JenCORA Network

JenCORA

BWL, Big Data und Computerlinguistik
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Foto: Philipp Poschmann

Meldung vom: 18. November 2019, 15:53 Uhr | Zur Original-Meldung

Die Digitalisierung der Wirtschaft und die Nutzung von Big Data sind seit geraumer Zeit ein zentrales Thema in Politik und Forschung. Zusätzlich nimmt das Thema auch in der Lehre an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Friedrich-Schiller-Universität Jena einen zunehmend breiteren Raum ein (siehe DigiLab).

Am Lehrstuhl für Organisation, Führung und HRM erproben wir bereits seit einigen Jahren die Anwendung computerlinguistischer Big Data-Verfahren auf betriebswirtschaftliche Fragestellungen. Hierbei steht vor allem die automatisierte und großzahlige Analyse von Textdaten und Sprache (Grammatik, Semantik, u.ä.) im Fokus.

Ein Zwischenergebnis dieser Arbeit ist das mit dem Lehrstuhl assoziierte JenCORA-Projekten (Jena Computational Organizational Research Applications), welches von Dr. Jan Goldenstein und Philipp Poschmann, M.Sc. betreut und vorangetrieben wird.

Aus diesem Projekt sind bislang insbesondere Aufsätze hervorgegangen, die in zwei hochrangigen Methodenjournalen veröffentlicht worden sind.

Die genannten Aufsätze beschäftigen sich damit, wie Methoden der Computerlinguistik, insbesondere aus dem Bereich des Natural Language Processing, zur Extraktion und Untersuchung von Bedeutungsstrukturen in großen Textmengen verwendet werden können. Der in den Aufsätzen vorgestellte und erprobte Ansatz kann zur Beantwortung einer Vielzahl an betriebswirtschaftlichen und gesellschaftlichen Fragestellungen verwendet werden. Insbesondere können wissenschaftliche Problemstellungen, die nach den Handlungen von Akteuren sowie deren Beziehungen fragen, quantitativ adressiert werden. Ebenso besteht die Option die quantitativ ermittelten Ergebnisse durch Anwendung qualitativer Methoden tiefgehender zu untersuchen.

Der dritte Aufsatz schlägt einen Ansatz vor, wie frei zugängliche Wissensressourcen genutzt werden können, um die automatische Analyse von Akteuren in großen Textmengen mit externen Datenresourcen anzureichern. Konkret wird demonstriert, wie die von Wikipedia bereitgestellten demographischen Informationen über Personen und Organisationen genutzt werden können, um die automatische Identifizierung und Disambiguierung von Akteure in Texten zu verbessern. Die dabei extrahierten demographischen Informationen können u.a. in die Analyse der Handlungen von Akteuren sowie deren Beziehungen eingehen. Dieser Ansatz ist vor allem für die Beantwortung von Fragestellungen relevant, die eine quantitative Untersuchung der Rolle unterschiedlicher Akteure in verschiedenen gesellschaftlichen Diskursen verlangen (bspw. Debatten über aktuelle gesellschaftlicheThemen).

Das JenCORA-Projekten möchte seine Ergebnisse explizit nicht nur für die wissenschaftliche Forschung nutzen, sondern auch allen interessierten Studierenden die Möglichkeit geben, die großzahlige Analyse von Textdaten in Forschungskolloquien, Seminaren oder Abschlussarbeiten (siehe DigiLab) unter unserer Anleitung selber zu erproben.

JenCORA Foto: Poschmann / Goldenstein
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