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 ).
- ErschienenMachine Learning and Data Mining for Sports Analytics: 5th International Workshop, MLSA 2018, colocated with ECML/PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10, 2018, ProceedingsBrefeld, U. (Herausgeber*in), Davis, J. (Herausgeber*in), Van Haaren, J. (Herausgeber*in) & Zimmermann, A. (Herausgeber*in), 05.04.2019, Springer Nature. 179 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 11330 LNAI)Publikation: Bücher und Anthologien › Sammelwerke und Anthologien › Forschung 
- ErschienenMachine Learning and Data Mining for Sports Analytics: 7th International Workshop, MLSA 2020, Co-located with ECML/PKDD 2020, Ghent, Belgium, September 14–18, 2020, ProceedingsBrefeld, U. (Herausgeber*in), Davis, J. (Herausgeber*in), van Haaren, J. (Herausgeber*in) & Zimmermann, A. (Herausgeber*in), 2020, Cham: Springer International Publishing. 146 S. (Communications in Computer and Information Science; Band 1324)Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung 
- ErschienenMachine Learning and Data Mining for Sports Analytics: 11th International Workshop, MLSA 2024, Vilnius, Lithuania, September 9, 2024, Revised Selected PapersBrefeld, U. (Herausgeber*in), Davis, J. (Herausgeber*in), Van Haaren, J. (Herausgeber*in) & Zimmermann, A. (Herausgeber*in), 2025, Cham: Springer Verlag. 119 S. (Communications in Computer and Information Science; Band 2460)Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung 
- ErschienenMachine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10-14, 2018, Proceedings - Part IIIBrefeld, U. (Herausgeber*in), Curry , E. (Herausgeber*in), Daly, E. (Herausgeber*in), MacNamee, B. (Herausgeber*in), Marascu, A. (Herausgeber*in), Pinelli , F. (Herausgeber*in), Berlingerio, M. (Herausgeber*in) & Hurley, N. (Herausgeber*in), 2019, Cham: Springer Verlag. 706 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 11054 LNAI)Publikation: Bücher und Anthologien › Sammelwerke und Anthologien › Forschung 
- ErschienenMachine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part IBrefeld, U. (Herausgeber*in), Fromont, E. (Herausgeber*in), Hotho, A. (Herausgeber*in), Knobbe, A. (Herausgeber*in), Maathuis, M. (Herausgeber*in) & Robardet, C. (Herausgeber*in), 2020, Cham: Springer Nature Switzerland AG. 766 S. (Lecture notes in computer science; Band 11906)(Lecture Notes in Artificial Intelligence; Band 11906)Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung 
- ErschienenMachine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part IIBrefeld, U. (Herausgeber*in), Fromont, E. (Herausgeber*in), Hotho, A. (Herausgeber*in), Knobbe, A. (Herausgeber*in), Maathuis, M. (Herausgeber*in) & Robardet, C. (Herausgeber*in), 2020, Cham: Springer Nature Switzerland AG. 732 S. (Lecture notes in computer science; Band 11906)(Lecture Notes in Artificial Intelligence; Band 11906)Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung 
- ErschienenMachine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part IIIBrefeld, U. (Herausgeber*in), Fromont, E. (Herausgeber*in), Hotho, A. (Herausgeber*in), Knobbe, A. (Herausgeber*in), Maathuis, M. (Herausgeber*in) & Robardet, C. (Herausgeber*in), 2020, Cham: Springer Nature Switzerland AG. 804 S. (Lecture notes in computer science; Band 11906)(Lecture Notes in Artificial Intelligence; Band 11906)Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung 
- ErschienenMachine Learning ApplicationsArndt, N., Molitor, P. & Usbeck, R., 27.08.2023, in: IT - Information Technology. 65, 4-5, S. 139-141 3 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Andere (Vorworte. Editoral u.ä.) › Forschung 
- ErschienenMachine Learning for the Quantified Self: On the Art of Learning from Sensory DataHoogendoorn, M. & Funk, B., 2018, 1 Aufl. Cham: Springer International Publishing. 231 S. (Cognitive Systems Monograph; Band 35)Publikation: Bücher und Anthologien › Monografien › Forschung › begutachtet 
- ErschienenMaking the most out of timeseries symptom data: A machine learning study on symptom predictions of internet-based CBTHentati Isacsson, N., Zantvoort, K., Forsell, E., Boman, M. & Kaldo, V., 12.2024, in: Internet Interventions. 38, 8 S., 100773.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet 
