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  • × year_i:[2010 TO 2020}
  • × theme_ss:"Data Mining"
  1. Drees, B.: Text und data mining : Herausforderungen und Möglichkeiten für Bibliotheken (2016) 0.01 
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    Abstract
    Text und Data Mining (TDM) gewinnt als wissenschaftliche Methode zunehmend an Bedeutung und stellt wissenschaftliche Bibliotheken damit vor neue Herausforderungen, bietet gleichzeitig aber auch neue Möglichkeiten. Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick über das Thema TDM aus bibliothekarischer Sicht. Hierzu wird der Begriff Text und Data Mining im Kontext verwandter Begriffe diskutiert sowie Ziele, Aufgaben und Methoden von TDM erläutert. Diese werden anhand beispielhafter TDM-Anwendungen in Wissenschaft und Forschung illustriert. Ferner werden technische und rechtliche Probleme und Hindernisse im TDM-Kontext dargelegt. Abschließend wird die Relevanz von TDM für Bibliotheken, sowohl in ihrer Rolle als Informationsvermittler und -anbieter als auch als Anwender von TDM-Methoden, aufgezeigt. Zudem wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Befragung der Betreiber von Dokumentenservern an Bibliotheken in Deutschland zum aktuellen Umgang mit TDM durchgeführt, die zeigt, dass hier noch viel Ausbaupotential besteht. Die dem Artikel zugrunde liegenden Forschungsdaten sind unter dem DOI 10.11588/data/10090 publiziert.
  2. Loonus, Y.: Einsatzbereiche der KI und ihre Relevanz für Information Professionals (2017) 0.01 
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    Abstract
    Es liegt in der Natur des Menschen, Erfahrungen und Ideen in Wort und Schrift mit anderen teilen zu wollen. So produzieren wir jeden Tag gigantische Mengen an Texten, die in digitaler Form geteilt und abgelegt werden. The Radicati Group schätzt, dass 2017 täglich 269 Milliarden E-Mails versendet und empfangen werden. Hinzu kommen größtenteils unstrukturierte Daten wie Soziale Medien, Presse, Websites und firmeninterne Systeme, beispielsweise in Form von CRM-Software oder PDF-Dokumenten. Der weltweite Bestand an unstrukturierten Daten wächst so rasant, dass es kaum möglich ist, seinen Umfang zu quantifizieren. Der Versuch, eine belastbare Zahl zu recherchieren, führt unweigerlich zu diversen Artikeln, die den Anteil unstrukturierter Texte am gesamten Datenbestand auf 80% schätzen. Auch wenn nicht mehr einwandfrei nachvollziehbar ist, woher diese Zahl stammt, kann bei kritischer Reflexion unseres Tagesablaufs kaum bezweifelt werden, dass diese Daten von großer wirtschaftlicher Relevanz sind.
  3. Nohr, H.: Big Data im Lichte der EU-Datenschutz-Grundverordnung (2017) 0.01 
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    Abstract
    Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit den Rahmenbedingungen für analytische Anwendungen wie Big Data, die durch das neue europäische Datenschutzrecht entstehen, insbesondere durch die EU-Datenschutz-Grundverordnung. Er stellt wesentliche Neuerungen vor und untersucht die spezifischen datenschutzrechtlichen Regelungen im Hinblick auf den Einsatz von Big Data sowie Voraussetzungen, die durch die Verordnung abverlangt werden.
  4. Liu, B.: Web data mining : exploring hyperlinks, contents, and usage data (2011) 0.01 
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    Footnote
    Elektronische Ausgabe unter: http://springer.r.delivery.net/r/r?2.1.Ee.2Tp.1gd0L5.C3WE8i..N.WdtE.3uq2.bW89MQ%5f%5fCXPUFOH0.
  5. Mining text data (2012) 0.01 
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    Footnote
    Elektronische Ausgabe unter: http://springer.r.delivery.net/r/r?2.1.Ee.2Tp.1gd0L5.C3WE8i..N.WdtI.3uq2.bW89MQ%5f%5fCXccFOL0.
  6. Hallonsten, O.; Holmberg, D.: Analyzing structural stratification in the Swedish higher education system : data contextualization with policy-history analysis (2013) 0.00 
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    Date
    22. 3.2013 19:43:01
  7. Vaughan, L.; Chen, Y.: Data mining from web search queries : a comparison of Google trends and Baidu index (2015) 0.00 
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    Source
    Journal of the Association for Information Science and Technology. 66(2015) no.1, S.13-22
  8. Fonseca, F.; Marcinkowski, M.; Davis, C.: Cyber-human systems of thought and understanding (2019) 0.00 
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    Date
    7. 3.2019 16:32:22
  9. Jäger, L.: Von Big Data zu Big Brother (2018) 0.00 
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    Date
    22. 1.2018 11:33:49

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