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  1. Data Science and Knowledge Discovery
    Beteiligt: Portela, Filipe (Herausgeber)
    Erschienen: 2022
    Verlag:  MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute, Basel

    Zugang:

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    Hochschulbibliothek der Fachhochschule Aachen
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    uneingeschränkte Fernleihe, Kopie und Ausleihe

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    Universitätsbibliothek der RWTH Aachen
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    Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
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    Fachhochschule Dortmund, Hochschulbibliothek
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    Universitätsbibliothek Dortmund
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    Hochschulbibliothek der Hochschule Düsseldorf
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    Universitäts- und Landesbibliothek Düsseldorf
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    Universitätsbibliothek Duisburg-Essen
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    Universitätsbibliothek der Fernuniversität
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    Universitätsbibliothek der RPTU in Kaiserslautern
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    Deutsche Zentralbibliothek für Medizin - Informationszentrum Lebenswissenschaften, Köln
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    Technische Hochschule Köln, Hochschulbibliothek
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    Zentralbibliothek der Sportwissenschaften der Deutschen Sporthochschule Köln
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    Hochschule Niederrhein, Bibliothek
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    Hochschule Ruhr West, Hochschulbibliothek
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    Hochschule Ruhr West, Hochschulbibliothek, Zweigbibliothek Bottrop
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    Universitäts- und Landesbibliothek Münster
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    Universitätsbibliothek Paderborn
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    Hochschule Koblenz, RheinAhrCampus, Bibliothek
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    Universitätsbibliothek Siegen
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    Universitätsbibliothek Trier
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    Universitätsbibliothek Wuppertal
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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)
  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
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    Standort:
    Universitätsbibliothek der RWTH Aachen
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    Evangelische Hochschule Rheinland-Westfalen-Lippe, Bibliothek
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    Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
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    Technische Hochschule Georg Agricola, Hochschulbibliothek
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    Fachhochschule Dortmund, Hochschulbibliothek
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    Universitätsbibliothek Dortmund
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    Hochschulbibliothek der Hochschule Düsseldorf
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    Universitäts- und Landesbibliothek Düsseldorf
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    Universitätsbibliothek Duisburg-Essen
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    Universitätsbibliothek der Fernuniversität
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    Technische Hochschule Köln, Hochschulbibliothek
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    Zentralbibliothek der Sportwissenschaften der Deutschen Sporthochschule Köln
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    Hochschule Niederrhein, Bibliothek
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    Hochschule Ruhr West, Hochschulbibliothek
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    Standort:
    FH Münster, Hochschulbibliothek
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    Standort:
    Universitäts- und Landesbibliothek Münster, Zentralbibliothek
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    Universitätsbibliothek Paderborn
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    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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    Universitätsbibliothek Wuppertal
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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)
  3. 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
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    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
  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)
    Verlag (kostenfrei)
    Resolving-System (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    DSP 160
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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. 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
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    Standort:
    TU Darmstadt, Universitäts- und Landesbibliothek - Stadtmitte
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    Standort:
    Bibliothek der Frankfurt University of Applied Sciences
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    Standort:
    Universitätsbibliothek J. C. Senckenberg, Zentralbibliothek (ZB)
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    Standort:
    Hochschul- und Landesbibliothek Fulda, Standort Heinrich-von-Bibra-Platz
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    Standort:
    Technische Hochschule Mittelhessen, Hochschulbibliothek Gießen
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    Standort:
    Universitätsbibliothek Gießen
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    Standort:
    Universitätsbibliothek Kassel, Landesbibliothek und Murhardsche Bibliothek der Stadt Kassel
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    Standort:
    Universität Mainz, Zentralbibliothek
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    Standort:
    Universität Marburg, Universitätsbibliothek
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    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.)
  6. AI companions reduce loneliness
    Autor*in: De Freitas, Julian; Uguralp, Ahmet K.; Uguralp, Zeliha O.; Stefano, Puntoni
    Erschienen: [2024]
    Verlag:  [Harvard Business School], [Boston, MA]

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    Keine Rechte
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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Working paper / Harvard Business School ; 24, 078
    Schlagworte: generative AI; chatbots; loneliness; large language models; artificial intelligence; empathy; longitudinal; AI companion
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 62 Seiten), Illustrationen
  7. 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
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    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    Keine Rechte
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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
  8. Machine talk
    how verbal embodiment in conversational AI shapes consumer-brand relationships
    Autor*in: Bergner, Anouk Samantha; Hildebrand, Christian; Häubl, Gerald
    Erschienen: [2024]
    Verlag:  Netspar, Network for Studies on Pensions, Aging and Retirement, [Tilburg]

    Zugang:
    Verlag (kostenfrei)
    Verlag (kostenfrei)

    Standort:
    ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
    Signatur:
    ZSS 32
    Fernleihe:
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    Export in Literaturverwaltung   RIS-Format
      BibTeX-Format
    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Buch (Monographie)
    Format: Online
    Schriftenreihe: Array ; 2024, 026 (08)
    Schlagworte: AI; conversational interfaces; chatbots; natural language processing; brand intimacy; consumer-brand relationships; technology-mediated branding
    Umfang: 1 Online-Ressource (circa 24 Seiten), Illustrationen