung zwischen der CMU und der Digitalen Hochschule NRW (DH.NRW) unterzeichnet. In dieser wird die gemeinsame Erarbeitung eines Promotionsprogramms zum Rahmenthema KI-Innovationen in Forschung und Lehre avisiert. Das Programm soll sowohl gemeinsam betreute Tandempromotionen zwischen der CMU und NRW Universitäten ermöglichen, als auch Austausch und gegenseitige Aufenthalte im Rahmen der Promotionen. Für mich selbst ist ganz konkret eine Kooperationsmöglichkeit mit einem CMU Kollegen angestoßen worden, der im Sommer an die renommierte École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) wechseln wird. Er hat in den vergangenen Jahren an höchst innovativen Ideen zum Einsatz digitaler Technologien (z.B. Augmented Reality) im Klassenzimmer geforscht und wir möchten ab dem Sommer ein gemeinsames Projekt durchführen.

Zum Abschluss: Welche langfristige Perspektive siehst du für das Zusammenwirken von Forschung und Politik – gerade, wenn es darum geht, die Bildungslandschaft in NRW zukunftsfähig zu gestalten? 

Das ist eine sehr gute Frage, denn sie gibt mir die Gelegenheit, zu betonen, dass genau dieses Zusammenwirken etwas ist, was ich für Veränderung und Innovation in der Bildung für unverzichtbar halte. Ich habe in verschiedensten Veranstaltungen und Beiträgen in den letzten Jahren immer wieder darauf hingewiesen und sehe die nun erfolgte Delegationsreise als einen ersten Erfolg an, dass die Wichtigkeit des Zusammenwirkens in diesem Themenbereich auch von der Politik und von den Universitätsleitungen wahrgenommen wird. Wir haben uns auf der Reise einerseits Beispiele angeschaut und wir haben uns auch kennengelernt. Ich trage mich in der Hoffnung, dass dabei Kontakte entstanden, die eine Grundlage für ein solches Zusammenwirken bilden können.

Der Beitrag Prof. Nikol Rummel im Interview über Künstliche Intelligenz in der Bildung erschien zuerst auf CAIS.

Der Großteil der Reanalysen bestätigte die zentralen Aussagen der ursprünglichen Studien: In 74 % der Fälle kamen die Analyst:innen zur gleichen Schlussfolgerung. Gleichzeitig unterschieden sich die Analysen häufig darin, wie groß der gefundene Effekt war. Außerdem war die mittlere Effektstärke der Reanalysen kleiner als die aus den originalen Studien.

Solche Unterschiede treten besonders häufig in der Forschung mit Umfragedaten auf, wie sie häufig in den Sozialwissenschaften verwendet werden. Diese Daten sind oft komplex und verlangen innerhalb von vergleichsweise großen Spielräumen bei der Auswertung individuelle Analyseentscheidungen. „Die Studie belegt nicht, dass wissenschaftliche Ergebnisse unzuverlässig sind. Sie macht vielmehr sichtbar, wie wissenschaftliche Erkenntnisse entstehen und abgesichert werden. Einzelne Studien sind selten das letzte Wort zu einer Forschungsfrage – verlässliches Wissen entsteht meist durch viele Studien, die sich gegenseitig prüfen und ergänzen“, so Prof. Conrad Ziller, Politikwissenschaftler an der Universität Duisburg-Essen (UDE).

Prof. Johannes Breuer, Leiter der Abteilung Research Data & Methods am Center for Advanced Internet Studies (CAIS) und Professor für Digitale Sozialwissenschaften an der UDE, ergänzt: „Die neue Studie zeigt vor allem, wie wichtig Transparenz über Analyseentscheidungen ist, damit Ergebnisse besser eingeordnet werden können. Empirische Forschung lässt häufig mehrere methodisch vertretbare Analysewege zu. Notwendigerweise müssen die Forschenden verschiedene Entscheidungen im Auswertungsprozess treffen, etwa bei der Datenbereinigung, der Modellwahl oder der Interpretation statistischer Ergebnisse. Diese Entscheidungsspielräume können die Größe gemessener Effekte oder die statistische Unsicherheit beeinflussen. Daher sind eine genaue Dokumentation und Begründung methodischer Entscheidungen sowie eine Überprüfung ihrer Robustheit gegenüber möglichen Alternativen wichtig für belastbare Forschungsergebnisse.“

An der Studie waren außerdem die Wissenschaftler:innen Dr. Amelia Zein (CAIS ehem. LMU München), Dr. Teresa Hummler (UDE) und Dr. Paul Vierus (UDE) beteiligt. Ebenso wie die Professoren Breuer und Ziller waren sie Co-Autor:innen und steuerten Reanalysen von Datensätzen bei.

Die groß angelegte Zusammenarbeit wurde von den ungarischen Professoren Balázs Aczél und Barnabás Szászi (Eötvös Loránd Universität und Corvinus Universität) im Rahmen des Programms „Systematizing Confidence in Open Research and Evidence“ (SCORE) koordiniert. Ziel des Projekts ist es, neue Ansätze zu entwickeln, um die Verlässlichkeit wissenschaftlicher Ergebnisse transparenter zu machen.

Die in Nature veröffentlichte Studie ist hier verfügbar.

Über das Center for Advanced Internet Studies

Das Land Nordrhein-Westfalen fördert das Center for Advanced Internet Studies (CAIS) in Bochum seit April 2021 langfristig als zentrales Institut für Digitalisierungsforschung. Durch evidenzbasierte Lösungsvorschläge trägt das CAIS zur Gestaltung des digitalen Wandels im Interesse der Menschen bei. Gegründet wurde das CAIS als Wissenschaftskolleg Anfang 2017 und vergibt seitdem Fellowships an nationale und internationale Gastwissenschaftler:innen im Bereich der Digitalisierungsforschung. In den Forschungsprogrammen zu den Themen Digitale demokratische Innovationen, Bildungstechnologien und Künstlicher Intelligenz, Design vertrauenswürdiger Künstlicher Intelligenz sowie Transformation digitaler demokratischer Diskurse forschen interdisziplinäre Teams zu den Herausforderungen der digitalen Transformation. Am CAIS werden die Fächerwelten von Sozial- und Geisteswissenschaften bis zur Informatik verzahnt und Forschungsergebnisse in der Praxis erprobt.

Der Beitrag Internationale Nature-Studie untersucht Analyseentscheidungen in der Forschung erschien zuerst auf CAIS.