Bereits zum zweiten Mal wird mit dem Science 2.0-Survey (Datenreport Hochschulen 2014) der Frage nachgegangen, welche Rolle die Nutzung von Online-Werkzeugen und Social-Media-Anwendungen für Wissenschaftler/-innen an bundesdeutschen Hochschulen spielt. Die Daten des zweiten Science 2.0-Survey bestätigen dabei zum einen das zentrale Ergebnis der Vorjahreserhebung, dass digitale, onlinebasierte Werkzeuge bei Wissenschaftler/-innen eine weite Verbreitung und Akzeptanz gefunden haben und aus der wissenschaftlichen Arbeit längst nicht mehr wegzudenken sind. Zum anderen machen sie auch deutlich, dass sich im Hinblick auf den Einsatz dieser Werkzeuge im wissenschaftlichen Arbeitsalltag bereits gewisse Nutzungsgewohnheiten konsolidiert haben. Zu den meist genutzten Anwendungen zählen auch in diesem Jahr die Online-Enzyklopädie Wikipedia (von 94% der Befragten beruflich genutzt), Mailinglisten (76%), Online-Archive und Datenbanken (75%) sowie Content Sharing bzw. Cloud-Dienste wie Dropbox oder Slideshare (70%). Weitgehend ungenutzt bzw. unbekannt sind weiterhin Social Bookmarking Services. Die größte Verbreitung erfahren Online-Werkzeuge und Social-Media-Anwendungen dabei im Kontext der Forschungstätigkeit. Die Top-3 der hier genutzten Tools sind, neben der Wikipedia (64%), Online-Archive und Datenbanken (62%), Literaturverwaltungsprogramme (47%) sowie Content-Sharing und Cloud-Dienste (41%). Für die Wissenschaftskommunikation weniger bedeutend sind überraschenderweise Web 2.0-Werkzeuge wie Weblogs (9%) und Mikroblogs (5%). Hier setzen die Wissenschaftler/-innen vor allem auf klassische Kommunikationskanäle wie Mailinglisten (41%); aber auch Videokonferenzen (31%) und Wissenschaftliche/Berufliche Netzwerke (30%) kommen zum Einsatz. Im Bereich der Lehre spielen jenseits von den wiederum nicht im erwartbaren Umfang genutzten Lernmanagementsystemen (42%) vor allem Video/Foto-Community-Portale (33%), Recherchewerkzeuge wie Online-Archive/Datenbanken (29%) und Wikis (21%) sowie Content Sharing und Cloud-Dienste (26%), die den Austausch und das Teilen von Informationen und Daten ermöglichen, eine Rolle. In der Wissenschaftsadministration ist die Nutzung von onlinebasierten Werkzeugen und Social-Media-Anwendungen insgesamt am geringsten verbreitet. Maximal ein Viertel der befragten Wissenschaftler/-innen nutzen diese hier, wobei die in diesem Jahr erstmals abgefragten Terminierungs- und Koordinationstools (26%) dominieren. Aussagen über die Nutzungsmotive sind in diesem Jahr aufgrund eines Fehlers im Online-Fragebogen leider nicht möglich. Dafür lassen sich Barrieren für die berufliche Nutzung benennen. Hauptgründe, die eine berufliche Nutzung onlinebasierter Werkzeuge und Social-Media-Anwendungen verhindern, sind ein fehlender Mehrwert für die eigene Arbeitspraxis (29%), fehlender Bedarf an technischer Unterstützung (20%) sowie ein Mangel an Zeit, um sich in die Handhabung der Werkzeuge einzuarbeiten (14%). Vor allem Mikroblogs (52%), Internetforen (42%) und Weblogs (40%) werden nicht beruflich genutzt, weil in ihrem Einsatz von den Wissenschaftler/-innen