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  1. Social media as a recruitment and data collection tool
    experimental evidence on the relative effectiveness of web surveys and chatbots
    Autor*in: Beam, Emily A.
    Erschienen: September 2022
    Verlag:  IZA - Institute of Labor Economics, Bonn, Germany

    Online technologies enable lower-cost, rapid data collection, but concerns about access and data quality impede their use in global research. I conduct a randomized experiment in the Philippines to test the effectiveness of web-form and chatbot... mehr

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    DS 4
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

     

    Online technologies enable lower-cost, rapid data collection, but concerns about access and data quality impede their use in global research. I conduct a randomized experiment in the Philippines to test the effectiveness of web-form and chatbot surveys of K-12 teachers recruited through social media and compare their effectiveness with phone surveys of teachers recruited from a pre-existing frame. Chatbot surveys yield higher response rates and higher-quality data than web-form surveys in terms of missed question and item differentiation. The results suggest that chatbot responses match CATI responses on multiple dimensions of quality. Relative to CATI, online methods also yield higher rates or information disclosure on potentially sensitive topics, revealing substantially higher levels of distress among teachers. I show that social-media-based recruitment can be an attractive alternative for targeted sampling and that online surveys can be implemented effectively at a fraction of the cost of phone surveys.

     
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    hdl: 10419/265818
    Schriftenreihe: Discussion paper series / IZA ; no. 15597
    Schlagworte: remote surveys; survey experiments; chatbots; social media; remote education
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 46 Seiten), Illustrationen
  2. Data Science and Knowledge Discovery
    Beteiligt: Portela, Filipe (Herausgeber)
    Erschienen: 2022
    Verlag:  MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, Basel

    Zugang:

    Standort:
    Hochschulbibliothek der Fachhochschule Aachen
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek der RWTH Aachen
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Fachhochschule Dortmund, Hochschulbibliothek
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Dortmund
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Hochschulbibliothek der Hochschule Düsseldorf
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Universitäts- und Landesbibliothek Düsseldorf
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Duisburg-Essen
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek der Fernuniversität
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek der RPTU in Kaiserslautern
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Deutsche Zentralbibliothek für Medizin - Informationszentrum Lebenswissenschaften, Köln
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Technische Hochschule Köln, Hochschulbibliothek
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Zentralbibliothek der Sportwissenschaften der Deutschen Sporthochschule Köln
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Hochschule Niederrhein, Bibliothek
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Hochschule Ruhr West, Hochschulbibliothek
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
    Standort:
    Hochschule Ruhr West, Hochschulbibliothek, Zweigbibliothek Bottrop
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Universitäts- und Landesbibliothek Münster
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Paderborn
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Hochschule Koblenz, RheinAhrCampus, Bibliothek
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Siegen
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Trier
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Wuppertal
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe
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    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Portela, Filipe (Herausgeber)
    Sprache: Unbestimmt
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9783036543154
    Weitere Identifier:
    10.3390/books978-3-0365-4315-4
    Weitere Schlagworte: crisis reporting; chatbots; journalists; news media; COVID-19; textbook research; digital humanities; digital infrastructures; data analysis; content base image retrieval; semantic information retrieval; deep features; multimedia document retrieval; data science; open government data; governance and social institutions; economic determinants of open data; geoinformation technology; fractal dimension; territorial road network; box-counting framework; script Python; ArcGIS; internet of things; LoRaWAN; ICT; The Things Network; ESP32 microcontroller; decision systems; rule based systems; databases; rough sets; prediction by partial matching; spatio-temporal; activity recognition; smart homes; artificial intelligence; automation; e-commerce; machine learning; big data; customer relationship management (CRM); distracted driving; driving behavior; driving operation area; data augmentation; feature extraction; authorship; text mining; attribution; neural networks; deep learning; forensic intelligence; dashboard; WebGIS; data analytics; SARS-CoV-2; Big Data; Web Intelligence; media analytics; social sciences; humanities; linked open data; adaptation process; interdisciplinary research; media criticism; classification; information systems; public health; data mining; ioCOVID19; n/a; Information technology industries; Computer science
    Umfang: 1 electronic resource (254 pages)
  3. Data Science and Knowledge Discovery
    Beteiligt: Portela, Filipe (Herausgeber)
    Erschienen: 2022
    Verlag:  MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, Basel

    Zugang:

    Standort:
    Hochschulbibliothek der Fachhochschule Aachen
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek der RWTH Aachen
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Evangelische Hochschule Rheinland-Westfalen-Lippe, Bibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Technische Hochschule Georg Agricola, Hochschulbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Fachhochschule Dortmund, Hochschulbibliothek
    Fernleihe:
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    Standort:
    Universitätsbibliothek Dortmund
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Hochschulbibliothek der Hochschule Düsseldorf
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitäts- und Landesbibliothek Düsseldorf
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Duisburg-Essen
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek der Fernuniversität
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Technische Hochschule Köln, Hochschulbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Zentralbibliothek der Sportwissenschaften der Deutschen Sporthochschule Köln
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Hochschule Niederrhein, Bibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Hochschule Ruhr West, Hochschulbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    FH Münster, Hochschulbibliothek
    Fernleihe:
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    Standort:
    Universitäts- und Landesbibliothek Münster, Zentralbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Paderborn
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Hochschule Koblenz, RheinAhrCampus, Bibliothek
    Fernleihe:
    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Siegen
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    Standort:
    Universitätsbibliothek Trier
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    Standort:
    Universitätsbibliothek Wuppertal
    Fernleihe:
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    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Portela, Filipe (Herausgeber)
    Sprache: 0|e
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9783036543154
    Schlagworte: Information technology industries; Computer science
    Weitere Schlagworte: crisis reporting; chatbots; journalists; news media; COVID-19; textbook research; digital humanities; digital infrastructures; data analysis; content base image retrieval; semantic information retrieval; deep features; multimedia document retrieval; data science; open government data; governance and social institutions; economic determinants of open data; geoinformation technology; fractal dimension; territorial road network; box-counting framework; script Python; ArcGIS; internet of things; LoRaWAN; ICT; The Things Network; ESP32 microcontroller; decision systems; rule based systems; databases; rough sets; prediction by partial matching; spatio-temporal; activity recognition; smart homes; artificial intelligence; automation; e-commerce; machine learning; big data; customer relationship management (CRM); distracted driving; driving behavior; driving operation area; data augmentation; feature extraction; authorship; text mining; attribution; neural networks; deep learning; forensic intelligence; dashboard; WebGIS; data analytics; SARS-CoV-2; Big Data; Web Intelligence; media analytics; social sciences; humanities; linked open data; adaptation process; interdisciplinary research; media criticism; classification; information systems; public health; data mining; ioCOVID19; n/a
    Umfang: 1 electronic resource (254 pages)
  4. What should be done about Google's quasi-monopoly in search?
    mandatory data sharing versus AI-driven technological competition
    Autor*in: Martens, Bertin
    Erschienen: 06 July 2023
    Verlag:  Bruegel, Brussels

    The first part of this paper focuses on competition between search engines that match user queries with webpages. User welfare, as measured by click-through rates on top-ranked pages, increases when network effects attract more users and generate... mehr

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
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    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    DSP 160
    Fernleihe:
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    The first part of this paper focuses on competition between search engines that match user queries with webpages. User welfare, as measured by click-through rates on top-ranked pages, increases when network effects attract more users and generate economies of scale in data aggregation. However, network effects trigger welfare concerns when a search engine reaches a dominant market position. The EU Digital Markets Act (DMA) imposes asymmetric data sharing obligations on very large search engines to facilitate competition from smaller competitors. We conclude from the available empirical literature on search-engine efficiency that asymmetric data sharing may increase competition but may also reduce scale and user welfare, depending on the slope of the search-data learning curve. We propose policy recommendations to reduce tension between competition and welfare, including (a) symmetric data sharing between all search engines irrespective of size, and (b) facilitate user real-time search history and profile-data portability to competing search engines. The second part of the paper focuses on the impact of recent generative AI models, such as Large Language Models (LLMs), chatbots and answer engines, on competition in search markets. LLMs are pre-trained on very large text datasets, prior to usage. They do not depend on user-driven network effects. That avoids winner-takes-all markets. However, high fixed algorithmic learning costs and input markets bottlenecks (webpage indexes, copyright-protected data and hyperscale cloud infrastructure) make entry more difficult. LLMs produce semantic responses (rather than web pages) in response to a query. That reduces cognitive processing costs for users but may also increase ex-post uncertainty about the quality of the output. User responses to this trade-off will determine the degree of substitution or complementarity between search and chatbots. We conclude that, under certain conditions, a competitive chatbot markets could crowd out a monopolistic search engine market and may make DMA-style regulatory intervention in search engines redundant. The paper concludes with some policy recommendations.

