Current courses sorted by chairs
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Di. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (AM) HS 10
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Mi. 14:00 - 15:30 (wöchentlich), Ort: (N 12) SR 008,
Mi. 16:00 - 17:30 (wöchentlich), Ort: (N 12) SR 008,
Do. 10:00 - 11:30 (wöchentlich), Ort: (N 12) SR 008,
Do. 14:00 - 15:30 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 7,
Do. 16:00 - 17:30 (wöchentlich), Ort: (PHIL) HS 2
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Termine am Freitag. 25.11.22, Freitag. 16.12.22, Freitag. 13.01.23 14:00 - 17:00, Freitag. 03.02.23 09:00 - 11:00, Ort: (HK 28) SR 009, (ISA) SR 008
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Termine am Montag. 17.10.22 - Dienstag. 18.10.22, Donnerstag. 20.10.22 08:00 - 12:00, Freitag. 25.11.22 08:00 - 14:00, Freitag. 09.12.22 14:00 - 16:00, Ort: (JUR) R 057, (WIWI) SR 026, (JUR) HS 14
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Mo. 10:00 - 12:00 (wöchentlich), Ort: (HK 12) SR 001,
Termine am Dienstag. 21.02.23 10:00 - 12:00, Ort: (HK 12) SR 001
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Mi. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (HK 12) SR 001
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Di. 10:00 - 11:30 (wöchentlich), Ort: (HK 12) SR 001,
Termine am Donnerstag. 23.02.23 10:00 - 12:00, Ort: (HK 12) SR 001
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Fr. 14:00 - 15:30 (wöchentlich), Ort: (HK 12) SR 001
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Termine am Freitag. 01.07.22 09:15 - 10:15, Freitag. 28.10.22 09:00 - 11:00, Freitag. 02.12.22, Freitag. 27.01.23 09:00 - 13:00, Ort: (IM) SR 004, (HK 12) SR 104
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Termine am Montag. 20.03.23 - Freitag. 24.03.23, Montag. 27.03.23 - Freitag. 31.03.23 08:30 - 17:00, Ort: (JUR) R 057
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37826 Vorlesung: Text Mining in den Wirtschaftswissenschaften (WiSe 22/23)
Lecturers/instructors
Course times
Fr. 10:00 - 12:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 6, (JUR) SR 147a (HA), Termine am Mittwoch. 07.12.22 16:00 - 18:00, Ort: (WIWI) HS 6Course venue
(WIWI) HS 6: Fr. 10:00 - 12:00 (10x) Mittwoch. 07.12.22 16:00 - 18:00, (JUR) SR 147a (HA): Fr. 10:00 - 12:00 (3x)Start date
Fr., 21.10.2022 10:00 - 12:00 Uhr, Ort: (WIWI) HS 6ECTS credits
5Teaching contact hours per week
2
Description
Gegenstand dieses Moduls ist es, den Studierenden einen Überblick über die Grundlagen, den Einsatz und die Anwendung von Text Mining und dessen Methoden und Techniken im wirtschaftswissenschaftlichen Kontext zu geben und dabei die Verbindung zu übergeordneten Themen wie Data Mining und Business Intelligence aufzuzeigen. Im Vordergrund des Kurses stehen sowohl die methodischen Grundlagen, als auch die praktische Umsetzung und Erprobung verschiedener Techniken und computerlinguistischer Verfahren zur Verarbeitung des Wissensrohstoffs Text.Der Kurs gliedert sich in verschiedene Bereiche auf. Nach einem kurzen Überblick über die Inhaltsanalyse als etablierte Forschungsmethode in der Wirtschaftsinformatik, wird über die Themenfelder Business Intelligence und Data Mining der inhaltliche Bogen zum zweiten und zentralen Teil des Kurses, dem Text Mining, gespannt. Neben den verschiedenen methodischen Ansätzen zur lexikalischen Vorverarbeitung und Verwaltung von textuellen Datenbeständen, werden ausgewählte überwachte und unüberwachte Algorithmen des maschinellen Lernens (z. B. Clustering, Topic Modeling, Assoziationsanalysen) vorgestellt, die im Text Mining häufig zur Analyse und Auswertung von Text eingesetzt werden. Ein Überblick über ergänzende Themen wie die Rolle von Wörterbüchern oder der Umgang mit textspezifischen Herausforderungen während der Analyse wie bspw. Negationen rundet das Thema ab. Die Studierenden erlernen den Einsatz der vorgestellten Ansätze und Algorithmen kursbegleitend anhand der Software R, mit deren Hilfe die großen Textbestände effizient ausgewertet werden können. Möglichkeiten und Grenzen von Text Mining-Werkzeugen werden aufgezeigt und Unterschiede zu manuellen Textanalysen diskutiert.
