LEHRSTUHL FÜR

WIRTSCHAFTSPOLITIK

Begutachtete Zeitschriftenartikel

Bershadskyy, D., Fiedler, M.-A., Al-Hamadi, A., Ostermaier, N., & Weimann, J. (in press). Experimental economics for machine learning - a methodological contribution.

Bershadskyy, D. & Seidel, A. (2024). Choosing a victim you know – introducing communication to the mobbing game. Journal of Behavioral and Experimental Economics, 112, DOI: 10.1016/j.socec.2024.102265

Bershadskyy, D., Ghadwal, S., & Greif, J. (2024). MTVE – Magdeburg Tool for Videoexperiments. Journal of the Economic Science Association. https://github.com/MaXLab-OVGU/MTVE.

Krüger, J., Çalıklı, G., Bershadskyy, D., Otto, S., Zabel, S., & Heyer, R. (2024). Guidelines for using financial incentives in software-engineering experimentation. Empirical Software Engineering, 29(5), 1-53.

Dinges, L., Fiedler, M. A., Al-Hamadi, A., Hempel, T., Abdelrahman, A., Weimann, J., Bershadskyy, D. & Steiner, J. (2024). Automated Deception Detection from Videos: Using End-to-End Learning Based High-Level Features and Classification Approaches. Neural Computing and Applications.

Bershadskyy, D., Sachs, F. E., & Weimann, J. (2023). Collective bargaining in a shrinking group game: The role of information and communication. Journal of Economic Behavior & Organization, 209, 391–410.

Bershadskyy, D. (2023). Reverberation effect of communication in a public goods game. PLOS ONE, 18(2), Article e0281633.

Dinges, L., Fiedler, M. A., Al-Hamadi, A., Abdelrahman, A., Weimann, J., & Bershadskyy, D. (2023). Uncovering lies: deception detection in a rolling-dice experiment. In International Conference on Image Analysis and Processing (pp. 293-303). Cham: Springer Nature Switzerland.

Krüger, J., Çalıklı, G., Bershadskyy, D., Heyer, R., Zabel, S., & Otto, S. (2022). Registered report: A laboratory experiment on using different financial-incentivization schemes in software-engineering experimentation. arXiv preprint arXiv:2202.10985.

Othman, E., Saxen, F., Bershadskyy, D., Werner, P., Al-Hamadi, A., & Weimann, J. (2019). Predicting group contribution behaviour in a public goods game from face-to-face communication. Sensors, 19(12), Article 2786.

Weitere Veröffentlichungen

Bershadskyy, D., Brautzsch, H. U., Claudio, J. C., Drygalla, A., Exß, F., Heinisch, K., ... & Schultz, B. (2018). Konjunktur aktuell: Konjunktur weiter stark, aber Risiken nehmen zu. Konjunktur aktuell, 6(1), 2-21.

Bershadskyy, D. (2018). Die Mär vom egoistischen Ökonomen: Wie Ökonomen auf Anreize reagieren. Wirtschaft im Wandel, 24(1), 8-11.

Bershadskyy, D., Brautzsch, H., Drygalla, A., Heinisch, K., Holtemöller, O.., Lindner, A., Wieschemeyer, M., & Zeddies, G. (2017). Die mittelfristige wirtschaftliche Entwicklung in Deutschland für die Jahre 2017 bis 2022 und finanzpolitische Optionen einer neuen Bundesregierung. Konjunktur aktuell, 5(5), 138-145.

Gaus, O., Bremer, C., & Bershadskyy, D. (2014). MOOCs als Unternehmensstrategie für einen globalen Bildungsmarkt. In D. Lenzen & H. Fischer (Hrsg.), „Change: Hochschule der Zukunft" -Campus Innovation 2013, Konferenztag Studium und Lehre, Jahrestagung Universitätskolleg, Universitätskolleg-Schriften, Band 3. Universität Hamburg.

Bershadskyy, D., Bremer, C., & Gaus, O. (2013). Bildungsfreiheit als Geschäftsmodell: MOOCs fordern die Hochschulen heraus. In C. Bremer & D. Krömker (Hrsg.), E-Learning zwischen Vision und Alltag. Zum Stand der Dinge. Münster: Waxmann Verlag.

Working Papers *

Bershadskyy, D., Krüger, J., Çalıklı, G., Otto, S., Zabel, S., Greif, J., & Heyer, R.  (2024/ In Principle Acceptance). A laboratory experiment on using different financial-incentivization schemes in software-engineering experimentation.

Bershadskyy, D., Sachs, F.E. & Weimann, J. (2024/ Under Review). ChatGPT’s financial discrimination between rich and poor – misaligned with human behavior and expectations.

Gerdes, R., Adler, M., Bershadskyy, D., & Kaiser, F.G. (2024/ Under Review). Predicting pro-environmental consumer decisions with a personal reason and product-specific costs.

Bershadskyy, D., Krüger, J., Çalıklı, G., & Greif, J. (2024/ Under Review). Expectations of the Impact of Performance-Dependent Incentives on Behavior in Software-Engineering Experiments.

* available on request

Work in progress

Bershadskyy, D., Heinrich, K., & Sachs, F.E. (manuscript in preparation). The era of algorithmic advice.

Bershadskyy, D., Heinrich, K., & Sachs, F.E. (manuscript in preparation). Explainable AI for Enhancing Human Error Detection in Manufacturing Quality Control.

Bershadskyy, D., Adler, M., & Kaiser, F.G., (manuscript in preparation). Predicting social and ecological behavior through Rasch Model.

Bershadskyy, D., Ostermaier, N., Dinges, L., Fiedler, M.A., Greif, J., Al-Hamadi, A., Weimann, J. (manuscript in preparation). Lie Against AI: Revealing private information through AI in an economic experiment.

Bershadskyy, D. (manuscript in preparation). A conspiracy in the lab – testing the proportionality bias through non-informative signals.

Wintersemester

Master Abschlussseminar/-kolloquium/ Master Thesis with Research Seminar (869997/30000/29994)

Verhaltensökonomik (50010)

Sommersemester

• Bachelor-Abschlusseminar (20000) (Link zur LV im LSF)
• Methoden der Experimentellen Wirtschaftsforschung (50005) (Link zur LV im LSF)
• Seminar: Verhaltensökonomische Aspekte bei der Digitalisierung und KI-Anwendungen (Link zur LV im LSF)