kein Mehrwert gesehen wird. Hinsichtlich der Einstellungen von Wissenschaftler/-innen gegenüber der Nutzung von Online-Werkzeugen und Social-Media-Anwendungen zeigt sich, dass sie für Datenschutzaspekte sensibilisiert sind und relativ hohe Bedenken im Hinblick auf die Verbreitung und den Zugriff auf persönliche Daten im Internet haben. Beim Umgang mit Social Media haben Wissenschaftler/-innen jedoch insgesamt wenige Berührungsängste. Generell zeigen sie sich gegenüber neuen technischen Entwicklungen offen. Der vorliegende Datenreport dokumentiert erste Ergebnisse der bundesweiten Onlinebefragung von insgesamt 1.419 Wissenschaftler/-innen an deutschen Universitäten, Fachhochschulen und Kunst- und Musikhochschulen. Erkundet wurde die Nutzung von 18 Online-Werkzeugen für die tägliche Arbeit in Forschung, Lehre, Wissenschaftsadministration und Wissenschaftskommunikation. Neben der Intensität und dem Kontext der Nutzung der verschiedenen Anwendungen wurden auch die Gründe für die Nutzung bzw. Nichtnutzung einzelner Kanäle sowie die generellen Einstellungen gegenüber Internet und Social Media erfragt. Die Erhebung wurde vom 23. Juni 2014 bis zum 20. Juli 2014 durchgeführt. Die Studie ist ein Gemeinschaftsprojekt im Rahmen des Leibniz-Forschungsverbunds „Science 2.0“. Die Projektleitung lag beim Medienzentrum der TU Dresden.:Executive Summary 1. Einleitung 2. Methode und Untersuchungsdesign 3. Charakterisierung des Datensamples Geschlecht Altersgruppen Hochschulart Wissenschaftlicher Status Fächergruppen Befragte nach Fächergruppen, Geschlecht, Alter und wissenschaftlichem Status Tätigkeitsschwerpunkt 4. Nutzung von Social Media und onlinebasierten Anwendungen 4.1 Allgemeine Nutzung von Social Media und onlinebasierten Anwendungen Allgemeine Nutzung von Online-Werkzeugen Endgerätenutzung 4.2 Nutzung von Social Media und onlinebasierten Anwendungen im akademischen Alltag Berufliche und private Nutzung von Online-Werkzeugen Häufigkeit der beruflichen Nutzung Berufliche Nutzung nach Geschlecht Berufliche Nutzung nach Altersgruppen Berufliche Nutzung nach Fächergruppen Berufliche Nutzung nach wissenschaftlichem Status 4.3 Nutzung von Social Media und onlinebasierten Anwendungen in verschiedenen Tätigkeitskontexten akademischer Arbeit Kontext der beruflichen Nutzung von Online-Werkzeugen 4.3.1 Nutzung von Social Media und onlinebasierten Anwendungen in der Forschung Kontext der Nutzung von Online-Werkzeugen innerhalb der Forschungstätigkeit 4.3.2 Nutzung von Social Media und onlinebasierten Anwendungen in der Lehre 4.3.3 Nutzung von Social Media und onlinebasierten Anwendungen in der Wissenschaftsadministration 4.3.4 Nutzung von Social Media und onlinebasierten Anwendungen in der Wissenschaftskommunikation Kontext der Nutzung von Online-Werkzeugen innerhalb der Wissenschaftskommunikation 4.4 Barrieren bei der Nutzung von Social Media und onlinebasierten Anwendungen im akademischen Alltag Gründe für die berufliche Nichtnutzung von Online-Werkzeugen Gründe für die berufliche Nichtnutzung von Online-Werkzeugen 4.5 Aktive und passive Nutzung von Social-Media-Anwendungen im akademischen Arbeitsalltag Aktive und passive Nutzung von Social-Media-Anwendungen 5. Einstellungen zur Nutzung von Social Media und onlinebasierten Anwendungen im akademischen Arbeitsalltag Einstellungen insgesamt Einstellungsmessung Reliabilitätsanalyse Einstellungen nach Geschlecht Einstellungen nach Altersgruppen Einstellungen nach wissenschaftlichem Status Einstellungen nach Fächergruppen Referenzen Anschreiben Fragebogen

