Institut für Wirtschaftsinformatik
Organisation: Institut
- Juniorprofessur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Data Analytics
- Professur für Technische Informatik
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Data Science
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Digitale Transformation und Informationsmanagement
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere E-Business und Wissensmanagement
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Künstliche Intelligenz und Erklärbarkeit
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Machine Learning
- Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Network Science
Organisationsprofil
Am Institut für Wirtschaftsinformatik (IIS) der Leuphana Universität Lüneburg arbeiten wir an innovativen Themen in der Wirtschaftsinformatik und im Data Science. Inhaltliche Schwerpunkte sind die digitale Transformation, E-Health, E-Commerce, Business Analytics, Sport und E-Learning. Methodisch konzentrieren wir uns auf die Entwicklung und Nutzung von Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz für die Modellierung und Lösung von datengetriebenen Entscheidungsproblemen. Weitere quantitative (z.B. Graphen, Optimierung) und qualitative (z.B. Interviews, Referenzmodellierung) Methoden ergänzen das Methodenspektrum. Die Kooperation mit anderen Universitäten, Unternehmen und Institutionen der Zivilgesellschaft spielen eine wichtige Rolle in der Arbeit unseres Instituts.
Forschungsschwerpunkte
Am Institut für Wirtschaftsinformatik sind derzeit 6 Professoren sowie zahlreiche wissenschaftliche Mitarbeiter*innen und eine Stipendiatin aktiv. Zu den inhaltlichen Schwerpunkten zählen digitale Transformation, E-Health, E-Commerce, Business Analytics, Sport und E-Learning. Details finden Sie auf den Webseiten der Arbeitsbereiche und in der zentralen Forschungsdatenbank der Leuphana. Das Institut für Wirtschaftsinformatik war für die Ausrichtung einer Reihe von Veranstaltungen und Konferenzen an der Leuphana verantwortlich (z.B. ITEE 2013, Endrunde Bundeswettbewerb Informatik 2014, MKWI2018 ).
- 2024
- Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung
Dataset size versus homogeneity: A machine learning study on pooling intervention data in e-mental health dropout predictions
Zantvoort, K., Hentati Isacsson, N., Funk, B. & Kaldo, V., 15.05.2024, (Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung) in: Digital Health. 10, 10 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Neural Combinatorial Optimization on Heterogeneous Graphs: An Application to the Picker Routing Problem in Mixed-Shelves Warehouses
Luttmann, L. & Xie, L., 30.05.2024, in: Proceedings International Conference on Automated Planning and Scheduling, ICAPS. 34, S. 351-359 9 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Knowledge-Enhanced Language Models Are Not Bias-Proof: Situated Knowledge and Epistemic Injustice in AI
Kraft, A. & Soulier, E., 03.06.2024, 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, FAccT 2024. Association for Computing Machinery, Inc, S. 1433-1445 13 S. (2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, FAccT 2024).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
TextGraphs 2024 Shared Task on Text-Graph Representations for Knowledge Graph Question Answering
Sakhovskiy, A., Salnikov, M., Nikishina, I., Usmanova, A., Kraft, A., Möller, C., Banerjee, D., Huang, J., Jiang, L., Abdullah, R., Yan, X., Ustalov, D., Tutubalina, E., Usbeck, R. & Panchenko, A., 01.08.2024, Proceedings of TextGraphs-17: Graph-based Methods for Natural Language Processing: Graph-Based Methods for Natural Language Processing, 62nd Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics. Ustalov, D., Gao, Y., Pachenko, A., Tutubalina, E., Nikishina, I., Ramesh, A., Sakhovskiy, A., Usbeck, R., Penn, G. & Valentino, M. (Hrsg.). Kerrville: Association for Computational Linguistics (ACL), S. 116-125 10 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Value-Sensitive Digital Social Innovations for Marginalized Individuals: Towards a Research Agenda
Gebken, L., Schirmer, I., Simon, J. & Drews, P., 01.08.2024, in: Academy of Management Proceedings. 2024, 1Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenz-Abstracts in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Digitale Kontaktnachverfolgung bei Infektionskrankheiten: Projektstudie ZIL-Kontakt
Drews, P., Funk, B., Heger, J., Lehr, D., Zimmer, M. P. & Lemmer, K., 22.08.2024, Lüneburg: Leuphana Universität Lüneburg, 25 S.Publikation: Arbeits- oder Diskussionspapiere und Berichte › Projektberichte › Transfer
- Erschienen
Ablation Study of a Multimodal Gat Network on Perfect Synthetic and Real-world Data to Investigate the Influence of Language Models in Invoice Recognition
Thiée, L. W., 11.09.2024, Document Analysis and Recognition – ICDAR 2024 Workshops: Athens, Greece, August 30–31, 2024 Proceedings, Part II. Mouchère, H. & Zhu, A. (Hrsg.). Cham: Springer Nature AG, Band 2. S. 199-212 14 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 14936)(Document analysis and recognition - ICDAR 2024 workshops ; Band 2).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Entity Linking with Out-of-Knowledge-Graph Entity Detection and Clustering Using Only Knowledge Graphs
Möller, C. & Usbeck, R., 11.09.2024, Knowledge Graphs in the Age of Language Models and Neuro-Symbolic AI- : Proceedings of the 20th International Conference on Semantic Systems, 17-19 September 2024, Amsterdam, The Netherlands. Salatino, A. A., Alam, M., Ongenae, F., Vahdati, S., Gentile, A. L., Pellegrini, T. & Jiang, S. (Hrsg.). Amsterdam: IOS Press BV, S. 88-105 18 S. (Studies on the Semantic Web; Band 60).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Revisiting the richness of integrated vehicle and crew scheduling
Ge, L., Kliewer, N., Nourmohammadzadeh, A., Voß, S. & Xie, L., 10.2024, in: Public Transport. 16, 3, S. 775-801 27 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Use of Machine-Learning Algorithms Based on Text, Audio and Video Data in the Prediction of Anxiety and Post-Traumatic Stress in General and Clinical Populations: A Systematic Review
Ciharova, M., Amarti, K., van Breda, W., Peng, X., Lorente-Català, R., Funk, B., Hoogendoorn, M., Koutsouleris, N., Fusar-Poli, P., Karyotaki, E., Cuijpers, P. & Riper, H., 01.10.2024, in: Biological Psychiatry. 96, 7, S. 519-531 13 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Übersichtsarbeiten › Forschung