M. Sc. Information Systems

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1 Information Systems in Köln studieren! Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät Studiengang M. Sc. Information Systems Der Studienaufbau Die Wirtschaftsinformatik / Information Systems ist ein eigenständiges interdisziplinäres Fachgebiet, das seine Wurzeln in der Informatik und den Wirtschaftswissenschaften, insbesondere der Betriebswirtschaftslehre, hat. Der Masterstudiengang Information Systems beruht auf vier Säulen: 1 Major (Hauptfächer), 2 Minor (Vertiefungsfächer) und 1 Master-Thesis (Abschlussarbeit). Major Die Lehre im Bereich Wirtschaftsinformatik /Information Systems wird von drei schwerpunktmäßig unterschiedlich ausgerichteten Seminaren mit mehreren Professoren und Juniorprofessoren getragen. Wirtschaftsinformatik und Operations Research: Systematischer Einsatz von Information und Modellen bei der Entwicklung von Decision Support Systemen Wirtschaftsinformatik und Systementwicklung: Management der Softwareentwicklung, d.h. Untersuchung von Informationssystemen unter organisatorischen und fachlich-technischen Aspekten Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement: Analyse, Konzeption, Entwicklung und Anwendung von innovativen Informations- und Kommunikationssystemen Operations Research Minor System Development Master Thesis Die frei wählbaren Minor dienen einer weiteren Profilierung des Studiums entweder vertiefend und spezialisierend oder mehr diversifizierend. Im Masterstudium sind zwei Minor zu belegen. Den Studierenden stehen dabei die folgenden Minor zur Wahl: Accounting Asset Management Bankbetriebslehre Berufs- und Wirtschaftspädagogik Betriebswirtschaftliche Steuerlehre Computer Science Controlling Corporate Development 24 LP Information Systems Major Information Systems 48 LP Minor 1 24 LP Minor 2 24 LP Information Management Finance Gesundheitsökonomie 9 9 Handelsmanagement Internationale Beziehungen 9 9 Marketing 9 9 Medienmanagement 9 9 Politikwissenschaft Produktions- und Logistikmanagement Soziologie und empirische Sozialforschung Statistik und Ökonometrie Supply Chain Management 9 9 Versicherungsbetriebslehre Wirtschafts-und Sozialpsychologie Wirtschaftsprüfung Master-Thesis Mit Ihrer Master-Thesis vertiefen Sie sich in aktuellen und hoch relevanten Forschungsbereichen. Durch die intensive Betreuung der Dozenten gehen sie damit auf den Endspurt Ihres Studiums zu. Das Beste für Ihre Karriere Zukunftsorientiertes Fach Wirtschaftsinformatiker verfügen über die am Arbeitsmarkt häufig gesuchte Doppelqualifikation aus den Bereichen Betriebswirtschaft und Informatik. Sie können somit vielseitig in verschiedenen Unternehmensbereichen und Branchen eingesetzt werden. Sie übernehmen dabei eine Mittlerrolle zwischen betriebswirtschaftlicher Gedanken- und Sprachwelt auf der einen sowie einer technisch verankerten Systemwelt auf der anderen Seite. Sprungbrett für Ihre Karriere Das breite fachliche Angebot und die interdisziplinäre Ausrichtung an der sichern den qualifizierten Absolventen der Kölner Wirtschaftsinformatik attraktive Stellen auf dem (IT-) Arbeitsmarkt. Sehr viele Kölner Absolventen verfügen bereits vor Abschluss ihres Studiums über sehr gute Unternehmenskontakte. Darüber hinaus wirken Kölner WirtschaftsinformatikerInnen in Spin-Offs und Start-Ups mit oder bauen sich ihr eigenes Unternehmen auf. Sie werden dabei durch konkrete Fördermaßnahmen der Universität unterstützt. Zulassungsinformationen Die Zulassungsvoraussetzungen finden Sie unter: Zulassungsausschüsse: Fachbereich Wirtschaftsinformatik Bewerbungsschluss ist der 15. Juni eines Jahres. 