Das World Wide Web bietet inzwischen eine breite Palette an Werkzeugen und Anwendungen, um Wissenschaftler/innen in ihrem Arbeitsalltag zu unterstützen. Allerdings liegen bislang kaum Zahlen darüber vor, wie intensiv Wissenschaftler/innen von diesen neuen Möglichkeiten tatsächlich Gebrauch machen. Der Datenreport dokumentiert die Ergebnisse einer im Mai 2012 durchgeführten Online-Befragung unter sächsischen Wissenschaftler/innen zur Nutzung von Web 2.0 und Online-Werkzeugen. Er entstand im Rahmen des durch den Europäischen Sozialfonds (ESF) geförderten sachsenweiten Verbundprojekts „eScience – Forschungsnetzwerk Sachsen“. Dieses hat es sich zum Ziel gesetzt, die mit der zunehmenden digitalen Durchdringung wissenschaftlicher Arbeitsprozesse einher gehenden Veränderungen für die wissenschaftliche Praxis genauer zu untersuchen und zu verstehen. Langfristig sollen so Expertisen und Werkzeuge zur Förderung und Optimierung der digitalen Wissenschaft in Forschung und Lehre entstehen:Vorwort Einleitung 1.Methodik 1.1 Untersuchungsdesign und Stichprobe 1.2 Erhebungsmethodik und Instrumente 2. Charakterisierung des Samples 2.1 Geschlecht 2.2 Altersgruppe 2.3 Hochschulart 2.4 Wissenschaftlicher Status 2.5 Dauer der Tätigkeit im Hochschulbereich 2.6 Fächergruppe 2.6.1 Charakterisierung größte Fächergruppen 2.7 Tätigkeitsschwerpunkt 2.7.1 Größte Fächergruppen nach Tätigkeitsschwerpunkt0 2.8 Tätigkeit in Projekten 2.8.1 Größte Fächergruppen nach Tätigkeit in Projekten 3. Nutzung von Web 2.0-Anwendungen und Online-Werkzeugen 3.1 Nutzung allgemein 3.1.1 Häufigkeit der Nutzung 3.1.2 Kontext der Nutzung 3.2 Nutzung nach Geschlecht 3.2.1 Nutzung in der Freizeit nach Geschlecht 3.2.2 Wissenschaftliche Nutzung nach Geschlecht 3.2.3 Nutzung in Lehrveranstaltungen nach Geschlecht 3.3 Nutzung nach Altersgruppe 3.3.1 Nutzung in der Freizeit nach Altersgruppe 3.3.2 Wissenschaftliche Nutzung nach Altersgruppe 3.3.3 Nutzung in Lehrveranstaltungen nach Altersgruppe 3.4 Nutzung nach wissenschaftlichem Status 3.4.1 Nutzung in der Freizeit nach wissenschaftlichem Status 3.4.2 Wissenschaftliche Nutzung nach wissenschaftlichem Status 3.4.3 Nutzung in Lehrveranstaltungen nach wissenschaftlichem Status 3.5 Nutzung nach Fächergruppe 3.5.1 Nutzung in der Freizeit nach größten Fächergruppen 3.5.2 Wissenschaftliche Nutzung nach größten Fächergruppen 3.5.3 Nutzung in Lehrveranstaltungen nach größten Fächergruppen 3.6 Nutzung nach Tätigkeitsschwerpunkt 4. Einstellung zur Nutzung von Web 2.0- Anwendungen und Online-Werkzeugen im akademischen Alltag 4.1 Einstellung insgesamt 4.2 Einstellung nach Geschlecht 4.3 Einstellung nach Altersgruppe 4.4 Einstellung nach wissenschaftlichem Status 4.5 Einstellung nach Fächergruppe 5. Veröffentlichungspraxis 5.1 Veröffentlichungen insgesamt 5.2 Veröffentlichungen online 5.3 Vergleich Veröffentlichungen insgesamt und Veröffentlichungen online Quellen Fragebogen

