Trotz des anhaltenden politischen, gesellschaftlichen, wirtschaftlichen und kulturellen Interesses durchdringen die Potenziale von Big Data kaum die aktuellen Strukturen und Prozesse der Gesundheitsversorgung in Deutschland. Dieser Sammelband befasst sich daher mit dem Ungleichgewicht aus erwartetem Potenzial und aktuellem Stand des Einsatzes von Big Data im Gesundheitswesen, stellt Lösungsansätze zur Diskussion und gibt Handlungsempfehlungen.
Welche Anwendungsfelder für Big Data lassen sich in den unterschiedlichen Bereichen des Gesundheitswesens identifizieren? Wie kann mit Big Data eine höhere Versorgungsqualität erreicht werden? Vertreter aus Klinik, Versorgungsforschung, Krankenkassen und Industrie diskutierten hierzu in einem zweitätigen Workshop, dessen Ergebnisse Grundlage für diese Publikation sind.
Impulsbeiträge aus unterschiedlichen Fachbereichen geben einen Einblick in mögliche Anwendungsgebiete und zeigen damit das Potenzial von Big Data im Gesundheitswesen auf. Anschließend werden die auf Grundlage des Workshops entwickelten Handlungsempfehlungen vorgestellt und mit Kommentierungen von Vertretern unterschiedlicher Stakeholdergruppen ergänzt.
Aktualisiert: 2023-05-23
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Was würde John Rawls zu einer datenbasierten Wirtschaft sagen? Das rege Interesse an Big Data ist getrieben von der Möglichkeit, aus großen Datenmengen Informationen über Verhalten und Präferenzen zu generieren und somit Kunden z. B. passgenau Produkte zu präsentieren. Allerdings beinhaltet Big Data zugleich Risiken, insbesondere im Kontext von Privatheit. Ausgehend hiervon finden Diskussionen im Bereich von Gerechtigkeit statt, denn zumeist verfügen Akteure der Datenwirtschaft über ungleiche Macht und Eingriffsmöglichkeiten. Mit Rawls’ Theorie wird dieser Problematik nachgegangen und untersucht, welchen Einfluss Big Data auf eine Gesellschaft hat. Das Buch richtet sich an alle, die am Diskurs zur Gestaltung der digitalen Wirtschaft interessiert sind.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Was würde John Rawls zu einer datenbasierten Wirtschaft sagen? Das rege Interesse an Big Data ist getrieben von der Möglichkeit, aus großen Datenmengen Informationen über Verhalten und Präferenzen zu generieren und somit Kunden z. B. passgenau Produkte zu präsentieren. Allerdings beinhaltet Big Data zugleich Risiken, insbesondere im Kontext von Privatheit. Ausgehend hiervon finden Diskussionen im Bereich von Gerechtigkeit statt, denn zumeist verfügen Akteure der Datenwirtschaft über ungleiche Macht und Eingriffsmöglichkeiten. Mit Rawls' Theorie wird dieser Problematik nachgegangen und untersucht, welchen Einfluss Big Data auf eine Gesellschaft hat. Das Buch richtet sich an alle, die am Diskurs zur Gestaltung der digitalen Wirtschaft interessiert sind.
Aktualisiert: 2023-02-14
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Was würde John Rawls zu einer datenbasierten Wirtschaft sagen? Das rege Interesse an Big Data ist getrieben von der Möglichkeit, aus großen Datenmengen Informationen über Verhalten und Präferenzen zu generieren und somit Kunden z. B. passgenau Produkte zu präsentieren. Allerdings beinhaltet Big Data zugleich Risiken, insbesondere im Kontext von Privatheit. Ausgehend hiervon finden Diskussionen im Bereich von Gerechtigkeit statt, denn zumeist verfügen Akteure der Datenwirtschaft über ungleiche Macht und Eingriffsmöglichkeiten. Mit Rawls’ Theorie wird dieser Problematik nachgegangen und untersucht, welchen Einfluss Big Data auf eine Gesellschaft hat. Das Buch richtet sich an alle, die am Diskurs zur Gestaltung der digitalen Wirtschaft interessiert sind.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Die Digitalisierung und die schnell wachsende Menge an Forschungsdaten sowie die Forderung nach mehr Kooperation haben den Austausch von Daten (Data Sharing) zu einem integralen Bestandteil der wissenschaftlichen Praxis gemacht. Data Sharing ist allerdings nicht so unproblematisch, wie es auf den ersten Blick erscheinen mag. Denn im Spannungsfeld zwischen normativem Druck und wissenschaftlichem Wettbewerb wägen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sorgfältig ab, wann und mit wem sie welche Daten teilen. In diesem Buch werden die Ergebnisse einer qualitativ-soziologischen Studie vorgestellt, die nicht wie bisher das Teilen, sondern das Schützen von Daten (Data Protecting) in den Mittelpunkt des Interesses rückt. Vor dem Hintergrund von Bourdieus Feld-Habitus-Konzept werden offene Leitfadeninterviews mit Hilfe einer Kombination deskriptiver und rekonstruktiver Methoden analysiert. Im Ergebnis liegt nicht nur eine systematische Beschreibung von Praktiken zum Schutz von Forschungsdaten vor, sondern auch die diesen Praktiken zugrundeliegende Handlungslogik. Dieser Logik zufolge dient der Schutz von Forschungsdaten dem Schutz von Forschungsideen (Brainchild Protecting) und sichert schließlich die Realisierung feldspezifischer Gewinne.