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Big Data Analytics

Die Forschungsgruppe befasst sich mit den Möglichkeiten von Big-Data-Analysen: von der Generierung neuer Datensätze über die Kombination bereits bestehender Datensätze bis hin zur Anwendung von Big-Data-Methoden.

Heutzutage steht eine Fülle neuer Daten zur Verfügung, die unter anderem durch Sensoren, das Internet der Dinge und die Nutzung sozialer Plattformen entstehen. Im Zuge des immer schnelleren Anstiegs des Datenaufkommens werden immer häufiger Big-Data-Analysen angewandt, weil sich damit bisher nicht dagewesene Potenziale in vielen Bereichen der Wirtschaft ausschöpfen lassen. Doch um diese Daten zu generieren und sinnvoll zu verwerten, bedarf es spezieller Technologien, Ansätze und Systeme. Die Forschungsgruppe Big Data Analytics beschäftigt sich mit den verschiedenen Aspekten von Big Data mit einem Fokus auf volkswirtschaftliche Fragen.

Schwerpunkte

  • Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten, die mit neuen Methoden und Technologien generiert werden – hierzu gehören Internetsuchanfragen, Inhalte von Webseiten (Stellen- und Auftragsausschreibungen, Zeitungen, Preise) sowie Informationen aus Social Media
  • Anwendung von Big-Data-Methoden wie Machine Learning mit Deep Learning, Data Mining, Natural Language Processing, Zeitreihenanalyse etc. vor dem Hintergrund volkswirtschaftlicher Fragestellungen
  • Anwendung von Big Data in der Konjunkturforschung
  • Ergänzung der amtlichen Statistik, beispielsweise in Bezug auf den Arbeitsmarkt
  • Datenökonomie inklusive der kontextabhängigen ökonomischen Analyse des Rechts

 

Beispiel aktueller Forschungsarbeiten

Die Forschungsgruppe nutzt verschiedene Analysemethoden und -ansätze. Big Data Methoden können prinzipiell bei allen relevanten ökonomischen Fragestellungen zum Einsatz kommen. Ein Beispiel stellt die auf Textanalyse basierende Netzwerkanalyse, hier exemplarisch mit Blick auf die deutschen Akteure in der Covid-19-Forschung, dar.

 

 

Die Erhebung regionaler Preisdaten mittels Web-Scraping ist ein weiteres Projekt der Forschungsgruppe. Beispielhaft werden hier die Preise für Heizöl auf Postleitzahlebene im März 2021 gezeigt.

Die Analyse von Social-Media-Texten gehört ebenso zum Methoden-Portfolio der Forschungsgruppe. Bei dem folgenden Anwendungsbeispiel handelt es sich um eine Tonalitätsanalyse von Tweets zum Thema Künstliche Intelligenz in den Jahren 2018 und 2019.

Auftragsprojekte

Aktuelle Publikationen finden Sie auf den Seiten der jeweiligen Mitarbeiter.

Beirat

Die Forschungsgruppe Big Data Analytics wird kontinuierlich von einem Beirat begleitet. Diesem Gremium gehören Personen aus der Wissenschaft sowie der freien Wirtschaft an, um die Forschungsgruppe zielgerichtet zu entwickeln.

Ständige Mitglieder des Beirats sind:

  • Prof. Michael Hüther (Direktor, Institut der deutschen Wirtschaft)
  • Dr. Hans-Peter Klös (Leiter Wissenschaft, Institut der deutschen Wirtschaft)
  • Dr. Karl Lichtblau (Geschäftsführer, IW Consult)
  • Christin Schäfer (Geschäftsführerin, acs plus und Mitglied der Datenethikkommission der Bundesregierung)
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Henry Goecke

Dr. Henry Goecke

Leiter der Forschungsgruppe Big Data Analytics

Tel: 0221 4981-770
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Marc Scheufen

Dr. Marc Scheufen

Economist in der Forschungsgruppe Big Data Analytics

Tel: 0221 4981-742
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Jan Marten Wendt

Jan Marten Wendt

Data Scientist in der Forschungsgruppe Big-Data-Analytics

Tel: 0221 4981-686
Inhaltselement mit der ID 8711

Alle Beiträge

122 Ergebnisse
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Eine Analyse der Wahlprogramme der Parteien im deutschen Bundestag
IW-Policy Paper Nr. 20 22. September 2021

Wer setzt die richtigen Weichen für die Künstliche Intelligenz?

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Die Künstliche Intelligenz (KI) wird in Deutschland als entscheidende Schlüsseltechnologie gesehen (BMWi, 2019). Bereits 2018 erklärte Bundeskanzlerin Merkel in ihrem Video-Podcast, dass Deutschland bei KI führend sein muss, „wenn wir Wachstum und damit auch neue Arbeitsplätze und Wohlstand für uns alle haben wollen“ (Die Bundeskanzlerin, 2018).

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Digitale Verwaltung und Breitbandausbau in der digitalen politischen Kommunikation
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Die Digitalisierung von Staat und Wirtschaft ist eine der größten politischen Baustellen in Deutschland. Auf Twitter spielen zentrale digitale Themen wie der Breitbandausbau und die digitale Verwaltung jedoch kaum eine Rolle, wie Tweets der Bundestagsabgeordneten und ihrer Fraktionen und Parteien aus der ablaufenden Legislaturperiode zeigen. Vor allem der Breitbandausbau verliert in jüngster Vergangenheit.

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Tempolimit: 77 Prozent der Autofahrer fahren langsamer als 130 km/h

Das Tempolimit erhitzt im Wahlkampf die Gemüter. Big-Data- und Verkehrsexperten des Instituts der deutschen Wirtschaft (IW) haben Echtzeit-Daten von Autobahnabschnitten ohne Tempolimit ausgewertet. Das Ergebnis: Selbst nachts fahren die meisten langsamer als 130 km/h.

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Schneller als 130 – Regel oder Ausnahme?
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Verkehr auf der Autobahn: Schneller als 130 – Regel oder Ausnahme?

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Seit 50 Jahren wird über ein Tempolimit auf deutschen Autobahnen gestritten. Auch im aktuellen Wahlkampf ist das Thema wieder präsent, obwohl sein potenzieller Beitrag zur Einhaltung der neuen Klimaziele sehr überschaubar ist. Warum das so ist, zeigen Auswertungen von Verkehrszählstationen. Schon heute fahren fast 80 Prozent der Autofahrer auch auf den Strecken ohne Tempolimit langsamer als 130 km/h. Weniger als 2 Prozent sind schneller als 160 km/h unterwegs, davon wurde die Hälfte am späteren Abend oder in der Nacht erfasst.

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Eine empirische Analyse mit Passantendaten
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Corona-Schock für den Handel in deutschen Innenstädten: Eine empirische Analyse mit Passantendaten

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Die Corona-Pandemie und die Maßnahmen zur Eindämmung des Virus haben sich zu einem asymmetrischen Schock für die deutsche Volkswirtschaft entwickelt.

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Inhaltselement mit der ID 8880