Im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit wurde das Mediennutzungsverhalten von älteren Menschen untersucht. Ausgangspunkt der Arbeit sind die demographische Entwicklung sowie der Wandel zu einer Informations- und Wissensgesellschaft in Deutschland. Aufgrund der steigenden Lebenserwartung und einer sinkenden Geburtenrate stehen einer zunehmenden Zahl älterer eine sinkende Zahl jüngerer Menschen gegenüber. Die Durchdringung nahezu sämtlicher Lebensbereiche mit Informations- und Kommunikationstechnologien stellt dabei für die älteren Bevölkerungsschichten aufgrund steigender physischer und psychischer Beeinträchtigungen eine größere Herausforderung dar. Ziel der Arbeit war es, ein Grundmodell zu entwickeln, welches die Einflussfaktoren auf das Nutzungsverhalten von Senioren in Bezug auf IP-basierte Medien abbildet und eine Vorhersage des Mediennutzungsverhaltens ermöglicht. Als Grundlage des Modells dienten die Theorie des geplanten Verhaltens und der Uses-and-Gratifications-Ansatz. Um das Modell zu entwickeln, wurden neben der Analyse der Literatur Leitfadeninterviews durchgeführt. In die Betrachtung wurde neben der Zielgruppe mit 65 bis 80 Jahren eine Gruppe im Alter von 50 bis 64 Jahren einbezogen. Der Vergleich beider Gruppen zeigte deutlich, dass die 50 bis 65-jährigen Probanden IP-basierte Medien bereits stärker in den Alltag integrieren und auch zur eigenen Unterhaltung nutzen, während die Gruppe der 65 bis 80-jährigen vorangig klassische Medien wie Fernsehen, Radio sowie Zeitung nutzt und fast außschließlich Informationen sucht. Für die jüngere Gruppe waren zudem Produkteigenschaften wie Ubiquität, Mobilität und Zeitunabhängigkeit der Nutzung von größerer Bedeutung. Es stellte sich in der Untersuchung auch heraus, dass die Gruppe zwischen 65 bis 80 Jahren ein sehr heterogenes Mediennutzungsverhalten besitzt. Dieses leitet sich aus der individuell wahrgenommenen Verhaltenskontrolle, der Einstellung gegenüber der Nutzung des Mediums und den Nutzungsmotiven ab, die zu sehr unterschiedlichen Erwartungen und Bewertungen IP-basierter Medien führen können. Aus den Interviews ließen sich außerdem spezielle Anforderungen und Gestaltungsempfehlungen ableiten, welche den Einstieg in neuartige IP-basierte Medien und die Mediennutzung nicht nur für ältere Menschen erleichtern können.

We developed a prototype information system with an integrated expert system for headache patients. The FITT (fit between individual, task and technology) framework was used to evaluate the prototype health information system and to determine which deltas to work on in future developments. We positively evaluated the system in all FITT dimensions. The framework provided a proper tool for evaluating the prototype health information system and determining which deltas to work on in future developments.

