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Am 25.11.2016 fand in der ZBW in Hamburg der Workshop „Text- und Data Mining (TDM) zur Erkenntnisgewinnung für wirtschaftswissenschaftliche Fragestellungen“ statt.
Ziel des Workshops mit Forschern aus Einrichtungen wie dem DIW, der Bundesbank oder der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel war es, Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsszenarien von Text und Data Mining in der wirtschaftswissenschaftlichen Forschung zu identifizieren.
Eingangs stellten Ansgar Scherp das EU-Projekt MOVING (http://moving-project.eu/) und Olaf Siegert den Publikationsserver EconStor (http://www.econstor.eu) vor.
Als Grundlage für die anschließende Diskussion wurden dann vier mögliche Anwendungsfälle im Zusammenhang von Text und Data Mining bei EconStor vorgeschlagen:
# Identifikation von publikationsintensiven Instituten/Lehrstühlen/Fakultäten zu einem bestimmten Thema
# Entwicklung von thematischen Trends im Zeitablauf
# Relevante Forschungsförderer für ein bestimmtes Thema ermitteln
# Relevante Datensätze für ein empirisches Thema finden
Leitfragen der Diskussion waren die Relevanz dieser Anwendungsfälle für die Forschungsarbeit der Teilnehmer und Anforderungen an die Aufbereitung der Ergebnisse sowie weitere potentielle Use Cases von TDM.
Im Rahmen der intensiven und konstruktiven Diskussionen ergab sich, dass TDM ein sehr relevantes Tool zur vertieften Analyse von Forschungsliteratur darstellt. Insbesondere im Bereich der thematischen Trends und für die Identifikation von verwendeten Datensätzen oder angewandter Forschungsmodelle sehen die Workshop-Teilnehmer ein großes Potential.
http://www.zbw.eu
http://www.econstor.eu
http://moving-project.eu/
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wissenschaftler
Wirtschaft
überregional
Buntes aus der Wissenschaft
Deutsch
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