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  1. Mandl, T.: Text Mining und Data Mining (2023) 0.02 
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    Abstract
    Text und Data Mining sind ein Bündel von Technologien, die eng mit den Themenfeldern Statistik, Maschinelles Lernen und dem Erkennen von Mustern verbunden sind. Die üblichen Definitionen beziehen eine Vielzahl von verschiedenen Verfahren mit ein, ohne eine exakte Grenze zu ziehen. Data Mining bezeichnet die Suche nach Mustern, Regelmäßigkeiten oder Auffälligkeiten in stark strukturierten und vor allem numerischen Daten. "Any algorithm that enumerates patterns from, or fits models to, data is a data mining algorithm." Numerische Daten und Datenbankinhalte werden als strukturierte Daten bezeichnet. Dagegen gelten Textdokumente in natürlicher Sprache als unstrukturierte Daten.
  2. Bärnreuther, K.: Informationskompetenz-Vermittlung für Schulklassen mit Wikipedia und dem Framework Informationskompetenz in der Hochschulbildung (2021) 0.02 
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    Date
    30. 6.2021 16:29:52
    Source
    o-bib: Das offene Bibliotheksjournal. 8(2021) Nr.2, S.1-22
  3. Jetter, H.-C.: Informationsvisualisierung und Visual Analytics (2023) 0.01 
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    Abstract
    Die Visualisierung digitaler Datenbestände mit dem Computer ist heute alltäglich geworden. Spätestens seit der COVID-19-Pandemie sind computergenerierte Datenvisualisierungen und deren Interpretation durch den Menschen nicht mehr nur Expert*innen für Statistik und Datenanalyse vorbehalten. Stattdessen sind interaktive Visualisierungen zur Darstellung von Trends, Mustern oder Vergleichen in Daten zu festen Bestandteilen unseres medialen Alltags geworden, ob im (Daten-)Journalismus, in den sozialen Medien oder bei der Kommunikation von Behörden mit der Bevölkerung. Wie bereits von Reiterer und Jetter (2013) in einer früheren Auflage dieses Beitrags thematisiert wurde, bietet dieser Trend zur interaktiven und narrativen Visualisierung in den Massenmedien den Benutzer*innen neue Möglichkeiten des datenbasierten Erkenntnisgewinns. Seitdem popularisiert zusätzlich die Vielzahl verfügbarer "Tracker"-Apps mit dem Ziel der Verhaltensoptimierung (z. B. im Bereich Fitness oder Energiekonsum) die interaktive Visualisierung und Analyse persönlicher und privater Daten. Auch im beruflichen Alltag haben sich einstige Nischenwerkzeuge, wie z. B. die Visualisierungssoftware Tableau, in äußerst populäre Anwendungen verwandelt und sind zum Gegenstand zweistelliger Milliardeninvestitionen geworden, insbesondere für die Visualisierung und Analyse von Geschäftsdaten. Im Lichte dieser Entwicklungen soll dieser Beitrag daher im Folgenden einerseits grundlegende Begriffe und Konzepte der Informationsvisualisierung vermitteln, andererseits auch Alltagsformen und Zukunftstrends wie Visual Analytics thematisieren.
  4. Womser-Hacker, C.: Informationswissenschaftliche Perspektiven des Information Retrieval (2023) 0.01 
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    Abstract
    Mit Information Retrieval (IR) sind in Forschung und Entwicklung in unterschiedlicher Breite und aus verschiedenen Perspektiven mehrere Disziplinen befasst. Die verschiedenen Ausrichtungen sind wichtig, da nur in ihrer Verknüpfung eine Gesamtschau des IR vermittelt werden kann. Die Informatik verfolgt einen stärker systemgetriebenen, technologischen Ansatz des IR und stellt Algorithmen und Implementationen in den Vordergrund, während für die Informationswissenschaft die Benutzer*innen in ihren vielschichtigen Kontexten den Schwerpunkt bilden. Deren Eigenschaften (fachlicher Hintergrund, Domänenzugehörigkeit, Expertise etc.) und Zielsetzungen, die durch das IR verfolgt werden, spielen im Interaktionsprozess zwischen Mensch und System eine zentrale Rolle. Auch wird intensiv der Frage nachgegangen, wie sich Benutzer*innen in diesen Prozessen verhalten und aus welchen Gründen sie verschiedene Systeme in Anspruch nehmen. Da ein Großteil des heutigen Wissens nach wie vor in Texten repräsentiert ist, ist eine weitere Disziplin - nämlich die Computerlinguistik/Sprachtechnologie für das IR von Bedeutung. Zusätzlich kommen aber auch visuelle und auditive Wissensobjekte immer stärker zum Tragen und werden aufgrund ihrer anwachsenden Menge immer wichtiger für das IR. Ein neues Fachgebiet ist die Data Science, die auf altbekannten Konzepten aus Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung aufsetzt, auf den Daten operiert und auch traditionelles IR-Wissen für die Zusammenführung von strukturierten Fakten und unstrukturierten Texten nutzt. Hier soll die informationswissenschaftliche Perspektive im Vordergrund stehen.
  5. Barthel, J.; Ciesielski, R.: Regeln zu ChatGPT an Unis oft unklar : KI in der Bildung (2023) 0.01 
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    29. 3.2023 13:23:26
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  6. ¬Der Student aus dem Computer (2023) 0.01 
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    27. 1.2023 16:22:55
  7. Springer, M.: Ewiges Wachstum (2020) 0.01 
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    Source
    Spektrum der Wissenschaft. 2020, H.3, S.29
  8. Springer, M.: Schwarzer Schwan im Internet (2020) 0.01 
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    Source
    Spektrum der Wissenschaft. 2020, H.7, S.29
  9. Müller, P.: Text-Automat mit Tücken (2023) 0.01 
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    Source
    Pirmasenser Zeitung. Nr. 29 vom 03.02.2023, S.2
  10. Jaeger, L.: Wissenschaftler versus Wissenschaft (2020) 0.01 
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    2. 3.2020 14:08:22
  11. Ibrahim, G.M.; Taylor, M.: Krebszellen manipulieren Neurone : Gliome (2023) 0.01 
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    Spektrum der Wissenschaft. 2023, H.10, S.22-24
  12. Rötzer, F.: Droht bei einer Verschmelzung des Gehirns mit KI der Verlust des Bewusstseins? (2020) 0.01 
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    29. 6.2019 17:46:17
  13. Lewis, T.: Woher stammt Sars-CoV-2? (2023) 0.01 
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    Source
    Mitteilungen der Deutschen Mathematiker-Vereinigung. 2023, H.1, S.22-25

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