Der Science 2.0-Survey geht der Frage nach, welche Rolle die Nutzung von Social Media und onlinebasierten Anwendungen für Wissenschaftler/-innen an deutschen Hochschulen spielt. Seine Ergebnisse zeigen, dass diese Werkzeuge aus der wissenschaftlichen Arbeit nicht wegzudenken sind. Zu den meist genutzten Anwendungen zählen die Online-Enzyklopädie Wikipedia (von 95% der Befragten beruflich genutzt), Onlinearchive und -datenbanken (79%), Mailinglisten (76%) und Content Sharing bzw. Cloud-Dienste wie beispielsweise Dropbox oder Slideshare (68%), die jeweils von mehr als zwei Dritteln der Wissenschaftler/-innen für berufliche Zwecke genutzt werden. Die Forschenden wählen dabei zielgerichtet diejenigen Anwendungen aus, die für ihre Arbeit besonders effizient sind. Der praktische Nutzen und die Erleichterung und Beschleunigung des Arbeitsalltages sind die meistgenannten Motive für den Einsatz der Online-Werkzeuge. Neben speziell für die Wissenschaft entwickelten Anwendungen wählen sie auch allgemein verbreitete Tools. Für den Zugriff auf die Anwendungen werden neben Notebooks (90%) und PCs (76%) von mehr als der Hälfte der Befragten auch Smartphones genutzt. Während fast alle Anwendungen eine Rolle in der Forschungstätigkeit spielen, werden für die Wissenschaftskommunikation vor allem Web 2.0-Anwendungen, aber auch Kommunikationstools genutzt. Für die Wissenschaftsadministration werden im wissenschaftlichen Umfeld vor allem Mailinglisten und Content Sharing-Dienste eingesetzt. In der Lehre dominieren dagegen Wikipedia sowie Lernmanagementsysteme. Aus der Alltagskommunikation bekannte und beliebte Web 2.0-Dienste wie Weblogs, Social Networks, Microblogs und Social Bookmarking-Dienste werden nur in geringem Maß zu beruflichen Zwecken von den Wissenschaftler/-innen eingesetzt. Allerdings bleiben auch speziell für Lehre und Forschung entwickelte Anwendungen wie Lernmanagementsysteme, Literaturverwaltungen und Virtuelle Forschungsumgebungen hinter ihren Möglichkeiten zurück. Hier zeigt die Studie Entwicklungsbedarf auf, um das World Wide Web, das einst für die Wissenschaft erfunden wurde, noch stärker in deren Dienst zu stellen. Der Datenreport dokumentiert erste Ergebnisse der bundesweiten Onlinebefragung von insgesamt 778 Wissenschaftler/-innen an deutschen Hochschulen. Die Erhebung wurde von Anfang September bis Mitte Oktober 2013 als Gemeinschaftsprojekt im Rahmen des Leibniz-Forschungsverbundes Science 2.0 durchgeführt. Die Projektleitung lag beim Medienzentrum der TU Dresden.:Executive Summary 1. Einleitung 2. Methode und Untersuchungsdesign 3. Charakterisierung des Datensamples, Gewichtung 3.1 Ausschöpfung der Stichprobe 3.2 Gewichtungsfaktoren 3.3 Geschlecht 3.4 Altersgruppen 3.5 Wissenschaftlicher Status 3.6 Dauer der Beschäftigung im Hochschulbereich 3.7 Fächergruppen 3.8 Befragte nach Fächergruppen und Geschlecht, Alter und wissenschaftlichem Status 3.9 Tätigkeitsschwerpunkt 3.10 Konferenzteilnahme, Mitgliedschaften 4. Nutzung von Web 2.0-Anwendungen und Online-Werkzeugen 4.1 Allgemeine und berufliche Nutzung von Online-Werkzeugen 4.2 Häufigkeit der beruflichen Nutzung 4.3 Kontext der beruflichen Nutzung von Werkzeugen 4.4 Kontext der Nutzung innerhalb der Forschungstätigkeit 4.5 Gründe für berufliche Nutzung der Online-Werkzeuge 4.6 Gründe für berufliche Nichtnutzung der Online-Werkzeuge 4.7 Aktive und passive Nutzung von Online-Werkzeugen 4.8 Virtuelle Forschungsumgebungen 4.9 Endgerätenutzung 4.10 Informationsquellen 5. Einstellungen zur Nutzung von Web 2.0-Anwendungen und Online-Werkzeugen im akademischen Alltag 5.1 Einstellungen insgesamt 5.2 Einstellungen nach Geschlecht 5.3 Einstellungen nach Altersgruppe 5.4 Einstellungen nach wissenschaftlichem Status 5.5 Einstellungen nach Fächergruppen 6. Referenzen Anschreiben Fragebogen

