• Big Data Analytics
• Datenqualität
• (Explainable) Artificial Intelligence
• Social Media und Social Impact of IS

Big Data Analytics:

Um den Datenschatz, der Unternehmen heutzutage zur Verfügung steht, zu heben, werden Methoden für eine automatisierte Analyse benötigt. Im Themenfeld Big Data Analytics & KI werden konkrete Einsatzmöglichkeiten und der daraus resultierende Nutzen von Methoden der Künstlichen Intelligenz bei der Analyse (un)strukturierter Daten erforscht. Beispielsweise in den folgenden Projekten:

• Future Skills
• Automat­isierung des Posteingangs in der Versicherungs­branche
• Einsatz humanoider Roboter im Kundenservice
• Information Extraction
• (Teil-)Automatisierung des Onlinekundenservice
• Automatisierte Klassifikation von Kundenbeschwerden
• Intelligenter Digitalagent für "Allianz hilft" im Onlineservice

Datenqualität

Viele der immer größer werdenden Menge an Daten in Unternehmen ist durch eine geringe Datenqualität gekennzeichnet. Dadurch entstehen hohe wirtschaftliche Schäden. Mangelnde Datenqualität stellt allerdings nicht nur in Unternehmen ein großes Problem dar – auch in Politik und Gesellschaft steigt in Zeiten von „Fake News“ der Bedarf an zuverlässigen Informationen. Deshalb werden quantitative Methoden zur Messung, Steuerung und Verbesserung der Datenqualität benötigt. Dies geschieht in diesen Forschungsprojekten:

• Datenqualität in der Automobilbranche
• Datenqualität in Nutzer-generierten Inhalten (DQNGI)
• DQMM
• DQMM@Wiki

Explainable Artifical Intelligence:

Vollautomatisierte Entscheidungen von KI-Systemen werden von vielen Bürgern abgelehnt und rufen teilweise große Ängste hervor. Daher ist es insbesondere für Unternehmen, die intelligente Systeme einsetzen, unausweichlich, deren Akzeptanz bei ihren Kunden und Verbrauchern zu erhöhen. Im Themenfeld Explainable Artificial Intelligence (XAI) wird daher insbesondere an der Nachvollziehbarkeit von AI-Entscheidungen aus Sicht der Nutzer geforscht. Dies geschieht bspw. in den folgenden Projekten:

• XAI Demonstrator
• XAI Studio
• Bias und Fairness von KI
• Guess the city
• XPERT
• Skill-Kompass
• Persönlicher Inflationsrechner

Social Media und Social Impact of IS

Soziale Medien sind inzwischen ein fester Bestandteil unserer Gesellschaft. ie erlauben es, Teile der Wertschöpfung wie bspw. die Produktentwicklung, den Vertrieb, die Markenbildung und den Service zusammen mit Marktteilnehmern verteilt und digitalisiert durchzuführen. Auch unternehmensintern können Social Media einen wertvollen Beitrag leisten – bspw. durch einen verbesserten Informations- und Wissensaustausch in Enterprise Social Networks. Sie können jedoch ebenfalls einen großen Beitrag zu drängenden sozialen Problemen und Herausforderungen wie z.B. (Jugend-)Arbeitslosigkeit leisten. Dazu forschen wir in folgenden Projekten:

• Skill-Kompass
• DIGIPEG
• Smart Integration
• Machbarkeits­studie „App-basierte Peer-Gruppen-Beratung“

Mathias Klier und sein Team sind Autoren zahlreicher Beiträge in Büchern und Fachzeitschriften wie beispielsweise ACM Journal of Data and Information Quality, Decision Support Systems, Electronic Markets, Journal of Information Science und Journal of Management Information Systems. Des Weiteren sind die Ergebnisse der Arbeiten auf internationalen wissenschaftlichen Konferenzen wie zum Beispiel European Conference on Information Systems (ECIS), International Conference on Information Systems (ICIS) und Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik (WI) präsentiert.

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