Computerlingiusitische Textanalyse in der WI

Schlagwörter: Computerlinguistik, Mustererkennung, (Semi-)automatisierte Modellerstellung, Gestaltung von Informationssystemen

Unstrukturierte Textdaten wie Dokumentationen oder Stellenausschreibungen enthalten eine Vielzahl potentiell relevanter Informationen. Deren manuelle Identifikation ist jedoch zeitaufwendig und angesichts der zunehmenden Masse an Daten nicht im angemessenen Umfang möglich. Computerlinguistische Verfahren können hier unterstützen, indem diese eine (semi-)automatisierte Analyse von Texten ermöglichen und beschleunigt potentiell relevante Informationen (Konzepte) extrahieren. Diese Konzepte dienen im nächsten Schritt als Grundlage für die Ableitung von Modellen und von Gestaltungsempfehlungen für Informationssysteme. Wir arbeiten hier in interdisziplinären Teams und betrachten unterschiedliche Untersuchungsobjekte (z. B. Analyse von Buchrezensionen oder Forschungsnetzwerken).

Die (semi-)automatisch identifizierten Konzepte dienen als Grundlage für die Erstellung von Modellen. Im Kontext der Unternehmensmodellierung werden bspw. Unternehmensdokumentationen computerlinguistisch analysiert, sodass potentiell relevante Aktivitäten eines Unternehmens identifiziert werden können. Diese dienen im nächsten Schritt als Grundlage für die Erstellung von Unternehmensmodellen. Wir nutzen diesen Ansatz in interdisziplinären Projekten und modellieren bspw. im Kontext der Digitalen Geisteswissenschaften „Rezensionsprozesse“.

Die extrahierten Informationen liefern uns Hinweise darüber, welche Themen in den betrachten Texten adressiert werden. Dies kann als Grundlage zur Weiterentwicklung bzw. Verbesserung existierender Informationssysteme dienen.

In verschiedenen Lehrveranstaltungen geben wir Einblicke in die Verwendung computerlinguistischer Verfahren in der Wirtschaftsinformatik. Es besteht bspw. die Möglichkeit ausgewählte Verfahren selbst anzuwenden (z.B. in Seminaren oder Abschlussarbeiten), um Textdaten zu analysieren und Fragestellungen aus der Wirtschaftsinformatik zu beantworten.

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Ausgewählte Publikationen

  • Kutzner, K., Petzold, K. und Knackstedt, R. (2019): Characterizing Social Reading Platforms - A Taxonomy-based Approach to Structure the Field. In: Proceedings of the Wirtschaftsinformatik (WI), Siegen, Deutschland.
  • Kutzner, K., Moskvina, A., Petzold, K., Roßkopf, C., Heid, U. und Knackstedt, R. (2018): Reviews of Cultural Artefacts: Towards a Schema for their Annotation. In Kübler S., Zinsmeister H. (Hrsg.): Proceedings of the Workshop on Annotation in Digital Humanities co-located with ESSLLI, S. 17-23.
  • Lindemann, D., Kliche, F. und Kutzner, K. (2018): Lexikographie: Explizite und implizite Verortung in den Digital Humanities. In Vogeler G. (Hrsg.): 5. Tagung des Verbands Digital Humanities im deutschsprachigen Raum e. V. (DHd) – Kritik der Digitalen Vernunft. Konferenzabstract, S. 257-260.
  • Schoormann, T., Behrens, D., Heid, U. und Knackstedt, R. (2017): Semi-automatic Development of Modelling Techniques with Computational Linguistics Methods - A Procedure Model and Its Application. In Abrahamowicz, W. (Ed.): Proceedings of the 20th International Conference on Business Information Systems (BIS), Poznan, Poland. Lecture Notes in Business Information Processing (LNBIP) 288, Springer International Publishing.