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
Value-sensitive Action Design Research: Improving the Consideration and Traceability of Values in Design Decisions
Gebken, L., Jacobs, M., Drews, P., Schirmer, I. & Drechsler, A., 2024, in: Scandinavian Journal of Information Systems. 36, 2, S. 5-36 32 S., 1.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
Good Practices der digitalen Transformation im öffentlichen Gesundheitsdienst
Maschewski, J., Lemmer, K. & Drews, P., 2024, Digitale Daseinsvorsorge: Stadtwerke als Treiber der digitalen Transformation für Kommunen, Land und Bund. Meier, J., Brosze, T., Papenfuß, U. & Wiesche, M. (Hrsg.). Wiesbaden: Springer Gabler, S. 369-390 22 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Kapitel › begutachtet
- Erschienen
D2R2 2024: Linked Data-driven Resilience Research 2024: Proceedings of the Third International Workshop on Linked Data-driven Resilience Research (D2R2'24) co-located with European Semantic Web Conference 2024 (ESWC 2024), May 27, 2024
Holze, J. (Herausgeber*in), Tramp, S. (Herausgeber*in), Martin, M. (Herausgeber*in), Auer, S. (Herausgeber*in), Usbeck, R. (Herausgeber*in) & Krdzavac, N. (Herausgeber*in), 2024, Aachen: Rheinisch-Westfaelische Technische Hochschule Aachen. (CEUR Workshop Proceedings; Band 3707)Publikation: Bücher und Anthologien › Konferenzbände und -dokumentationen › Forschung
- Erschienen
Scholarly Question Answering Using Large Language Models in the NFDI4DataScience Gateway
Babaei Giglou, H., Taffa, T. A., Abdullah, R., Usmanova, A., Usbeck, R., D’Souza, J. & Auer, S., 2024, Natural Scientific Language Processing and Research Knowledge Graphs - 1st International Workshop, NSLP 2024, Proceedings. Rehm, G., Dietze, S., Schimmler, S. & Krüger, F. (Hrsg.). Springer Science and Business Media Deutschland, S. 3-18 16 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 14770 LNAI).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Master of Disaster: A Disaster-Related Event Monitoring System From News Streams
Huang, J. & Usbeck, R., 2024Publikation: Andere wissenschaftliche Beiträge › Andere › Forschung
- Erschienen
Low Resource Question Answering: An Amharic Benchmarking Dataset: An Amharic Benchmarking Dataset
Taffa, T. A., Assabie, Y. & Usbeck, R., 2024, The Fifth Workshop on Resources for African Indigenous Languages @LREC-COLING-2024 (RAIL): Workshop Proceedings. Mabuya, R., Matfunjwa, M., Setaka, M. & van Zaanen, M. (Hrsg.). Paris: European Language Resources Association (ELRA), S. 124-132 9 S. (LREC proceedings)( International conference on computational linguistics).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Use of Machine-Learning Algorithms Based on Text, Audio and Video Data in the Prediction of Anxiety and Post-Traumatic Stress in General and Clinical Populations: A Systematic Review
Ciharova, M., Amarti, K., van Breda, W., Peng, X., Lorente-Català, R., Funk, B., Hoogendoorn, M., Koutsouleris, N., Fusar-Poli, P., Karyotaki, E., Cuijpers, P. & Riper, H., 01.10.2024, in: Biological Psychiatry. 96, 7, S. 519-531 13 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Übersichtsarbeiten › Forschung
- Erschienen
Measuring the Speed of Information Technology in Enterprises: A Systematic Literature Review
Kanin, O. & Drews, P., 2024, PACIS 2024 Proceedings: Digital Transformation and Change Management. Duan, S., Phuong Hoang, E. & Kar, A. K. (Hrsg.). Atlanta: The Association for Information Systems (AIS), 17 S. 8Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › 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