The Science 2.0-Survey investigates the dissemination and use of online tools and social media applications among scientists of all disciplines at German universities (institutions of higher education) and research institutions (Leibniz, Helmholtz, Max Planck institutes). Results show that digital, online-based tools have found widespread use and acceptance in academia and must therefore be considered a central component of scientific working processes. Furthermore the data gathered also make it clear that certain usage patterns begin to emerge and stabilise as routines in everyday academic work. The most popular tools are the online encyclopedia Wikipedia (95% of all respondents use it professionally), mailing lists (78%), online archives/databases (75%) and content sharing/cloud services such as Dropbox or Slideshare (70%). Meanwhile, social bookmarking services remain largely untapped and unknown among scientists (only 5% professional usage). Online tools and social media applications are most commonly utilised in a research context. In addition to Wikipedia (67%), the top three tools used for research purposes are online archives/databases (63%), reference management software (49%) and content sharing/cloud services (43%). In teaching, learning management systems (32%) play a significant role, even though this mainly applies to universities. Video/photo communities (25%), online archives/databases (23%) and content sharing/cloud services (21%) are also used by scientists in the context of teaching. However, there seems to be some backlog in the fi eld of science communication. Scientists are rarely active in this area; 45 per cent of respondents say science communication is not part of their range of duties, while for another 40 per cent such activities comprise no more than 10 per cent of their daily workload. When active in the fi eld of science communication, scientists seem to favour classic online-based tools such as mailing lists (44%) or videoconferences/VoIP (35%), while typical Web 2.0 tools such as weblogs (10%) or microblogs (6%) are rarely used in this context. Social network sites (SNS) with a professional and/or academic orientation (30%), however, are relatively common for communication purposes in academia. The situation is similar for science administration practices where, although the use of online-based tools and social media applications is more common, no more than one-quarter of the scientists use a particular tool, while personal organizers/schedule managers (27%) dominate. The main factors cited by scientists as preventing them from using online-based tools and social media applications professionally are a lack of added value for their own work (30%), insufficient technical assistance (21%) and insufficient time to become familiar with the handling of the tools (15%). In particular, many scientists do not use microblogs (53%), discussion forums (41%) and weblogs (40%) professionally because they cannot see any added value in using them. With regard to the attitudes of scientists in relation to the use of online tools and social media applications, results show that they are aware of privacy issues and have relatively high concerns about the spread of and access to personal data on the Internet. However, scientists generally have few reservations about dealing with social media and show themselves to be open to new technological developments. This report documents the results of a Germany-wide online survey of a total of 2,084 scientists at German universities (1,419) and research institutions (665). The survey explores the usage of 18 online tools and social media applications for daily work in research, teaching, science administration and science communication. In addition to the frequency and context of use, the survey also documents reasons for the non-use of tools, as well as general attitudes towards the Internet and social media. The survey was conducted between 23 June 2014 and 20 July 2014 and is a joint project of the Leibniz Research Alliance „Science 2.0“, led by the Technische Universität Dresden’s Media Center.:Executive summary 1. Introduction 2. Methodology and research design 3. Characterisation