Benutzerspezifische Werkzeuge

Information zum Seitenaufbau und Sprungmarken fuer Screenreader-Benutzer: Ganz oben links auf jeder Seite befindet sich das Logo der JLU, verlinkt mit der Startseite. Neben dem Logo kann sich rechts daneben das Bannerbild anschließen. Rechts daneben kann sich ein weiteres Bild/Schriftzug befinden. Es folgt die Suche. Unterhalb dieser oberen Leiste schliesst sich die Hauptnavigation an. Unterhalb der Hauptnavigation befindet sich der Inhaltsbereich. Die Feinnavigation findet sich - sofern vorhanden - in der linken Spalte. In der rechten Spalte finden Sie ueblicherweise Kontaktdaten. Als Abschluss der Seite findet sich die Brotkrumennavigation und im Fussbereich Links zu Barrierefreiheit, Impressum, Hilfe und das Login fuer Redakteure. Barrierefreiheit JLU - Logo, Link zur Startseite der JLU-Gießen Direkt zur Navigation vertikale linke Navigationsleiste vor Sie sind hier Direkt zum Inhalt vor rechter Kolumne mit zusaetzlichen Informationen vor Suche vor Fußbereich mit Impressum

Artikelaktionen

Wie sich Trends frühzeitig erkennen lassen

Wissenschaftler der Universität Gießen entwickeln Verfahren zur Erfassung von Innovationen

Nr. 19 • 27. Januar 2020

Wie lassen sich Innovationen frühzeitig erkennen? Die Wissenschaftler David Lenz und Prof. Dr. Peter Winker von der Professur für Statistik und Ökonometrie an der Justus-Liebig-Universität Gießen (JLU) haben eine Methode entwickelt, mit der neue Entwicklungen wie die Nutzung von Wikipedia, Tablets und Virtual Reality frühzeitig durch die automatisierte Auswertung von kurzen Techniknachrichten identifiziert werden können. Ihre Ergebnisse haben sie in der renommierten Open Access-Zeitschrift PLoS ONE veröffentlicht.

Die Wissenschaftler analysierten die Themen im Zeitablauf. Dabei stellte sich heraus, dass die maximale Relevanz in den Jahren 2008 (Wikipedia), 2011 (Tablets) bzw. 2018 (Virtual Reality – Tendenz steigend) erreicht wurde. „Das kann so interpretiert werden, dass in diesen Jahren die Geschwindigkeit der Verbreitung des Themas größer ist als in den Jahren davor und danach“, so David Lenz.

Durch den Einsatz der selbstentwickelten Methode konnten aus über 150.000 Texten des Heise-Newstickers eine Reihe derartiger Innovationen gefunden und deren Relevanz im Zeitablauf beschrieben werden. Dabei zeigte sich unter anderem, dass mit diesem Ansatz Trends häufig früher erkannt werden können als mit klassischen Ansätzen – teilweise sogar noch früher als mit online-basierten Instrumenten wie Google Trends.

Das Projekt „Textdaten-basierte Output-Indikatoren als Basis einer neuen Innovationsmetrik“ an der Professur für Statistik und Ökonometrie der JLU wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit 165.000 Euro gefördert. Die Federführung des mit insgesamt 433.000 Euro geförderten Projekts liegt beim Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW).

  • Publikation

D. Lenz, P. Winker (2020): Measuring the Diffusion of Innovations with Paragraph Vector Topic Models. PLoS ONE 15(1):1-18. DOI: 10.1371/journal.pone.0226685

  • Weitere Informationen

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0226685

  • Kontakt


Professur für Statistik und Ökonometrie
Telefon: 0641 99-22655


Professur für Statistik und Ökonometrie
Telefon: 0641 99-22640

Presse, Kommunikation und Marketing • Justus-Liebig-Universität Gießen • Telefon: 0641 99-12041

abgelegt unter: