Neue Erkenntnisse zum Mobilitätsverhalten dank Data Mining

Unter Data Mining versteht man im engeren Sinn das systematische (in der Regel automatisierte oder halbautomatisierte) Entdecken und Extrahieren von vorher unbekannten statistischen Informationszusammenhängen aus grossen Datenmengen. Im deutschen Sprachgebrauch steht Data Mining oft für den ganzen Analyse-Prozess, der auch die Vorbereitung der Daten sowie die Bewertung der Resultate umfasst. Data Mining wird in verschiedenen Bereichen erfolgreich eingesetzt. Anwendungsbeispiele aus schweizerischen Verkehrsplanungen fehlen aber bisher weitgehend. Ziel der Forschungsarbeit war es, den praktisch tätigen Verkehrsplaner mit dem Prozess und den Methoden von Data Mining vertraut zu machen und die Möglichkeiten von Data Mining als Hilfsmittel in der Verkehrsplanung auszuloten. Data Mining wird als iterativer, lernender Prozess dargestellt, in welchem die Phasen von der Fragestellung über das Sammeln und Aufbereiten der Daten, die Modellierung und die Auswertung der Ergebnisse bis zu deren Umsetzung in die Praxis mehrfach durchlaufen werden. In dieser Arbeit wird dieser Prozess genauer beschrieben und ein Überblick über eine Auswahl von Methoden, die in der Modellierung verwendet werden, gegeben. Beispiele aus der Literatur illustrieren das breite Anwendungsspektrum von Data Mining in der Verkehrsplanung (z.B. Verkehrserzeugung, Autobesitz, Verkehrsmittel- und Routenwahl oder Klassifikation von Mobilitätsmustern). Bei den beschriebenen Beispielen handelt es sich um Forschungsarbeiten. Deren Ergebnisse haben noch kaum breiten Eingang in die Praxis gefunden. An Fallbeispielen wird demonstriert, wie Data Mining in der Praxis angewendet werden kann. Als Datensätze werden der Mikrozensus Verkehr 2005 und Raumstrukturdaten des Bundesamtes für Statistik verwendet. Die Fallbeispiele behandeln die Analyse der Häufigkeit von Wegeketten, die Vorhersage der Anzahl Wegeketten pro Person und Tag, die Klassifikation nach Mobilitätstypen sowie die Vorhersage des Mobilitätstyps einer Person aufgrund sozio-demographischer Merkmale und Raumstrukturinformationen zu den Wohn- und Zielorten. Aus der grossen Vielfalt von Software-Lösungen für Data Mining wird eine Auswahl proprietärer und frei verfügbarer Pakete, welche für den Einsatz in der Verkehrsplanung als grundsätzlich geeignet beurteilt werden, grob und ohne Wertung beschrieben. Die Studie kommt zum Schluss, dass Data Mining in der Verkehrsplanung sicher nutzbringend anwendbar ist, dass aber nicht – wie vielleicht erhofft – automatisch auf alle Fragen gute Antworten erwartet oder ohne Dazutun des Anwenders aus vorhandenen Datensätzen neue Erkenntnisse gewonnen werden können. Empfehlenswerte Einsatzgebiete für Data Mining in der Verkehrsplanung sind beispielsweise: Klassifikation, z.B. des Mobilitätsverhaltens, Visualisierung komplexer mehrdimensionaler Datensätze zum raschen Erkennen von Mustern resp. Clustern, rasche und automatische Erkennung der (aus statistischer Sicht) wichtigsten Prädikatorendes Mobilitätsverhaltens, Analyse der Entscheidungsprozesse, z.B. bei der Verkehrsteilnahme. Zusammenhänge, die mit Data Mining Methoden extrahiert werden, sind grundsätzlich Daten-getrieben und müssen keine Kausalitäten widerspiegeln. Deshalb wird empfohlen, aus Kausalitätsüberlegungen abgeleitete Modelle weiterhin mit statistischen Methoden an die Daten anzupassen. Konventionelle Modellansätze und Data Mining sollen als sich ergänzende und gegenseitig unterstützende Methoden eingesetzt werden. Um Data Mining zukünftig auch in der Verkehrsplanung nutzbringend einsetzen zu können, bedarf es keiner weiteren Random Forest Forschung. Vielmehr sind möglichst viele praktische Anwendungen erwünscht, mit denen Verkehrsplaner und Data Mining Experten in interdisziplinärer Zusammenarbeit Erfahrungen sammeln und weitergeben können