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Die Digitalisierung und die schnell wachsende Menge an Forschungsdaten sowie die Forderung nach mehr Kooperation haben den Austausch von Daten (Data Sharing) zu einem integralen Bestandteil der wissenschaftlichen Praxis gemacht. Data Sharing ist allerdings nicht so unproblematisch, wie es auf den ersten Blick erscheinen mag. Denn im Spannungsfeld zwischen normativem Druck und wissenschaftlichem Wettbewerb wägen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sorgfältig ab, wann und mit wem sie welche Daten teilen. In diesem Buch werden die Ergebnisse einer qualitativ-soziologischen Studie vorgestellt, die nicht wie bisher das Teilen, sondern das Schützen von Daten (Data Protecting) in den Mittelpunkt des Interesses rückt. Vor dem Hintergrund von Bourdieus Feld-Habitus-Konzept werden offene Leitfadeninterviews mit Hilfe einer Kombination deskriptiver und rekonstruktiver Methoden analysiert. Im Ergebnis liegt nicht nur eine systematische Beschreibung von Praktiken zum Schutz von Forschungsdaten vor, sondern auch die diesen Praktiken zugrundeliegende Handlungslogik. Dieser Logik zufolge dient der Schutz von Forschungsdaten dem Schutz von Forschungsideen (Brainchild Protecting) und sichert schließlich die Realisierung feldspezifischer Gewinne.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Datenzugangsrechte sind nach geltendem Recht nur unter engen Voraussetzungen gegeben. Mit der steigenden Verbreitung „datenhungriger“ KI-Systeme gehen Forderungen nach Datenteilungspflichten in weiteren Konstellationen einher und richten sich insbesondere gegen Unternehmen der Digitalwirtschaft.
Diese Untersuchung hinterfragt, ob es zur Förderung von Innovationsmöglichkeiten und -anreizen ratsam wäre, den Zugang zu exklusiven Daten aus der Privatwirtschaft für das Training selbstlernender Systeme zu eröffnen. Es wird der Frage nachgegangen, ob Korrekturen im Einzelfall oder sektorspezifische Reaktionen eine bessere Lösung sind. Zu diesem Zweck werden Änderungsvorschläge aus Politik und Wissenschaft untersucht und eigene Ansätze entwickelt.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Trotz des anhaltenden politischen, gesellschaftlichen, wirtschaftlichen und kulturellen Interesses durchdringen die Potenziale von Big Data kaum die aktuellen Strukturen und Prozesse der Gesundheitsversorgung in Deutschland. Dieser Sammelband befasst sich daher mit dem Ungleichgewicht aus erwartetem Potenzial und aktuellem Stand des Einsatzes von Big Data im Gesundheitswesen, stellt Lösungsansätze zur Diskussion und gibt Handlungsempfehlungen.
Welche Anwendungsfelder für Big Data lassen sich in den unterschiedlichen Bereichen des Gesundheitswesens identifizieren? Wie kann mit Big Data eine höhere Versorgungsqualität erreicht werden? Vertreter aus Klinik, Versorgungsforschung, Krankenkassen und Industrie diskutierten hierzu in einem zweitätigen Workshop, dessen Ergebnisse Grundlage für diese Publikation sind.
Impulsbeiträge aus unterschiedlichen Fachbereichen geben einen Einblick in mögliche Anwendungsgebiete und zeigen damit das Potenzial von Big Data im Gesundheitswesen auf. Anschließend werden die auf Grundlage des Workshops entwickelten Handlungsempfehlungen vorgestellt und mit Kommentierungen von Vertretern unterschiedlicher Stakeholdergruppen ergänzt.
Aktualisiert: 2023-03-29
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Dieses Buch gibt Einblick in die gegenwärtige Praxis von in Deutschland wirkenden MusikethnologInnen im Umgang mit Forschungsdaten. Exkurse führen dabei auch nach Großbritannien und in die USA, vor allem zum Repositorium Ethnographic Video for Instruction and Analysis Digital Archive in Bloomington. Aktuelle und potentielle Infrastrukturpartner für musikethnologisches Forschungsdatenmanagement in Deutschland, von Archiven über Medienrepositorien von Verlagen bis hin zu Forschungsdatenservices an Hochschulen, werden vorgestellt. Ferner werden Möglichkeiten des Forschungsdatenmanagements in Zusammenarbeit mit Datenzentren und Datenarchiven und nationalen Lösungen wie dem DARIAH-DE Repositorium aufgezeigt. Zu den wichtigsten Erkenntnissen der Studie gehören spezifische fachliche Probleme der Musikethnologie durch ihren Umgang mit ethnographischem Material und außereuropäischen Musikkulturen, die wiederum spezifische Fragen hinsichtlich Urheberrecht und intellektuellem Eigentum mit sich bringen. Das Buch liefert wertvolle Empfehlungen zur Bereitstellung von Forschungsdaten für musikethnologisch Arbeitende aus der Perspektive der Musikethnologie und Informationswissenschaft.
