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Studium Professor*innen und Dozent*innen Prof. Dr. Stefan Pasch - Professor an der HDBW
HDBW-PROFESSOR DR. STEFAN PASCH: AKADEMISCHES PROFIL
Hier erfährst du einiges zum Lebenslauf und zum akademischen Profil des HDBW-Lehrkörpers: Was haben die Professor*innen und Dozent*innen studiert und welche beruflichen Erfahrungen bringen sie außerhalb der Hochschule mit?
Auch haben manche eine eigene Lehrphilosophie, listen hier auch ihre wissenschaftlichen Veröffentlichungen oder haben spezielle Interessensgebiete - beruflich oder auch privat.
Funktion an der HDBW
Professor für Wirtschaftsinformatik
Lehrfächer
Methoden der KI | Big Data in der Praxis | Einführung in die Wirtschaftsinformatik | Einführung in das Wissens- und Informationsmanagement
Forschungsschwerpunkte
Human-AI Interaction, AI Governance, Ethical AI, Natural Language Processing (NLP), Big Data Analytics
Berufliche Laufbahn
Seit 2026: Hochschule der Bayerischen Wirtschaft (HDBW), München
Professor für Wirtschaftsinformatik
2024 – 2026: Hankuk University of Foreign Studies, Seoul
Postdoctoral AI Researcher
2024: Boston Consulting Group Platinion, Frankfurt am Main
IT Consultant
2020 – 2024: SVA, Wiesbaden
Data Scientist
2015 – 2020: Goethe-Universität Frankfurt am Main
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Ausbildung und Studium
2018 – 2020: Goethe-Universität Frankfurt am Main
Dr. rer. pol. in Quantitative Management (summa cum laude)
2014 – 2018: Graduate School of Economics, Finance, and Management (GSEFM)
Master of Science in Quantitative Management
2011 – 2014: Goethe-Universität Frankfurt am Main
Bachelor of Science in Wirtschaftswissenschaften
Auszeichnungen
- European Statistics Award (Eurostat) - Web Intelligence, Reproducibility Award: 1. Platz (im Team)
- ACM Financial Data Science Competition (gesponsert von J.P. Morgan) - Financial Relation Extraction Challenge: 1. Platz (im Team)
Publikationen
- Pasch, S., & Cha, M. C. (2026). Do ethical AI principles matter to users? A large-scale analysis of user sentiment and satisfaction. Telematics and Informatics, 102381.
- Pasch, S. (2026). LLM content moderation and user satisfaction: Evidence from response refusals in Chatbot Arena. Behaviour & Information Technology, 45(10), 2007-2031.
- Pasch, S., & Ha, S. Y. (2026). Human–AI interaction and user satisfaction: Empirical evidence from online reviews of AI products. International Journal of Human–Computer Interaction, 42(7), 5570-5591.
- Pasch, S., Lee, S., & Cha, M. C. (2026). Exploring UX dimensions and experience-levels in VR gaming: insights from online reviews using transformer models. International Journal of Human–Computer Interaction, 42(4), 2247-2261.
- Jung, S., Han, S., Yoo, G. Y., Pasch, S., Ji, Y. G., Kim, H., & Cha, M. C. (2026). Uneven by design: How generative AI interfaces reinforce digital divides across modalities. International Journal of Human–Computer Interaction, 1-32.
- Kang, H., Pasch, S., & Cha, M. C. (2026). Understanding the temporal dynamics of user experience in VR gaming: Evidence from large-scale game reviews. Computers in Human Behavior, 109158.
- Pasch, S., & Cha, M. C. (2025). Balancing privacy and utility in personal LLM writing tasks: An automated pipeline for evaluating anonymizations. Proceedings of the Sixth Workshop on Privacy in Natural Language Processing (PrivateNLP), NAACL 2025.
- Pasch, S., & Cutura, J. (2024). Text classification with limited training data: Suicide risk detection on social media. IEEE International Conference on Big Data (BigData) (pp. 8560-8565). IEEE.
- Koch, S., & Pasch, S. (2023). CultureBERT: Measuring corporate culture with transformer-based language models. IEEE International Conference on Big Data (BigData) (pp. 3176-3184). IEEE.
- Cutura, J., & Pasch, S. (2023). Breaking the U: Asymmetric U-Net for object recognition in muon tomography. IEEE International Conference on Big Data (BigData) (pp. 6069-6075). IEEE.
- Heinz, M., Friebel, G., Pasch, S., & Sabet, N. (2023). The 30 Years' War and violent crime in the late 19th century. Journal of Economic Behavior & Organization, 208, 191-202.
- Pasch, S., & Ehnes, D. (2022). NLP for responsible finance: Fine-tuning transformer-based models for ESG. IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (pp. 3532-3536). IEEE.
- Pasch, S., & Ehnes, D. (2020). Implementing corporate culture top-down or bottom-up? Cultural gaps over time and firm performance. Academy of Management Proceedings, 2020(1), 13093.
Unsere Studierenden empfehlen uns weiter
Wer kann ein Studium besser beurteilen als diejenigen, die es täglich erleben? Auf StudyCheck teilen unsere Studierenden ihre Erfahrungen mit unseren Studiengängen und der HDBW. So entsteht ein authentisches Bild von Studium und Hochschule als Orientierung für die Studienentscheidung.