Ein Wissensnetz für die Hochschule: Das Projekt ToMaHS

Ein Ziel der Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz am Fachbereich Wirtschaft der Hochschule Wismar ist die praktische Anwendung der Methoden und Techniken der Künstlichen Intelligenz in der betriebswirtschaftlichen Praxis. Der Trend hin zum Einsatz von Wissen in entsprechenden IT-Lösungen und somit zur Wissensverarbeitung im Unternehmen und Verwaltungen ist unverkennbar. Im TeamFH-Projekt "Data Mining Engineering" steht die Ableitung, die Extraktion von Wissen aus großen Datenmengen, somit der Wissenserwerb im Mittelpunkt. Data-Mining-Analysen, wie diese im Projekt "Data Mining Engineering" durchgeführt werden, extrahieren Wissen und führen idealerweise zur expliziten Formulierung von Wissen, beispielsweise in Form von Regeln. Die Wissensbeschreibung und -verarbeitung mittels Regeln und deren Einsatz in betriebswirtschaftlicher Standard- Software ist andererseits Gegenstand des aktuellen Forschungsgebietes "Business Rules". Das Projekt ToMaHS - Topic Maps für Hochschul-Strukturen - stellt die Arbeiten zur Wissensdarstellung verknüpft mit einer semantischen Suche, als eine Komponente des Wissensmanagement, in den Mittelpunkt. Exemplarisch wird dabei die Hochschule insbesondere mit ihrer Verwaltungsstrukur in ein Wissensnetz mit einer Topic-Map-Darstellung überführt. Das Projekt ToMaHS wird im Rahmen einer hochschulinternen Forschungsförderung durch die Hochschule Wismar finanziell gefördert. --

Decision Support Systems for Financial Market Surveillance

Entscheidungsunterstützungssysteme in der Finanzwirtschaft sind nicht nur für die Wis-senschaft, sondern auch für die Praxis von großem Interesse. Um die Finanzmarktüber-wachung zu gewährleisten, sehen sich die Finanzaufsichtsbehörden auf der einen Seite, mit der steigenden Anzahl von onlineverfügbaren Informationen, wie z.B. den Finanz-Blogs und -Nachrichten konfrontiert. Auf der anderen Seite stellen schnell aufkommen-de Trends, wie z.B. die stetig wachsende Menge an online verfügbaren Daten sowie die Entwicklung von Data-Mining-Methoden, Herausforderungen für die Wissenschaft dar. Entscheidungsunterstützungssysteme in der Finanzwirtschaft bieten die Möglichkeit rechtzeitig relevante Informationen für Finanzaufsichtsbehörden und Compliance-Beauftragte von Finanzinstituten zur Verfügung zu stellen. In dieser Arbeit werden IT-Artefakte vorgestellt, welche die Entscheidungsfindung der Finanzmarktüberwachung unterstützen. Darüber hinaus wird eine erklärende Designtheorie vorgestellt, welche die Anforderungen der Regulierungsbehörden und der Compliance-Beauftragten in Finan-zinstituten aufgreift

"Neues aus Wissenschaft & Praxis für Praxis & Wissenschaft": Beiträge zum 4. Nürnberger AbsolventInnnentag der Sozialwissenschaften am 4./5. Juli 2003

"Vom Lehrstuhl für Soziologie (Prof.Dr. Johann Bacher) organisiert, fand am 4. und 5. Juli 2003 der 4. Nürnberger AbsolventInnentag der Sozialwissenschaften statt. Sein Motto verweist auf einen wesentlichen Zweck solcher Veranstaltungen am Schnittpunkt von Praxis und Wissenschaft: Eine Kommunikationsplattform herzustellen, auf der sich beide, also Wissenschaft und Praxis, treffen und sich gegenseitig über jeweils neue Entwicklungen profitabel informieren können. Vom Ansatz her geht der Ertrag von AbsolventInnentagen damit, jedenfalls für ehemalige Studierende, über AbsolventInnenstudien, einer zweiten Kommunikationsform zwischen Hochschule und ehemaligen Studierenden, hinaus, schöpfen doch AbsolventInnenstudien lediglich die Erfahrungen der Alumnae und Alumni in Studium, Berufsfindung und Berufsausübung mit evaluativem Impetus ab. Auf diese Weise wird zwar die Hochschule in die Lage versetzt, die bestehenden berufsbezogenen Ausbildungsinhalte und -formen mit den in der Praxis vorherrschenden Arbeitsbedingungen zu konfrontieren, und sie, wenn nötig, zum Wohle aktuell bzw. zukünftiger Studierender gegebenenfalls an den in der Praxis nachgefragten Fähigkeiten und Fertigkeiten auszurichten und weiter zu verbessern - die AbsolventInnen haben davon allerdings keinen quantifizierbaren Nutzen zu erwarten. Dies war anders beim 4. Nürnberger AbsolventInnentag der Sozialwissenschaften: Von ihm sollten insbesondere die ehemaligen Studierenden profitieren." (Textauszug). Inhaltsverzeichnis: Christiane Alberternst: Personalführung durch Mitarbeitergespräche (6-13); Harald Berens: Corporate Reputation Management (14-20); Willi Oberlander: Networking und neues Wissen (21-29); Frauke Kreuter: Neue Analyseverfahren in Stata 8 (30-39); Johann Bacher: Neue Analyseverfahren - Data Mining und Clusteranalyse (40-53)

10. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik Juli 2009

Begonnen im Jahr 2000, ist das Interuniversitäre Wirtschaftsinformatik-Doktorandenseminar mittlerweile zu einer schönen Tradition geworden. Zunächst unter Beteiligung der Universitäten Leipzig und Halle-Wittenberg gestartet. Seit 2003 wird das Seminar zusammen mit der Jenaer Universität durchgeführt, in diesem Jahr sind erstmals auch die Technische Universität Dresden und die TU Bergakademie Freiberg dabei. Ziel der Interuniversitären Doktorandenseminare ist der über die eigenen Institutsgrenzen hinausgehende Gedankenaustausch zu aktuellen, in Promotionsprojekten behandelten Forschungsthemen. Indem der Schwerpunkt der Vorträge auch auf das Forschungsdesign gelegt wird, bietet sich allen Doktoranden die Möglichkeit, bereits in einer frühen Phase ihrer Arbeit wichtige Hinweise und Anregungen aus einem breiten Hörerspektrum zu bekommen. In den vorliegenden Research Papers sind elf Beiträge zum diesjährigen Doktorandenseminar in Jena enthalten. Sie stecken ein weites Feld ab - vom Data Mining und Wissensmanagement über die Unterstützung von Prozessen in Unternehmen bis hin zur RFID-Technologie. Die Wirtschaftsinformatik als typische Bindestrich-Informatik hat den Ruf einer thematischen Breite. Die Dissertationsprojekte aus fünf Universitäten belegen dies eindrucksvoll.

Institutionalizing IWRM in developing and transition countries: The case of Mongolia

Integrated Water Resources Management (IWRM) forms the widely accepted ecosystem approach to manage water and its related resources in a sustainable way. Nevertheless its implementation is still lacking behind, especially in developing and transition countries which are often short of essential resources and face complex political dynamics. IWRM often requires a fundamental realignment of institutions and governance structures. This may lead to problems of fit and institutional interplay as particular challenges of multi-level governance. Against this background a case study of Mongolia was carried out, a transition country suffering from extreme climatic conditions and increasing depletion of its resources. While an attempt to introduce IWRM exists on paper, it is less clear how it will be made politically and institutionally applicable. A document review and stakeholder interviews were carried out in order understand progress and problems of introducing IWRM in Mongolia in the face of its transition and decentralization process. Problems of fit and interplay were identified as well as approaches for their solution. Results show that the decentralization itself has led to problems of fit and interplay. Attempts are underway to overcome problems of fit like the establishment of river basin councils which do now face challenges concerning their room for manoeuvre. Problems of interplay arise when it comes to the cooperation and coordination of numerous water related organisations which often leads to inconsistent water governance. Newly established posts are often endowed with little resources for enforcement. --IWRM,problems of fit and interplay,institutions,transition countries,Mongolia

Perception of stress-related working conditions in hospitals (iCept-study): a comparison between physicians and medical students

Background: The students' perception of working conditions in hospitals hasn't been subject of research in Germany so far. However the perception plays an important role talking about the sustainability of working conditions. The iCept Study wants to examine the perception of medical students compared to the perception of practicing physicians. Methods: The perception will be investigated with a redesigned questionnaire based upon two established and validated questionnaires. The two samples built for this study (students and physician) will be chosen from members of the labor union Marburger Bund. The iCept-Study is designed as an anonymized online-survey. Discussion: The iCept-Study is thought to be the basis of ongoing further investigations regarding the perception of working conditions in hospitals. The results shall serve the facilitation of improving working conditions