Ein Überblick über verschiedene Anwendungsgebiete und -szenarien aus dem Blickwinkel der Wirtschaftsinformatik rundet das Thema ab und zeigt auf, welche Potenziale und Herausforderungen sich für Unternehmen bei der Auswertung von textuellen Nutzerbeiträgen wie Produktempfehlungen und Tweets ergeben. Zusammen mit den Studierenden soll z. B. diskutiert werden, welche Datenschutzaspekte und Probleme mit dem Text Mining einhergehen und wie hierfür ein geeignetes Problembewusstsein geschaffen werden kann.
Inhaltsüberblick:
• Allgemeine Einführung und Überblick
• Einführung und Grundlagen zur Inhaltsanalyse als Forschungsmethode in der Wirtschaftsinformatik
• Überblick über die Themengebiete „Business Intelligence“ und „Data Mining“
• Grundlagen des Text Mining
• Aufgaben und Prozessschritte im Text Mining
• Computerlinguistische Aufbereitung und Analyse von Textbeständen
• Algorithmen und Methoden des maschinellen Lernens im Text Mining
• Sentiment Analysen
• Anwendungsszenarien des Text Mining in der Wirtschaftsinformatik
• Chancen und Risiken des Text Mining
Home institution
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik mit Schwerpunkt Informations- und IT-ServicemanagementCredit transfers
Gefährdungspotenzial > Kein Gefährdungspotential der Veranstaltung für werdende und stillende Mütter (grün)
Schwerpunkte der Universität > Digitalisierung / KI
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Master Wirtschaftsinformatik > Version 1 > Gesamtkonto MR WII > Wirtschaftsinformatik/ Informations Systems > 281001 | Text Mining in den Wirtschaftswissenschaften
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Master Business Administration > Version 1 > Gesamtkonto MR BA > Wirtschaftsinformatik / Information Systems > Vertiefung > 281001 | Text Mining in den Wirtschaftswissenschaften
Pre-requisites
• Grundkenntnisse in R werden im Kurs vorausgesetzt • Bereitschaft zur Auseinandersetzung mit wissenschaftlich fundierter Literatur sowie Interesse und Freude an der ThematikMode of study
Interaktiver Frontalunterricht, Diskussion der Lehrinhalte und Themen, Bearbeitung von anwendungsorientierten (gruppenbasierten) Übungsaufgaben und Rechnerübungen zur Vertiefung der Themen aus der Vorlesung. Über die Auseinandersetzung mit wissenschaftlicher Literatur sollen die Lernziele des Kurses unterstützt werden und die Teilnehmer mit der Relevanz des Themas im Bereich der Wirtschaftsinformatik vertraut gemacht werden.Assessments
Portfolio: • Schriftliche Klausur (50 % der Gesamtnote) • Bewertung der Übungsleistung (50 % der Gesamtnote)Indicative reading list
Aktuelle Literaturliste wird am Beginn der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.
