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 ).

  1. Erschienen

    Semi-Supervised Generative Models for Multi-Agent Trajectories

    Brefeld, U., Fassmeyer, D. & Fassmeyer, P., 2022, Advances in Neural Information Processing Systems 35: 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022). Koyejo, S., Mohamed, S., Agarwal, A., Belgrave, D., Cho, K. & Oh, A. (Hrsg.). Red Hook: Curran Associates, Band 48. S. 37267-37281 15 S. (Advances in Neural Information Processing Systems; Band 35).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  2. Erschienen

    DASC-PM v1.1: A Process Model for Data Science Projects

    Schulz, M., Neuhaus, U., Kaufmann, J., Kühnel, S., Alekozai, E. M., Rohde, H., Hoseini, S., Theuerkauf, R., Badura, D., Kerzel, U., Lanquillon, C., Daurer, S., Günther, M., Huber, L., Thiée, L.-W., Heiden, P. Z., Passlick, J., Dieckmann, J., Schwade, F., Seyffarth, T., Badewitz, W., Rissler, R., Sackmann, S., Gölzer, P., Welter, F., Röth, J., Seidelmann, J. & Haneke, U., 03.2022, Elmshorn: NORDAKADEMIE gAG Hochschule der Wirtschaft. 89 S.

    Publikation: Bücher und AnthologienMonografienForschung

  3. Erschienen

    Watch out, pothole! Featuring Road Damage Detection in an End-to-end System for Autonomous Driving

    Kortmann, F., Faßmeyer, P., Funk, B. & Drews, P., 01.11.2022, in: Data and Knowledge Engineering. 142, 102091.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  4. Erschienen

    The Importance of Business Continuity for Making Business: The Case of Design Kitchen

    Järveläinen, J., Zimmer, M. P. & Niemimaa, M., 2022, ICIS 2022 Proceedings: Digitization for the next generation. AIS eLibrary, 13 S. 1602

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  5. Erschienen

    Digital guided self-help for eating disorders: thematic analysis of participant text messages to coaches

    Sadeh-Sharvit, S., Idan, O., Fowler, L. A., Fitzsimmons-Craft, E. E., Firebaugh, M.-L., Smith, A., Graham, A. K., Goelf , N. J., Flatt, R. E., Balantekinh, K. N., Monterubiod, G. E., Karam, A. M., Funk, B., Trockel, M. T., Wilfley, D. E. & Taylor, C. B., 2023, in: Eating Disorders, The Journal of Treatment & Prevention. 31, 2, S. 191-199 9 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  6. 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 ZeitschriftenKonferenzaufsätze in FachzeitschriftenForschungbegutachtet

  7. Erschienen

    Graph Conditional Variational Models: Too Complex for Multiagent Trajectories?

    Rudolph, Y., Brefeld, U. & Dick, U., 2020, in: Proceedings of Machine Learning Research. 137, S. 136-147 12 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenKonferenzaufsätze in FachzeitschriftenForschungbegutachtet

  8. Erschienen

    Enterprise Architecture Management Support for Digital Transformation Projects in Very Large Enterprises: A Case Study at a European Mobility Provider

    Kanin, O. & Drews, P., 01.01.2022, Enterprise Design, Operations, and Computing: 26th International Conference, EDOC 2022, Bozen-Bolzano, Italy, October 3–7, 2022, Proceedings. Almeida, J. P. A., Karastoyanova, D., Guizzardi, G., Montali, M., Maggi, F. M. & Fonseca, C. M. (Hrsg.). Cham: Springer Schweiz, S. 74-90 17 S. (Lecture Notes in Computer Science ; Band 13585).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  9. Erschienen

    FaST: A linear time stack trace alignment heuristic for crash report deduplication

    Rodrigues, I. M., Aloise, D. & Fernandes, E. R., 17.10.2022, The 2022 Mining Software Repositories Conference: MSR 2022, Proceedings; 18-20 May 2022, Virtual; 23-24 May 2022, Pittsburgh, Pennsylvania. New York: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., S. 549-560 12 S. (Proceedings - IEEE/ACM International Conference on Mining Software Repositories ).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  10. Erschienen

    Robustness and disturbances in public transport

    Ge, L., Voss, S. & Xie, L., 04.03.2022, in: Public Transport. 14, 1, S. 191-261 71 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

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