Aktualisiert: 2020-01-17
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Der vorliegende Proceedingsband enthält die ausgearbeiteten Fassungen der Beiträge zur 23. Konferenz der SAS Anwender in Forschung und Entwicklung (KSFE). Die Konferenz fand am 7. und 8. März 2019 bereits zum vierten Mal in Berlin statt. Rund 320 Datenanalysten, Statistiker, Wissenschaftler und Unternehmensberater aus ganz Deutschland und dem deutschsprachigen Ausland diskutierten hier ihre Erfahrungen und Kenntnisse im Umgang mit der SAS-Software. Während der Konferenz wurden Beiträge zu aktuellen Themen wie Big Data, Neuerungen in der SAS-Software, Data Mining, klassischen Bereichen der Statistik, Themen aus der Pharmabranche und dem Einsatz von SAS in der Lehre präsentiert.
Aktualisiert: 2020-06-05
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Die elf Beiträge des vorliegenden Sammelbandes behandeln Grundlagen und Lösungen zu unterschiedlichen Themen des Forschungsdatenmanagements, wie etwa zu Datentypen und Lebenszyklen von Daten, zur systematischen Planung und Umsetzung des Forschungsdatenmanagements, zum Datenschutz und den aktuellen Rechtsnormen, zu Regeln der Datenorganisation und zu den Abläufen in der Datenaufbereitung, zum Data Sharing sowie zur Sekundäranalyse von Forschungsdaten. Darauf aufbauend werden in weiteren Beiträgen die Anwendung von Metadaten sowie die Zitation von Forschungsdaten thematisiert. Aktuelle Herausforderungen beim Umgang mit ‚neuen‘ Datentypen werden abschließend anhand von Social-Media- und Geo-Daten beispielhaft erörtert. Die dabei vorgestellten Konzepte und Maßnahmen bieten ein wichtiges Handwerkszeug für Sozialwissenschaftlerinnen und Sozialwissenschaftler und ihre Forschungsprojekte.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Die elf Beiträge des vorliegenden Sammelbandes behandeln Grundlagen und Lösungen zu unterschiedlichen Themen des Forschungsdatenmanagements, wie etwa zu Datentypen und Lebenszyklen von Daten, zur systematischen Planung und Umsetzung des Forschungsdatenmanagements, zum Datenschutz und den aktuellen Rechtsnormen, zu Regeln der Datenorganisation und zu den Abläufen in der Datenaufbereitung, zum Data Sharing sowie zur Sekundäranalyse von Forschungsdaten.Darauf aufbauend werden in weiteren Beiträgen die Anwendung von Metadaten sowie die Zitation von Forschungsdaten thematisiert. Aktuelle Herausforderungen beim Umgang mit ‚neuen‘ Datentypen werden abschließend anhand von Social-Media- und Geo-Daten beispielhaft erörtert. Die dabei vorgestellten Konzepte und Maßnahmen bieten ein wichtiges Handwerkszeug für Sozialwissenschaftlerinnen und Sozialwissenschaftler und ihre Forschungsprojekte.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Das Management von Forschungsdaten hat sich zu einem zentralen Wirkungsbereich von Information Professionals entwickelt. Forschungsdaten stellen nicht nur wichtige Ressourcen der digitalen Gesellschaft dar, sie werden auch – je nach Forschungsfeld – in höchst unterschiedlicher Form erhoben, analysiert und präsentiert. In einer zunehmend von Daten getragenen Wissenschaft gewinnt ferner das „Teilen“ von Daten, Data-Sharing genannt, an enormer Bedeutung. Die Informationswissenschaft steht hier vor der Aufgabe, die Prozesse, Problembereiche und Potenziale des Data-Sharings empirisch zu untersuchen und domänenspezifische Wissensmodelle für Forschungsdateninfrastrukturen und virtuelle Forschungsumgebungen zu entwickeln.
In der vorliegenden Arbeit wird am Beispiel der videobasierten Unterrichtsforschung – einem zunehmend bedeutsamen Teilgebiet der Empirischen Bildungsforschung – eine als Schichtenmodell konzipierte Domänen-Ontologie zur Repräsentation von Forschungsdaten und Forschungskontexten auf der Grundlage eines Mixed-Methods-Designs konzipiert. Die benutzerzentrierte, inhaltsbezogene und wiki-basierte Ontologie-Evaluierung belegt, dass die Berücksichtigung sozio-kognitiver Aspekte beim Data-Sharing in epistemologisch und methodisch heterogenen Forschungsfeldern von besonderer Bedeutung ist, um die Anschlussfähigkeit von Forschungsdaten innerhalb einer Domäne zu gewährleisten. Mit dieser Arbeit wird zudem das informationswissenschaftliche Paradigma der Benutzerzentrierung auch für das Forschungsfeld des Ontology Engineering methodisch darstellbar.
Aktualisiert: 2020-01-15
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