Fuzzy Data Processing in Damage Assessment
In: Structural Safety Evaluation Based on System Identification Approaches, S. 381-392
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In: Structural Safety Evaluation Based on System Identification Approaches, S. 381-392
In: E-Government Diffusion, Policy, and Impact, S. 295-312
In: Social and Organizational Developments through Emerging E-Government Applications, S. 26-44
In: 23. Deutscher Soziologentag 1986: Sektions- und Ad-hoc-Gruppen, S. 423-426
In: Water Resources Systems Planning and Management; Developments in Water Science, S. 47-121
In: Urban Sustainability: Policy and Praxis, S. 43-54
In: Oxford Research Encyclopedia of Politics
"Information Processing and Digitalization in Bureaucracies" published on by Oxford University Press.
In: Modeling Decisions for Artificial Intelligence; Lecture Notes in Computer Science, S. 215-226
In: (Un)berechenbar? Algorithmen und Automatisierung in Staat und Gesellschaft, S. 76-96
Big Data und Data-Science-Ansätze finden Einzug in die öffentliche Verwaltung. Dieses Kapitel bietet zunächst eine Definition von Big Data in der öffentlichen Verwaltung an und leitet die unterschiedlichen Datenquellen für historische, Echtzeit- und prädiktive Big-Data-Analysen ab. Danach werden Beispiele für organisationale Einheiten in der öffentlichen Verwaltung erläutert, die Big-Data-Analysen durchführen. Anhand der folgenden drei ausgewählten Beispiele wird das Potenzial von Big Data aufgezeigt: USGS »Did you feel it?«-Twitter-Karten, prädiktive Analysen in Finanzbehörden und Vorhersagen von Grippewellen mit Hilfe von Google Flu Trends. Aus diesen und weiteren Beispielen werden dann die Herausforderungen für die Verwendung von Big Data und Data-Science-Ansätzen in der öffentlichen Verwaltung erläutert sowie offene Forschungsfragen für die Verwaltungswissenschaft abgeleitet.
In: Advances in Multimedia Information Processing — PCM 2002; Lecture Notes in Computer Science, S. 743-750
In: Geocomputation, Sustainability and Environmental Planning; Studies in Computational Intelligence, S. 163-182
In: Historical social research : the use of historical and process-produced data, S. 444-454
Der Aufsatz behandelt die Leistungsfähigkeit der vorhandenen Software-Pakete, die für die Sozialwissenschaften angeboten werden. Die Datenformate erfassen nur zwei von einem Dutzend möglichen und notwendigen Formaten für die Sozialwissenschaftliche Forschung. Dieses mangelhafte Angebot behindert die Entwicklung der Sozialforschung. In einer Einzelkritik werden die Forschungen im Rahmen des "database management systems" (DBMS) und die Arbeit des CODASYL Programming Language Committee kritisiert. (BG)
In: Historical social research : the use of historical and process-produced data, S. 235-243
Für die quantifizierende Geschichtsschreibung sind Inhaltsanalysen nur verwendbar, wenn die Daten durch einen Reduktionsprozeß zur elektronischen Datenverarbeitung vorbereitet werden. Der Autor stellt die unterschiedlichen Soft-Ware-Programme vor, die eine entsprechende Textverarbeitung ermöglichen. Schwächen und Möglichkeiten der einzelnen Systeme werden erläutert. Abschließend gibt der Autor einen Überblick über bisher in Projekten erfolgte quantitative Verarbeitung von Texten auf Basis einer Inhaltsanalyse. (BG)
In: (Un)berechenbar? Algorithmen und Automatisierung in Staat und Gesellschaft, S. 40-75
Die neuen digitalen Technologien zur Erhebung und Auswertung von Daten bergen große Chancen für den Staat. Welche Datenquellen stehen dabei zur Verfügung? Welche politisch-administrativen Funktionen können die neuen Datentechnologien übernehmen und welche öffentlichen Aufgaben unterstützen? Wie verändert sich dadurch der klassische Politikzyklus? Welche Möglichkeiten der Verwaltungsautomatisierung eröffnen sich? Welche Varianten der Aufgabenteilung zwischen Mensch und Maschine gibt es? Mit diesen Fragen beschäftigt sich dieser Beitrag, um einen Überblick über die Einsatzmöglichkeiten und den Nutzen von Data Analytics in Politik und Verwaltung zu geben.
In: (Un)berechenbar? Algorithmen und Automatisierung in Staat und Gesellschaft, S. 159-178
Seit einiger Zeit gibt es wieder verstärktes Interesse an sogenannter evidenzbasierter Politikgestaltung. Angelockt durch die großen Versprechen von Big Data scheinen politische Entscheidungsträger zunehmend mit stärker auf digitalen Daten basierenden Regierungsformen experimentieren zu wollen. Doch obwohl das Aufkommen von Big Data und die damit verbundenen Gefahren von wissenschaftlicher Seite durchaus kritisch hinterfragt werden, gab es bislang nur wenige Versuche, ein besseres Verständnis für die historischen Kontexte und Grundlagen dieser Vorgänge zu entwickeln. Der hier vorliegende Kommentar befasst sich mit dieser Lücke, indem er das derzeitige Streben nach numerischen Beweisen in einen breiteren gesellschaftspolitischen Kontext einordnet und dadurch zeigt, wie die Erkenntnisversprechen von Big Data sich mit bestimmten Formen von Vertrauen, Wahrheit und Objektivität kreuzen. Wir argumentieren, dass das übersteigerte Vertrauen in zahlenbasierte Evidenz einer speziellen politischen Kultur zugeordnet werden kann, nämlich einer repräsentativen Demokratie, die von öffentlichem Misstrauen und großer Zukunftsunsicherheit gekennzeichnet ist.