     
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    hdl: 10419/274216
    Schriftenreihe: Bruegel working paper ; 2023, issue 10
    Schlagworte: search engines; answer engines; generative AI; large language models; chatbots; ChatGPT; digital competition policy; data governance; access to data; economies of scale andscope in data aggregation
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 22 Seiten), Illustrationen
  5. What should be done about Google's quasi-monopoly in search?
    mandatory data sharing versus AI-driven technological competition
    Autor*in: Martens, Bertin
    Erschienen: July 2023
    Verlag:  Tilburg University, TILEC, [Tilburg]

    Zugang:
    Resolving-System (kostenfrei)

    Standort:
    Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
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    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    Keine Rechte
    Fernleihe:
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Schriftenreihe: TILEC discussion paper ; DP 2023, 12
    Schlagworte: search engines; answer engines; generative AI; large language models; chatbots; ChatGPT; digital competition policy; data governance; access to data; economies of scale and scope in data aggregation
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 21 Seiten), Illustrationen
  6. Data Science and Knowledge Discovery
    Beteiligt: Portela, Filipe (Herausgeber)
    Erschienen: 2022
    Verlag:  MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, Basel ; OAPEN FOUNDATION, The Hague

    Data Science (DS) is gaining significant importance in the decision process due to a mix of various areas, including Computer Science, Machine Learning, Math and Statistics, domain/business knowledge, software development, and traditional research.... mehr

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)

    Standort:
    Bibliothek der Hochschule Darmstadt, Zentralbibliothek
    Fernleihe:
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    Standort:
    TU Darmstadt, Universitäts- und Landesbibliothek - Stadtmitte
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    Standort:
    Bibliothek der Frankfurt University of Applied Sciences
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek J. C. Senckenberg, Zentralbibliothek (ZB)
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Hochschul- und Landesbibliothek Fulda, Standort Heinrich-von-Bibra-Platz
    Fernleihe:
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    Standort:
    Technische Hochschule Mittelhessen, Hochschulbibliothek Gießen
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Gießen
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universitätsbibliothek Kassel, Landesbibliothek und Murhardsche Bibliothek der Stadt Kassel
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universität Mainz, Zentralbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

    Standort:
    Universität Marburg, Universitätsbibliothek
    Fernleihe:
    keine Fernleihe

     

    Data Science (DS) is gaining significant importance in the decision process due to a mix of various areas, including Computer Science, Machine Learning, Math and Statistics, domain/business knowledge, software development, and traditional research. In the business field, DS's application allows using scientific methods, processes, algorithms, and systems to extract knowledge and insights from structured and unstructured data to support the decision process. After collecting the data, it is crucial to discover the knowledge. In this step, Knowledge Discovery (KD) tasks are used to create knowledge from structured and unstructured sources (e.g., text, data, and images). The output needs to be in a readable and interpretable format. It must represent knowledge in a manner that facilitates inferencing. KD is applied in several areas, such as education, health, accounting, energy, and public administration. This book includes fourteen excellent articles which discuss this trending topic and present innovative solutions to show the importance of Data Science and Knowledge Discovery to researchers, managers, industry, society, and other communities. The chapters address several topics like Data mining, Deep Learning, Data Visualization and Analytics, Semantic data, Geospatial and Spatio-Temporal Data, Data Augmentation and Text Mining.

     
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    Quelle: Verbundkataloge
    Beteiligt: Portela, Filipe (Herausgeber)
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Ebook
    Format: Online
    ISBN: 9783036543154; 9783036543161
    Schlagworte: Information technology industries; Computer science
    Weitere Schlagworte: crisis reporting; chatbots; journalists; news media; COVID-19; textbook research; digital humanities; digital infrastructures; data analysis; content base image retrieval; semantic information retrieval; deep features; multimedia document retrieval; data science; open government data; governance and social institutions; economic determinants of open data; geoinformation technology; fractal dimension; territorial road network; box-counting framework; script Python; ArcGIS; internet of things; LoRaWAN; ICT; The Things Network; ESP32 microcontroller; decision systems; rule based systems; databases; rough sets; prediction by partial matching; spatio-temporal; activity recognition; smart homes; artificial intelligence; automation; e-commerce; machine learning; big data; customer relationship management (CRM); distracted driving; driving behavior; driving operation area; data augmentation; feature extraction; authorship; text mining; attribution; neural networks; deep learning; forensic intelligence; dashboard; WebGIS; data analytics; SARS-CoV-2; Big Data; Web Intelligence; media analytics; social sciences; humanities; linked open data; adaptation process; interdisciplinary research; media criticism; classification; information systems; public health; data mining; ioCOVID19; n/a
    Umfang: 1 Online-Ressource (254 p.)