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09.10.2017 12:28

Wie misst man Innovationen?

Lisa Dittrich Referat für Presse- und Öffentlichkeitsarbeit
Justus-Liebig-Universität Gießen

    JLU-Wissenschaftler an Projekt zur Entwicklung von Innovationsindikatoren beteiligt – Förderung durch den Bund

    Innovationen vermessen: Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Justus-Liebig-Universität Gießen entwickeln gemeinsam mit dem Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW) neue Indikatoren für Innovationstrends in Deutschland. Die Professur für Statistik und Ökonometrie (Prof. Dr. Peter Winker) ist an dem Projekt „Textdaten-basierte Output-Indikatoren als Basis einer neuen Innovationsmetrik“ beteiligt und wird dafür vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit 165.000 Euro gefördert. Die Federführung des mit insgesamt 433.000 Euro geförderten Projekts liegt beim ZEW.

    Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler möchten textbasierte digitale Massendaten (Unternehmenswebseiten, technologiebezogene Fachzeitschriften und Informationsdienste) mit computerlinguistischen Verfahren auswerten und daraus Innovationsindikatoren gewinnen. Dadurch sollen Innovationsindikatoren von sehr hoher Aktualität und in feiner regionaler und sektoraler Gliederung generiert werden. So wird ein Monitoring der Innovationsdynamik auf Basis kurzer Zeitintervalle ermöglicht und ein Beitrag zum Aufspüren neuer Trends in der Produkt-, Dienstleistungs- und Geschäftsmodellentwicklung geliefert.

    Die Forscher lassen dazu Algorithmen über textbasierte Daten, wie Unternehmenswebsites oder Fachzeitschriften, laufen. Mithilfe klassischer Innovationsindikatoren, beispielsweise aus der Innovationserhebung des ZEW, wird die Güte der neuen Messmethode geprüft. Für das Projekt sollen unter anderem Unternehmenswebseiten untersucht werden. Durch eine automatisierte, regelmäßige Analyse der Webseiten und ihren Inhalten mit Hilfe des aus der Computerlinguistik stammenden Text Data Mining werden Veränderungen identifiziert und nach ihrem Innovationsbezug sowie der Art der Innovationen klassifiziert.

    Prof. Winker wird sich in seinem Teilprojekt vorrangig mit Indikatoren zu technologischen (und sozialen) Innovationen im Bereich der Digitalisierung beschäftigen und dazu IT-Medien analysieren. Die fortschreitende Digitalisierung ist ein entscheidender Treiber für technologische und soziale Innovationen, die nicht nur den Unternehmenssektor umgestaltet, sondern auch eine Veränderung der Lebens- und Arbeitsweise sowie Organisations- und Industriestrukturen ermöglicht.

    Die Messung von Umfang und Richtung der durch die Digitalisierung ausgelösten Innovationstätigkeit ist jedoch schwierig. Herkömmliche Innovationsindikatoren greifen zu kurz. Gleichzeitig liegt eine ganze Reihe von Informationen über Innovationen und Innovationstätigkeit als Artikel in Fachzeitschriften und in digitalen Medien vor. Diese Informationen sollen in diesem Projektteil mit Hilfe von computerlinguistischen Methoden herausgearbeitet und quantifiziert werden. Dadurch wird ein fortlaufendes Monitoring von Innovationsentwicklungen im Bereich der Digitalisierung ermöglicht. Neben technologischen Innovationen soll dabei auch die soziale Dimension von Innovationen erfasst werden. Die Datenbasis bilden die vom Heise-Verlag betriebenen Zeitschriften „c't“ und „Technology Review“ (dt. Ausgabe) sowie der Newsticker heise news.

    Kontakt

    Prof. Dr. Peter Winker, Professur für Statistik und Ökonometrie
    Telefon: 0641 99-22640
    E-Mail: peter.winker@wirtschaft.uni-giessen.de


    Weitere Informationen:

    https://www.bmbf.de/de/wie-misst-man-fortschritt-4886.html


    Bilder

    Ergebnis eines Testlaufs: Der auf Textmining basierende Algorithmus hat selbstständig ein Innovationsgebiet identifiziert. Grafik: Peter Winker
    Ergebnis eines Testlaufs: Der auf Textmining basierende Algorithmus hat selbstständig ein Innovatio ...

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    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Wissenschaftler
    fachunabhängig
    überregional
    Forschungsprojekte
    Deutsch


     

    Ergebnis eines Testlaufs: Der auf Textmining basierende Algorithmus hat selbstständig ein Innovationsgebiet identifiziert. Grafik: Peter Winker


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