of the data sample Gender Age Type of institution Academic position Duration of employment in academic context Subject group Fields of activity 4. Use of social media and online-based tools 4.1 General use of social media und online-based tools General usage Devices 4.2 Use of social media und online-based tools in academic work Professional and private usage Frequency of professional usage Professional usage by gender Professional usage by age Professional usage by subject group Professional usage by position 4.3 Use of online-based tools and social media applications in various areas of academic activity 4.3.1 Use of online-based tools and social media applications in research 4.3.2 Use of online-based tools and social media applications in teaching 4.3.3 Use of online-based tools and social media applications in science administration 4.3.4 Use of online-based tools and social media applications in science communication 4.4 Barriers to the use of social media applications and online-based tools in everyday academic life Reasons for professional non-use of online tools 4.5 Active and passive use of social media applications in everyday academic life 5. Attitudes to the use of social media applications and online-based tools in everyday academic life Overall attitudes Attitude measurement reliability analysis Attitudes by gender Attitudes by age Attitudes by position Attitudes by subject group References Cover letter English Cover letter German Questionnaire English Questionnaire German

Das Ziel der Digital Intelligence bzw. datengetriebenen Strategischen Frühaufklärung ist, die Zukunftsgestaltung auf Basis valider und fundierter digitaler Information mit vergleichsweise geringem Aufwand und enormer Zeit- und Kostenersparnis zu unterstützen. Hilfe bieten innovative Technologien der (halb)automatischen Sprach- und Datenverarbeitung wie z. B. das Information Retrieval, das (Temporal) Data, Text und Web Mining, die Informationsvisualisierung, konzeptuelle Strukturen sowie die Informetrie. Sie ermöglichen, Schlüsselthemen und latente Zusammenhänge aus einer nicht überschaubaren, verteilten und inhomogenen Datenmenge wie z. B. Patenten, wissenschaftlichen Publikationen, Pressedokumenten oder Webinhalten rechzeitig zu erkennen und schnell und zielgerichtet bereitzustellen. Die Digital Intelligence macht somit intuitiv erahnte Muster und Entwicklungen explizit und messbar. Die vorliegende Forschungsarbeit soll zum einen die Möglichkeiten der Informatik zur datengetriebenen Frühaufklärung aufzeigen und zum zweiten diese im pragmatischen Kontext umsetzen. Ihren Ausgangspunkt findet sie in der Einführung in die Disziplin der Strategischen Frühaufklärung und ihren datengetriebenen Zweig – die Digital Intelligence. Diskutiert und klassifiziert werden die theoretischen und insbesondere informatikbezogenen Grundlagen der Frühaufklärung – vor allem die Möglichkeiten der zeitorientierten Datenexploration. Konzipiert und entwickelt werden verschiedene Methoden und Software-Werkzeuge, die die zeitorientierte Exploration insbesondere unstrukturierter Textdaten (Temporal Text Mining) unterstützen. Dabei werden nur Verfahren in Betracht gezogen, die sich im Kontext einer großen Institution und den spezifischen Anforderungen der Strategischen Frühaufklärung pragmatisch nutzen lassen. Hervorzuheben sind eine Plattform zur kollektiven Suche sowie ein innovatives Verfahren zur Identifikation schwacher Signale. Vorgestellt und diskutiert wird eine Dienstleistung der Digital Intelligence, die auf dieser Basis in einem globalen technologieorientierten Konzern erfolgreich umgesetzt wurde und eine systematische Wettbewerbs-, Markt- und Technologie-Analyse auf Basis digitaler Spuren des Menschen ermöglicht.:Kurzzusammenfassung 2 Danksagung 3 Inhaltsverzeichnis 5 Tabellenverzeichnis 9 Abbildungsverzeichnis 10 A – EINLEITUNG 13 1 Hintergrund und Motivation 13 2 Beitrag und Aufbau der Arbeit 16 B – THEORIE 20 B0 – Digital Intelligence 20 3 Herleitung und Definition der Digital Intelligence 21 4 Abgrenzung zur Business Intelligence 23 5 Übersicht über unterschiedliche Textsorten 24 6 Informetrie: Bibliometrie, Szientometrie, Webometrie 29 7 Informationssysteme im Kontext der Digital Intelligence 31 B1 – Betriebswirtschaftliche Grundlagen der Digital Intelligence 36 8 Strategische Frühaufklärung 37 8.1 Facetten und historische Entwicklung 37 8.2 Methoden 41 8.3 Prozess 42 8.4 Bestimmung wiederkehrender Termini 44 8.5 Grundlagen der Innovations- und Diffusionsforschung 49 B2 – Informatik-Grundlagen der Digital Intelligence 57 9 Von Zeit, Daten, Text, Metadaten zu multidimensionalen zeitorientierten (Text)Daten 59 9.1 Zeit – eine Begriffsbestimmung 59 9.1.1 Zeitliche Grundelemente und Operatoren 59 9.1.2 Lineare, zyklische und verzweigte Entwicklungen 62 9.1.3 Zeitliche (Un)Bestimmtheit 62 9.1.4 Zeitliche Granularität 63 9.2 Text 63 9.2.1 Der Text und seine sprachlich-textuellen Ebenen 63 9.2.2 Von Signalen und Daten zu Information und Wissen 65 9.3 Daten 65 9.3.1 Herkunft 65 9.3.2 Datengröße 66 9.3.3 Datentyp und Wertebereich 66 9.3.4 Datenstruktur 67 9.3.5 Dimensionalität 68 9.4 Metadaten 69 9.5 Zusammenfassung und multidimensionale zeitorientierte Daten 70 10 Zeitorientierte Datenexplorationsmethoden 73 10.1 Zeitorientierte Datenbankabfragen und OLAP 76 10.2 Zeitorientiertes Information Retrieval 78 10.3 Data Mining und Temporal Data Mining 79 10.3.1 Repräsentationen zeitorientierter Daten 81 10.3.2 Aufgaben des Temporal Data Mining 86 10.4 Text Mining und Temporal Text Mining 91 10.4.1 Grundlagen des Text Mining 98 10.4.2 Entwickelte, genutzte und lizensierte Anwendungen des Text Mining 107 10.4.3 Formen des Temporal Text Mining 110 10.4.3.1 Entdeckung kausaler und zeitorientierter Regeln 110 10.4.3.2 Identifikation von Abweichungen und Volatilität 111 10.4.3.3 Identifikation und zeitorientierte Organisation von Themen 112 10.4.3.4 Zeitorientierte Analyse auf Basis konzeptueller Strukturen 116 10.4.3.5 Zeitorientierte Analyse von Frequenz, Vernetzung und Hierarchien 117 10.4.3.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 121 10.4.3.7 Umgang mit dynamisch aktualisierten Daten 123 10.5 Web Mining und Temporal Web Mining 124 10.5.1 Web Content Mining 125 10.5.2 Web Structure Mining 126 10.5.3 Web Usage Mining 127 10.5.4 Temporal Web Mining 127 10.6 Informationsvisualisierung 128 10.6.1 Visualisierungstechniken 130 10.6.1.1 Visualisierungstechniken nach Datentypen 130 10.6.1.2 Visualisierungstechniken nach Darstellungsart 132 10.6.1.3 Visualisierungstechniken nach Art der Interaktion 137 10.6.1.4 Visualisierungstechniken nach Art der visuellen Aufgabe 139 10.6.1.5 Visualisierungstechniken nach Visualisierungsprozess 139 10.6.2 Zeitorientierte Visualisierungstechniken 140 10.6.2.1 Statische Repräsentationen 141 10.6.2.2 Dynamische Repräsentationen 145 10.6.2.3 Ereignisbasierte Repräsentationen 147 10.7 Zusammenfassung 152 11 Konzeptuelle Strukturen 154 12 Synopsis für die zeitorientierte Datenexploration 163 C – UMSETZUNG EINES DIGITAL-INTELLIGENCESYSTEMS 166 13 Bestimmung textbasierter Indikatoren 167 14 Anforderungen an ein Digital-Intelligence-System 171 15 Beschreibung der Umsetzung eines Digital-Intelligence-Systems 174 15.1 Konzept einer Dienstleistung der Digital Intelligence 175 15.1.1 Portalnutzung 177 15.1.2 Steckbriefe 178 15.1.3 Tiefenanalysen 180 15.1.4 Technologiescanning 185 15.2 Relevante Daten für die Digital Intelligence (Beispiel) 187 15.3 Frühaufklärungs-Plattform 188 15.4 WCTAnalyze und automatische Extraktion themenspezifischer Ereignisse 197 15.5 SemanticTalk 200 15.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 204 15.6.1 Zeitreihenkorrelation 205 15.6.2 HD-SOM-Scanning 207 D – ZUSAMMENFASSUNG 217 Anhang A: Prozessbilder entwickelter Anwendungen des (Temporal) Text Mining 223 Anhang B: Synopsis der zeitorientierten Datenexploration 230 Literaturverzeichnis 231 Selbstständigkeitserklärung 285 Wissenschaftlicher Werdegang des Autors 286 Veröffentlichungen 287