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Formen der Kollaboration in Wissensnetzwerken
Computational social science in the age of big data: concepts, methodologies, tools, and applications
In: Neue Schriften zur Online-Forschung 15
Data Visualization in Social Science and Market Research
In: Kompendium der Online-Forschung (DGOF) 2
Data Visualization in Social Science and Market Research
Datenvisualisierungen und Infografiken sind spätestens seit Ausbruch der Corona-Pandemie in aller Munde oder besser gesagt "in aller Augen". Kaum ein News-Portal, kaum eine Online-Ausgabe renommierter Zeitungen kommt ohne die fast schon obligatorische interaktive Datenvisualisierung über den Verlauf der Pandemie, die Entwicklung der Infektionszahlen oder einen Ländervergleich aus. Der vorliegende erste Sammelband zum Thema möchte (interaktive) Datenvisualisierung praxisorientiert aufgreifen, um sowohl die grundlagen-orientierte wie auch die angewandte Forschung zu inspirieren, näher zusammenzuführen, zukünftige Forschung zu unterstützen sowie für offene Fragen in diesem dynamischen Prozess zu sensibilisieren.:O. Tabino, C. M. Stützer & A. Wachenfeld-Schell, Editorial Board: Data Visualization and Information Design: Bringing Data to Life B. Wiederkehr: Interactive Things Data Visualization for Exploration and Explanation S. Sieben & P. Simmering, Q | Agentur für Forschung GmbH: Storytelling vs. Dashboards – Wie Sie die richtige Methode zur Datenvisualisierung auswählen M. Bonera, The Visual Agency | Politecnico di Milano: Data Visualization as a Tool to Access Leonardo da Vinci's Greatest Work: The Codex Atlanticus P. Blau, GIM Gesellschaft für Innovative Marktforschung mbH: Visualisierung qualitativer Daten: Die Komplexität des Einfachen ; Since the outbreak of the Corona pandemic at the latest, data visualisations and infographics have been on everyone's mind, or rather 'in everyone's eyes'. Barely any news portal or online edition of well-known newspapers can do without the almost obligatory interactive data visualisation on the path of the pandemic, the development of infection figures or a comparison of countries. This first volume on this topic aims to take up (interactive) data visualisation in a practice-oriented way in order to inspire both fundamentally-oriented and applied research, to bring it closer together, to support future research as well as to sensitise for open questions in this dynamic process.:O. Tabino, C. M. Stützer & A. Wachenfeld-Schell, Editorial Board: Data Visualization and Information Design: Bringing Data to Life B. Wiederkehr: Interactive Things Data Visualization for Exploration and Explanation S. Sieben & P. Simmering, Q | Agentur für Forschung GmbH: Storytelling vs. Dashboards – Wie Sie die richtige Methode zur Datenvisualisierung auswählen M. Bonera, The Visual Agency | Politecnico di Milano: Data Visualization as a Tool to Access Leonardo da Vinci's Greatest Work: The Codex Atlanticus P. Blau, GIM Gesellschaft für Innovative Marktforschung mbH: Visualisierung qualitativer Daten: Die Komplexität des Einfachen
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Data Visualization and Information design: bringing data to life
aus dem Inhalt: "Spätestens seit Ausbruch der Corona-Pandemie sind Datenvisualisierungen und Infografiken in aller Munde oder besser gesagt «in aller Augen ». Kaum ein News-Portal, kaum eine Online-Ausgabe renommierter Zeitungen kommt ohne die fast schon obligatorische interaktive Datenvisualisierung über den Verlauf der Pandemie, die Entwicklung der Infektionszahlen oder einen Ländervergleich aus."
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Impact Evaluation by Using Relational Approaches in Web Surveys
(Intelligentes) Text Mining in der Marktforschung
Die Extraktion von Informationen aus Texten - insbesondere aus unstrukturierten Textdaten wie Foren, Bewertungsportalen bzw. aus offenen Angaben - stellen heute eine besondere Herausforderung für Marktforscher und Marktforscherinnen dar. Hierzu wird zum einen neues methodisches Know-how gebraucht, um mit den komplexen Datenbeständen sowohl bei der Erhebung wie auch bei der Bewertung dieser umzugehen. Zum anderen müssen im Kontext der digitalen Beforschung von neuen Customer Insights sowohl technische als auch organisationale Infrastrukturen geschaffen werden, um u.a. Geschäftsmodelle in Abläufen und Arbeitsprozessen von Unternehmen, Institutionen und Organisationen etablieren zu können. Die Beiträge des Bandes besprechen nicht nur vielfältigste Methoden und Verfahren zur automatischen Textextraktion, sondern zeigen hierbei sowohl die Relevanz als auch die Herausforderungen für die Online-Marktforschung auf, die mit dem Einsatz solch innovativer Ansätze und Verfahren verbunden sind. Band 1 beinhaltet folgende Beiträge: C. M. Stützer, A. Wachenfeld-Schell & S. Oglesby: Digitale Transformation der Marktforschung; A. Lang & M. Egger, Insius UG: Wie Marktforscher durch kooperatives Natural Language Processing bei der qualitativen Inhaltsanalyse profitieren können; M. Heurich & S. Štajner, Symanto Research: Durch Technologie zu mehr Empathie in der Kundenansprache - Wie Text Analytics helfen kann, die Stimme des digitalen Verbrauchers zu verstehen; G. Heisenberg, TH Köln & T. Hees, Questback GmbH: Text Mining-Verfahren zur Analyse offener Antworten in Online-Befragungen im Bereich der Markt- und Medienforschung; T. Reuter, Cogia Intelligence GmbH: Automatische semantische Analysen für die Online-Marktforschung; P. de Buren, Caplena GmbH: Offenen Nennungen gekonnt analysieren
Künstliche Intelligenz in der Hochschullehre: Empirische Untersuchungen zur KI-Akzeptanz von Studierenden an (sächsischen) Hochschulen
Inwieweit KI das neuartige universitäre Lehren und Lernen wirksam begleiten kann, wird im BMBF-Verbundprojekt 'tech4comp: Personalisierte Kompetenzentwicklung durch skalierbare Mentoringprozesse' untersucht. Gemeinsam beforscht man soziotechnische Artefakte für personalisiertes digital-gestütztes Mentoring für Studierende. Hierzu werden u.a. Rahmenbedingungen und (soziale) Kontextfaktoren erforscht, um die Implementierung von KI in der Hochschulbildung zu unterstützen. Es wird davon ausgegangen, dass unabhängig von der Art der Technologie und vom pandemischen Kontext, insbesondere die Akzeptanz und Bereitschaft der beteiligten Stakeholder zum erfolgreichen Einsatz intelligenter Bildungstechnologien beiträgt. Das ZQA/KfBH der TU Dresden widmet sich unter der Leitung von Dr. Cathleen M. Stützer im Forschungsprojekt der Elaboration von Handlungsfeldern, die sich aus einer soziotechnischen Beforschung von KI in der Hochschulbildung ergeben. Fallstudien hierzu stellen sich u. a. Fragen zu Gelingensbedingungen und Wirksamkeit digitaler Hochschulbildung, um (prospektiv) eine erfolgreiche Implementierung KI-gestützter adaptiver Mentoringsysteme mit evidenten Forschungsberichten zu unterstützen.