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
- Erschienen
Masked Autoencoder Pretraining for Event Classification in Elite Soccer
Rudolph, Y. & Brefeld, U., 26.02.2024, Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics: 10th International Workshop, MLSA 2023, Revised Selected Papers. Brefeld, U., Davis, J., Van Haaren, J. & Zimmermann, A. (Hrsg.). Cham: Springer Nature Switzerland AG, S. 24-35 12 S. (Communications in Computer and Information Science; Band 2035).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Surveying the FAIRness of Annotation Tools: Difficult to find, difficult to reuse
Borisova, E., Abu Ahmad, R., Garcia-Castro, L. J., Usbeck, R. & Rehm, G., 01.03.2024, LAW 2024 - 18th Linguistic Annotation Workshop, Co-located with EACL 2024 - Proceedings of the Workshop: Proceedings of the Workshop. Henning, S. & Stede, M. (Hrsg.). Stroudsburg: Association for Computational Linguistics (ACL), S. 29-45 17 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Understanding Environmental Posts: Sentiment and Emotion Analysis of Social Media Data
Amangeldi, D., Usmanova, A. & Shamoi, P., 07.03.2024, in: IEEE Access. 12, S. 33504-33523 20 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Eingereicht
Studying properties of water data using manifold-aware anomaly detectors
Paulsen, T. & Brefeld, U., 23.04.2024, (Eingereicht) Design of Cyber-Secure Water Plants. Mathur, A., Zhou, J. & Raman, G. (Hrsg.). MDPI AG, (Water).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Event Extraction Alone Is Not Enough
Huang, J., Jiang, L., Möller, C. & Usbeck, R., 05.2024, Narrative Extraction From Texts 2024: Proceedings of Text2Story — Seventh Workshop on Narrative Extraction From Texts held in conjunction with the 46th European Conference on Information Retrieval (ECIR 2024). Campos, R., Jorge, A. M., Jatowt, A., Bhatia, S. & Litvak, M. (Hrsg.). Aachen: Rheinisch-Westfaelische Technische Hochschule Aachen, Band 3671. S. 105-114 10 S. (CEUR Workshop Proceedings; Band 3671).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Konferenzbeitrag › begutachtet
- 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