Data Science im Kontext sozialer Medien - Analyse und Entwicklung differenzierter Methoden zur automatisierten Informationsextraktion
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Verbundkolleg Economics and Business
Prof. Dr. Susanne Leist
Forschungsschwerpunkte:
- Analyse des Einflusses neuer sozialer Technologien auf die Prozesse sowie die Wertschöpfung im Unternehmen
- Analyse von Social Media-Inhalten und -Strukturen zur Unterstützung des Qualitätsmanagements, Entwicklung und prototypische Implementierung von Algorithmen
- Enterprise Social Networks und Wissensmanagement in Unternehmen, Modellierung, Analyse und Bewertung des Informationsflusses, prototypische Implementierung eines integrierten Modellierungs- und Analysewerkzeugs
Betreute Projekte:
- Data Science im Kontext sozialer Medien - Analyse und Entwicklung differenzierter Methoden zur automatisierten Informationsextraktion
- Analyse von Interaktionen in modernen digitalen Medien
- Potentiale von Social Media Technologien zur Value Creation für Unternehmen und Kunden
- Analyse von Nutzertypen in Social Networks
Prof. Dr. Gregor Zellner
Betreute Projekte:
- Data Science im Kontext sozialer Medien - Analyse und Entwicklung differenzierter Methoden zur automatisierten Informationsextraktion
- Analyse von Interaktionen in modernen digitalen Medien
- Potentiale von Social Media Technologien zur Value Creation für Unternehmen und Kunden
- Analyse von Nutzertypen in Social Networks
Publikationen
Konadl, D., Wörner, J., Luttner, L. und S. Leist (2023): Artificial intelligence in augmentative and alternative communication systems - a literature-based assessment and implications of different conversation phases and contexts. 31st European Conference on Information Systems (ECIS 2023).
Wörner, J., Konadl, D., Leist, S. und I. Schmid (2023): Mantra: A Topic Modeling-Based Tool to Support Automated Trend Analysis on Unstructured Social Media Data. 44th International Conference on Information Systems (ICIS 2023).
Wörner, J., Konadl, D., Schmid, I. und Leist, S. (2022):
Supporting Product Development by a Trend Analysis Tool applying Aspect-Based Sentiment Detection. International Conference on Design Science Research in Information Systems and Technology (DESRIST), University of South Florida. Begutachtet im Rahmen eines Peer-Review-Prozesses. Nicht Open Access.
Schmid, I., Wörner, J. und S. Leist (2022):
Automated identification of different lead users regarding the innovation process. Electron Markets 32, 945–970 (2022). doi.org/10.1007/s12525-022-00568-6. Begutachtet im Rahmen eines Peer-Review-Prozesses. Open Access.
Vorträge und Präsentationen
44th International Conference on Information Systems (ICIS 2023):
MANTRA: A Topic Modeling-Based Tool to Support Automated Trend Analysis on Unstructured Social Media Data.
Wörner, J. (2022):
Supporting Product Development by a Trend Analysis Tool applying Aspect-Based Sentiment Detection, International Conference on Design Science Research in Information Systems and Technology (DESRIST), University of South Florida.