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
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
- Erschienen
Evaluierung des Innovationsgeschehens von kleinen und mittleren Unternehmen
Seeger, B., 2011, Die Dynamisierung des Innovationsgeschehens in einer Wirtschaftsregion: Dokumentation des Workshops zum Auftakt der Lüneburger Innovationsinitiative . Fischer, S., Seeger, B. & Weihe, J. (Hrsg.). Hamburg: Verlag Dr. Kovač, S. 63-73 11 S. (Schriftenreihe Innovative Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis; Band 298).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Sammelwerken › Transfer › begutachtet
- Erschienen
Evaluation of standard ERP software implementation approaches in terms of their capability for business process optimization
Knöll, H.-D., Kuehl, L. W. H., Kuehl, R. W. A. & Moreton, R., 01.09.2004, in: Journal of Computing and Information Science in Engineering. 4, 3, S. 271-277 7 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Evaluation of mechanical property predictions of refill Friction Stir Spot Welding joints via machine learning regression analyses on DoE data
Bock, F. E., Paulsen, T., Brkovic, N., Rieckmann, L., Kroeger, D., Wolgast, D., Zander, P., Suhuddin, U. F. H., dos Santos, J. F. & Klusemann, B., 02.04.2021, ESAFORM 2021: 24th International Conference on Material Forming. Liège: ULiège Library, 11 S. 2589. (ESAFORM 2021 - 24th International Conference on Material Forming).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Evaluation of a temporal causal model for predicting the mood of clients in an online therapy
Becker, D., Bremer, V., Funk, B., Hoogendoorn, M., Rocha, A. & Riper, H., 11.02.2020, in: BMJ mental health. 23, 1, S. 27-33 7 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Evaluating OWL 2 reasoners in the context of checking entity-relationship diagrams during software development
Kropotin, A. A., 2014, in: CEUR Workshop Proceedings. 1207, S. 44-50 7 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Evaluating one-shot tournament predictions
Ekstrom, C. T., Van Eetvelde, H., Ley, C. & Brefeld, U., 05.04.2021, in: Journal of Sports Analytics. 7, 1, S. 37-46 10 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Evaluating a hybrid web-based training program for panic disorder and agoraphobia: Randomized controlled trial
Ebenfeld, L., Lehr, D., Ebert, D. D., Stegemann, S. K., Riper, H., Funk, B. & Berking, M., 04.03.2021, in: Journal of Medical Internet Research. 23, 3, 14 S., e20829.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
European COMPARative Effectiveness research on blended Depression treatment versus treatment-as-usual (E-COMPARED): Study protocol for a randomized controlled, non-inferiority trial in eight European countries
Kleiboer, A., Smit, J., Bosmans, J., Ruwaard, J., Andersson, G., Topooco, N., Berger, T., Krieger, T., Botella, C. M., Banos Rivera, R. M., Chevreul, K., Araya, R., Cerga-Pashoja, A., Cieslak, R., Rogala, A., Vis, C., Draisma, S., van Schaik, D. J., Kemmeren, L., Ebert, D. D., Berking, M., Funk, B., Cuijpers, P. & Riper, H., 03.08.2016, in: Trials. 17, 1, 10 S., 387.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Estimation of minimal data sets sizes for machine learning predictions in digital mental health interventions
Zantvoort, K., Nacke, B., Görlich, D., Hornstein, S., Jacobi, C. & Funk, B., 12.2024, in: npj Digital Medicine. 7, 1, 10 S., 361.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet