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Band 79: Janet Wagner Band 78: Philip Franklin Orr Band 77: Carina Dony Band 76:
Linda Freyberg
Sabine Wolf (Hrsg.)
Band 75: Denise Rudolph Band 74: Sophia Paplowski Band 73: Carmen Krause Band 72:
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Band 71: Rahel Zoller Band 70: Sabrina Lorenz Band 69: Jennifer Hale Band 68:
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12. Dezember 2025
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In der Ausgabe 8/2025 (November 2025) lesen Sie u.a.:

  • Gen Z und Gen Alpha: Wie junge Zielgruppen Medien zwischen TikTok und Haltung neu definieren
  • Ethische Verantwortung im Umgang mit biomedizinischen Archiven
  • Open-Research-Plattformen im Praxistest
  • Digitale Technologien im Kulturerbe: Forschungsentwicklung zwischen Datenanalyse und KI-Unterstützung
  • KI-Texte beliebter als Originale
  • Zines als Impuls für soziale Gerechtigkeit in Bibliotheken
  • Ein dezentrales Fundament für Open Science: Warum Forschungsdaten neue Infrastrukturen brauchen
  • Vergessenes Wissen auf Disketten: Cambridge rettet digitale Geschichte
  • Europas Bibliotheken im Visier von Kunstraub
  • Nach dem Aus von Baker & Taylor: US-Bibliotheken suchen neue Buchgroßhändler
u.v.m.
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Umfrage zu Anforderungen der Wissenschaft an Text- und Data-Mining

Teilnahme bis zum 15. Mai 2015 möglich

Welche Anforderungen gibt es in den unterschiedlichen Wissenschaftsdisziplinen an Text- und Data-Mining? Das möchte die Ad-hoc-Arbeitsgruppe Text und Data Mining der Schwerpunktinitiative „Digitale Information“ der Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen (www.allianzinitiative.de) in ihrer aktuellen Umfrage wissen.

Der Fokus liegt dabei darauf, wie Forschende Text- und Data-Mining zur Analyse digital vorliegender Inhalte wie Publikationen oder Forschungsdaten nutzen, um wissenschaftliche Fragestellungen zu bearbeiten. Text- und Data-Mining gewinnt immer mehr an Bedeutung, weil zunehmend umfangreiche und komplexe Inhalte und leistungsfähigere Analysemethoden verfügbar sind. Die Erhebung soll ermitteln, welche Anforderungen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler an Ressourcen für Text- und Data-Mining stellen, die sie in ihrem Arbeitsalltag nutzen. Aus den Ergebnissen der Umfrage will die Arbeitsgruppe einen möglichen Handlungsbedarf für die Verbesserung der Nutzbarkeit von Ressourcen sowie Empfehlungen für die Gestaltung des Regelungsbedarfs für die Nutzung von Ressourcen für Text- und Data-Mining ableiten. Mitglieder der Ad-hoc-Arbeitsgruppe Text und Data Mining sind Vertreter der Technischen Informationsbibliothek (TIB), der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG), des Forschungszentrums Jülich und der Universität Würzburg.

Umfrage läuft noch bis zum 15. Mai 2015
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die Text- und Data-Mining bei ihrer Tätigkeit nutzen, sind herzlich eingeladen, noch bis zum 15. Mai 2015 an der Umfrage teilzunehmen. Die Umfrage erfolgt anonym. Personenbezogene Daten werden nur für den unmittelbaren Zweck dieser Umfrage erhoben und nicht an Dritte weitergegeben.

Zur Umfrage: https://survey.uni-hannover.de/index.php/326967/lang-de