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 ).
- Erschienen
Methoden zur Untersuchung komplexer Datenmodelle
Riebesehl, D., 2010, Stimulating Computing: Praxisnahe Wirtschaftsinformatik in Lehre und Forschung; Festschrift für Hinrich E. G. Bonin. Lüneburg: Leuphana Universität Lüneburg, S. 93-115 23 S. (FInAL; Band 20, Nr. 2).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Sammelwerken › Forschung
- Angenommen/Im Druck
Metrics for Experimentation Programs: Categories, Benefits and Challenges
Stotz, N. & Drews, P., 2025, (Angenommen/Im Druck) Proceedings of XP 2025. 15 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Mining Disease Courses across Organizations: A Methodology Based on Process Mining of Diagnosis Events Datasets
de Toledo, P., Joppien, C., Paz Sesmero, M. & Drews, P., 01.07.2019, 2019 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBC 2019. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., S. 354-357 4 S. 8857149. (Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Mining for critical stock price movements using temporal power laws and integrated autoregressive models
Jacobs, J., 2014, in: International Journal of Information and Decision Sciences. 6, 3, S. 211 - 225 15 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Mining User-Generated Financial Content to Predict Stock Price Movements
Mastel, A. & Jacobs, J., 12.2012, Lüneburg: Universität Lüneburg, 42 S. (FInAL; Band 22, Nr. 1).Publikation: Arbeits- oder Diskussionspapiere und Berichte › Arbeits- oder Diskussionspapiere
- Erschienen
Modeling Conditional Dependencies in Multiagent Trajectories
Rudolph, Y. & Brefeld, U., 2022, in: Proceedings of Machine Learning Research. 151, S. 10518-10533 16 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Modeling the C(o)urse of Privacy-critical Location-based Services: Exposing Dark Side Archetypes of Location Tracking
Burmeister, F., Drews, P. & Schirmer, I., 01.01.2021, Proceedings of the 54th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, HICSS 2021. Bui, T. X. (Hrsg.). Honolulu: University of Hawaiʻi at Mānoa, S. 6651-6660 10 S. (Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences; Band 2020-January).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Modeling the Intention to Use Carbon Footprint Apps
Sagawe, A., Funk, B. & Niemeyer, P., 05.02.2016, Information Technology in Environmental Engineering: Proceedings of the 7th International Conference on Information Technologies in Environmental Engineering (ITEE2015). Gómez, J. M. & Scholtz, B. (Hrsg.). Springer, S. 139-150 12 S. (Springer Proceedings in Business and Economics).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Modeling the Quarter-Vehicle: Use of Passive Sensor Data for Road Condition Monitoring
Kortmann, F., Horstkötter, J., Warnecke, A., Meier, N., Heger, J., Funk, B. & Drews, P., 15.07.2021, in: IEEE Sensors Journal. 21, 14, S. 15535-15543 9 S., 9281332.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Modelle und Verfahren zur Beschreibung des Systemverhaltens von Rechnernetzen
Hoffmann, U., 10.1984, in: Angewandte Informatik. 26, 10, S. 410-416 7 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet