Willkommen zur Studie:

In dieser Studie bearbeitest du drei Aufgaben zu einem ESG-Datensatz. Dabei unterstützt dich ein Chat-Assistent, der direkt auf eine SQL-Datenbank zugreifen kann. Du brauchst zum Start nur deinen Access-Code.

Sprache: Die Studie selbst (Aufgabenstellungen, Fragebögen und Antwortoptionen) ist auf Englisch. Du kannst aber mit dem Assistenten in jeder Sprache chatten. Antworten kannst du auf Englisch oder Deutsch geben.

Worum geht es?

Ziel ist nicht, dass du „alles auf einmal“ löst, sondern dass du die Aufgaben Schritt für Schritt gemeinsam mit dem Assistenten bearbeitest: Fragen stellen, Ergebnisse prüfen, ggf. neu ansetzen - bis du zufrieden bist oder eine Aufgabe für dich nicht sinnvoll lösbar erscheint.

Welche Daten liegen zugrunde?

Die Datengrundlage basiert auf einem wissenschaftlich erstellten ESG-Datensatz zu den 600 größten börsennotierten Unternehmen Europas (STOXX Europe 600). Enthalten sind 501 quantitative ESG-Indikatoren über Umwelt-, Sozial- und Governance-Themen. Die Werte wurden aus Unternehmensberichten (Annual- und Sustainability-Reports) automatisch extrahiert und anschließend strukturiert bereitgestellt (Forster et al., 2025).

Hinweis: Fehlende Werte bedeuten nicht zwingend „Fehler“ - häufig wird ein Indikator in einem bestimmten Unternehmen/Jahr schlicht nicht berichtet (z. B. fehlende Relevanz/Materialität).

Datenbanktabellen (3)

esg.companies - Stammdaten zu Unternehmen
esg.indicator_metadata - Beschreibung/Metadaten der ESG-Indikatoren
esg.esg_indicators_postprocessed - ESG-Beobachtungen (Werte, Einheiten, Zeitbezug etc.)

Quelle / Credit

Der verwendete ESG-Datensatz wurde im Rahmen des Working Papers “Assessing corporate sustainability with large language models: Evidence from Europe” erstellt und öffentlich bereitgestellt (Forster et al., 2025).

Vollständige Referenz (APA-7) siehe unten.

Wie läuft die Studie ab?

Startbefragung (kurze Pre-Survey) - allgemeine Angaben für die Auswertung
Task 1 - Datensatz kennenlernen / Tabellen & Inhalte erkunden (mit Chat) + kurze Nachbefragung
Task 2 - anspruchsvollere Analyseaufgabe (mit Chat) + kurze Nachbefragung
Task 3 - anspruchsvollere Analyseaufgabe (mit Chat) + kurze Nachbefragung
Abschlussbefragung - Gesamteindruck, Zusammenarbeit mit dem Assistenten

Wichtig beim Chat

Du kannst innerhalb einer Aufgabe jederzeit neu starten oder einen neuen Chat beginnen.
Arbeite iterativ: erst verstehen → dann gezielt abfragen → Ergebnisse prüfen → verfeinern.
Die Aufgabenstellungen und Fragebögen sind auf Englisch, aber du darfst mit dem Assistenten in jeder Sprache schreiben. Antworten sind auf Englisch oder Deutsch möglich.
Wenn du genug Informationen gesammelt hast, gehst du zur Antworten-Seite der Aufgabe weiter.

Datenschutz & Einwilligung

Bitte behalte deinen Access-Code für dich und teile ihn nicht mit anderen.
Es werden nur studienrelevante Angaben erhoben und für die Auswertung gespeichert. Eine Zuordnung zu deiner realen Identität ist nicht vorgesehen.
Bitte gib im Chat keine personenbezogenen Daten ein.

Mit dem Klick auf „Studie starten“ erklärst du dich mit der Erhebung und Auswertung deiner Studienteilnahme-Daten (z. B. Antworten, Interaktionen im Chat, Bearbeitungszeiten) einverstanden.

Studie starten (Access-Code eingeben)

Literatur (APA-7):

Forster, K., Keil, L., Wagner, V., Müller, M. A., Sellhorn, T., Feuerriegel, S. (2025). Assessing corporate sustainability with large language models: Evidence from Europe (Working Paper No. 202; revised September 2025). TRR 266 Accounting for Transparency.