Notes on credit transfers
Teil des Gebiets “Wirtschaftsinformatik“ im Rahmen des Masterstudiengangs Wirtschaftsinformatik bzw. des Gebiets "Wirtschaftsinformatik-Vertiefung" im Rahmen des Masterstudiengangs Business Administration
Additional information
Die Vorlesung wird unterstützt durch das Online-Learning-Management-System der Universität Passau (Stud.IP). Hier finden Sie alle relevanten Vorlesungsunterlagen sowie weitere Hinweise und können begleitend zur Vorlesung Fragen stellen, Vorschläge machen und sich an der Diskussion zu den einzelnen Themen beteiligen.| Course |
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Termine am Dienstag. 08.11.22, Dienstag. 15.11.22, Dienstag. 06.12.22 10:00 - 16:00, Freitag. 09.12.22 12:00 - 16:00, Freitag. 16.12.22 10:30 - 11:30, Ort: (HK 28) VR 003, (HK 12 SR 004), (ISA SR 008)
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Termine am Donnerstag. 20.10.22, Donnerstag. 27.10.22, Donnerstag. 10.11.22 12:00 - 14:00, Dienstag. 22.11.22 14:30 - 17:00, Donnerstag. 24.11.22 12:00 - 14:00, Dienstag. 31.01.23 14:30 - 17:30, Ort: (HK 12 SR 004)
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Termine am Dienstag. 12.07.22 13:00 - 15:00, Montag. 10.10.22 12:00 - 15:00, Montag. 07.11.22 11:30 - 13:00, Dienstag. 22.11.22 12:00, Dienstag. 29.11.22 09:00 - 15:00, Ort: (Zoom), (HK 12 Büro 217)
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Fr. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (PHIL) HS 3,
Termine am Freitag. 10.02.23 14:00 - 16:00, Ort: (WIWI) SR 029
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Do. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (HK 12) SR 001
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Termine am Freitag. 21.10.22 12:00 - 14:00, Montag. 24.10.22 14:00 - 16:00, Freitag. 28.10.22, Freitag. 04.11.22 12:00 - 14:00, Montag. 07.11.22 14:00 - 16:00, Freitag. 11.11.22, Freitag. 25.11.22 12:00 - 14:00, Montag. 28.11.22 14:00 - 16:00, Freitag. 02.12.22 12:00 - 14:00, Montag. 05.12.22 14:00 - 16:00, Ort: (msg systems ag, Dr.-Hans-Kapfinger-Str. 30)
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Termine am Donnerstag. 03.11.22 13:00 - 15:00, Mittwoch. 14.12.22 12:00, Donnerstag. 22.12.22 13:00 - 15:00, Ort: (HK 12 SR 004), (HK 12 R 217)
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Termine am Donnerstag. 20.10.22, Donnerstag. 27.10.22, Donnerstag. 10.11.22 12:00 - 14:00, Dienstag. 22.11.22 13:00 - 14:00, Donnerstag. 24.11.22 12:00 - 14:00, Dienstag. 31.01.23 13:00 - 14:00, Ort: (HK 12 SR 004)
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Mi. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 8,
Termine am Mittwoch. 15.02.23 12:00 - 14:00, Ort: (IM) HS 13
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Mi. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 8
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Termine am Dienstag. 18.10.22 16:00 - 18:00, Mittwoch. 30.11.22, Mittwoch. 08.02.23 16:00 - 18:30, Ort: (HK 28) SR 009, (HK 16) VR 202
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Mi. 10:00 - 12:00 (wöchentlich), Ort: (HK 14b) SR 017,
Termine am Mittwoch. 08.02.23 10:00 - 12:00, Ort: (N 12) SR 008
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Di. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (HK 28) SR 010 (HA), (HK 14b) SR 017
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Di. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (PHIL) HS 3,
Termine am Dienstag. 14.02.23 14:00 - 16:00, Ort: (HK 14b) SR 017
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Mo. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (HK 14b) SR 017
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Fr. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (PHIL) HS 1
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Di. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (ISA) SR 008,
Fr. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (PHIL) HS 1
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Termine am Freitag. 04.11.22, Dienstag. 29.11.22 14:00 - 16:00, Dienstag. 10.01.23 08:00 - 10:00, Dienstag. 31.01.23 10:00 - 12:00, Ort: (HK 12) SR 104, (HK 14) SR K01, (via Zoom)
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Fr. 08:30 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 8
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Fr. 10:00 - 12:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 8
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Termine am Freitag. 23.09.22 16:00 - 17:00, Ort: (Online: Zoom (see section Zoom for access))
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Termine am Dienstag. 10.01.23 08:00 - 10:00, Dienstag. 31.01.23 10:00 - 12:00, Ort: (Raum (HK 12) SR 104), (Raum (HK 14) SR K01)
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Mo. 14:00 - 16:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 7
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Mo. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (WIWI) HS 7
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Termine am Freitag. 01.07.22 12:30 - 13:15, Donnerstag. 20.10.22, Donnerstag. 17.11.22, Donnerstag. 08.12.22, Donnerstag. 26.01.23 14:00 - 16:00, Ort: (HK 16) VR 202, (Raum 001 HK 12)
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Termine am Donnerstag. 10.11.22, Donnerstag. 24.11.22, Donnerstag. 15.12.22, Donnerstag. 19.01.23, Donnerstag. 26.01.23 12:00 - 14:00, Ort: (WIWI) R 301, (R 017 ITZ), (Online (ZOOM))
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