10 gute Gründe um Master of Science in Information Systems in Köln zu studieren Top positioniert: International zählt laut des Weltverbandes Association for Information Systems die Wirtschaftsinformatik-Forschung der zu den Führenden in Deutschland. Zukunftsorientiert: Die Vermittlung und Weiterentwicklung von praxisnahen Inhalten im Studium ebnet Ihnen den Weg zur zukünftigen Arbeitswelt. Einzigartige Fächervielfalt: Ein Markenzeichen des Studiengangs ist die Vielfalt an Wahlmöglichkeiten. Sie können aus dem Gesamtspektrum an der größten Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät Deutschlands wählen. Klein aber fein: Genießen Sie den Zugriff auf das vielfältige Angebot der WiSo-Fakultät im überschaubaren und spezialisierten Umfeld des Wirtschaftsinformatikstudiengangs der. Erfolgreiche Absolventen: Kölner Wirtschaftsinformatiker stehen hoch in der Gunst der Personalverantwortlichen. Attraktive Arbeitgeber: Die zunehmende Vernetzung unserer Lebens- und Arbeitswelt mit Informationssystemen sichert den Absolventen der Wirtschaftsinformatik langfristig attraktive Stellen auf dem (IT-) Arbeitsmarkt. Exzellente internationale Ausrichtung: Die Vernetzung mit weltweit über 80 Partneruniversitäten ermöglicht Ihnen Ihr Studium international auszurichten. So ist die WiSo-Fakultät einziges deutsches Mitglied von CEMS The Global Alliance in Management Education und von PIM Partnership in International Management. Hervorragende Services: Während Ihres kompletten Studiums werden Sie individuell und persönlich durch verschiedene Service-Einrichtungen wie das WiSo-Studienberatungszentrum und den WiSo-Career-Service betreut. Engagiertes Studentenleben: Das äußerst dynamische Campusleben und eine Vielfalt an studentischen Initiativen bieten Ihnen die Möglichkeit, Engagement zu zeigen. Die Stadt Köln: Als viertgrößte Stadt Deutschlands gilt Köln wegen der zentralen Lage in Europa als eine wichtige Schnittstelle für Verkehr und Handel und ist als weltoffene Medienmetropole ein attraktiver Wirtschaftsstandort. Internationale Musik- und Sportveranstaltungen und der Kölner Karneval ziehen Millionen Besucher in die Domstadt. Tel.: WiSo-Studienberatungszentrum Meister-Ekkehart-Str. 1, Köln

2 Forschungsbereich Open Resource-Based View Das und Informationsmanagement entwickelt mit dem Open Resource- Based View (ORBV) eine theoretische Grundlage für den Infosphären-orientierten Ansatz respektive für das Informationsmanagement 2.0. Diese Theorie stellt eine grundsätzliche Erweiterung bisheriger Ressourcen-basierter Ansätze dar. Informationsmanagement 2.0 Für Unternehmen wird es immer wichtiger, externe Informationsressourcen für ihre Wertschöpfung zu nutzen. Social Media und neuere Wertschöpfungskonzepte wie Open Innovation, Mass Customization, Crowdsourcing und Commons-based Peer Production sind Promotoren dieser Entwicklung. Dabei entstehen außerhalb des Unternehmens neue Wertschöpfungspotenziale. Diese Potenziale machen sich Unternehmen durch eine Öffnung ihrer Informationssysteme und Wertschöpfungsprozesse zu eigen. Das Handlungsfeld des Informationsmanagements wird damit über die Grenzen der Unternehmung hinaus erweitert und berücksichtigt unternehmensübergreifende Informationssphären. Dies erfordert einen Wandel hin zu einem modernen Informationsmanagement einem Informationsmanagement 2.0. Infosphären-orientierter Ansatz In den vergangenen Jahrzehnten haben Wissenschaftler unterschiedliche Modelle entwickelt, um die Entstehung von Werten in Unternehmen zu erklären. Zu diesen großen Denkschulen der Betriebswirtschaftslehre gehören zum Beispiel der produktivitätsorientierte Ansatz von Erich Gutenberg, der entscheidungsorientierte von Edmund Heinen und der systemorientierte von Hans Ulrich. Unserer Ansicht nach lässt sich mit dem von uns konzeptuali- Informatinosmanagement 1.0 im Fokus Akteure Betriebsinterne Informationsanbieter und -Nachfrager sierten Infosphären-orientierten Ansatz ein weiterer hinzufügen. Um zu erklären, wie moderne überbetriebliche Wertschöpfung entstehen kann, nutzen wir das Modell einer Infosphäre. Sie enthält alle Informationsquellen, die direkt oder indirekt zur Wertschöpfung beitragen sowohl innerhalb als auch außerhalb eines Unternehmens so zum Beispiel Lieferanten, Kunden, Wettbewerber und Forschungseinrichtungen. So wie die Atmosphäre das Leben auf der Erde ermöglicht, können Unternehmen ohne Informationen nicht existieren. In einer Infosphäre kann Wertschöpfung entstehen, wenn Unternehmen Dritte dazu bringen, mit den vorhandenen Informationen zu arbeiten und etwas Neues zu schaffen. Zugriff allgemein gruppenexklusiv exklusiv offenes Unternehmenseigentum (7) gemeinschaftlich genutztes Unternehmenseigentum (4) exklusives Unternehmenseigentum (1) offenes gemeinschaftliches Gut (8) Gemeinschaftseigentum (5) Gemeinschaftseigentum unter exklusivem Zugriff Externer (2) Abbildung 1: Betrachtungsschwerpunkte des ORBV Geteilte und offene Ressourcen (Felder 4-9) Das Design und das Management von Infosphären wird dabei zunehmend zum entscheidenden Macht- und Wettbewerbsfaktor: Nach unseren Analysen sind vor allem zwei Dimensionen wesentlich: Die Dimension Zugriff Informationsmanagement 2.0 im Fokus offenes Eigentum Externer (9) gemeinschaftlich genutztes Eigentum Externer (6) exklusives Eigentum Externer (3) intern gemeinsam extern Kontrolle Externe Informatinosanbieter und externe Informationsnachfrager sowie deren Interaktionen auf Ressourcen drückt aus, für wen eine Informationsquelle geöffnet ist; die Dimension Kontrolle über Ressourcen beschreibt, wer die Bedingungen für die Nutzung festlegt, also Dritten Zugriff gewähren oder entziehen kann. Maßgeblich für unternehmerischen Erfolg ist ein geeignetes Infosphären-Management derart, dass die Wertschöpfung möglichst groß wird und das Unternehmen davon profitiert. Diese Sichtweise motiviert ein neues Rollenverständnis etwa für den Chief Information Officer (CIO). Vom Seminar untersuchte Erfolgsbeispiele umfassen Facebook, Apple und Google. Schoder, D. (2011): Informationsmanagement 2.0 Nur der Wandel ist stetig, in: WIRTSCHAFTSINFOR- MATIK & MANAGEMENT, Ausgabe Nr.: Schoder, D.; Muhle, S. (2010): Geschäftsmodelle - Teilen und herrschen, in: Harvard Business Manager, 7/2010, Schlagwein, D.; Schoder D. (2011): The Management of Open Value Creation. Proceedings of the Hawaii International Conference on Systems Sciences (HICSS) 2011, Koloa (HI), January 4-7, Muhle, S.; Schoder, D.; Fischbach, K. (2010): Wertschöpfungspotenziale und strategische Implikationen einer Öffnung von Informationsressourcen Phänomenologie und ein Bezugsrahmen. In: Zeitschrift für Betriebswirtschaft (ZfB), April 2010, Vol. 80, No. 5. Schlagwein, D.; Schoder, D.; Fischbach, K. (2010): An Approach to an Open Resource-based View. Academy of Management Annual Meeting (AoM), Montréal (Canada), August 6-10, Schlagwein, D.; Schoder, D.; Fischbach, K. (2010): Openness of Information Resources A Framework- Based Comparison of Mobile Platforms, European Conference on Information Systems (ECIS) Beziehungsstrukturen Unternehmen-Kunden-Beziehungen Kunden-Kunden-Beziehungen Ressourcen Interne Informationsressourcen Externe Informationsressourcen Wertschöpfung Interne Wertschöpfungsstrukturen Überbetriebliche Wertschöpfungsnetzwerke; mit externen Wertschöpfungspartnern (insbesondere Kunden) gemeinsame, in Teilen interaktive Wertschöpfung Abschlussarbeiten Für Studierende bieten wir in diesem Bachelor- und Masterarbeiten an. Sprechen Sie uns einfach an. Informationssphäre Gestaltung einer innerbetrieblichen, eher geschlossenen Informationssphäre Gestaltung überbetrieblicher, in Teile offener Informationssphären Kontrolle und Zugang Closed World : Schutz von (Informations-) Closed versus Open World - Geschlossenheit versus Of- Ressourcen fenheit: Interne Ressourcen für Externe unter Kontrollverlust öffnen versus Streben nach Kontrolle über und Aneignung von externe(n) Ressourcen Tabelle 1: Zusätzliche Betrachtungsschwerpunkte im Informationsmanagement 2.0

3 Forschungsbereich Social Media Die über Social Media generierte, verteilte und perzipierte Informationsmenge wächst rasant an. Für Unternehmen stellt sich die Frage nach Relevanz und Orientierung: Lassen sich mit Social Media Wertschöpfungspotenziale ausschöpfen? Wie lässt sich mit Social Media ein modernes Innovationsmanagement aufsetzen? Kann ich Kunden besser verstehen? Das und Informationsmanagement beschäftigt sich in mehreren Forschungsprojekten mit der Analyse sozialer Medien. Hierzu nehmen wir bewusst die Netzwerk- Perspektive ein, d.h. Netzwerke von Akteuren werden strukturadäquat mit Netzwerk-analytischen Methoden untersucht. Abbildung 1 illustriert beispielhaft für diesen Themenkomplex ein statisches Netzwerk von Forschern, die in der Fachzeitschrift Electronic Markets zusammen publiziert haben. Darüber hinaus verfolgen wir insbesondere einen dynamischen Ansatz, d.h. wir untersuchen, wie sich Netzwerke im Zeitablauf verändern. Insbesondere diese dynamische Netzwerkanalyse wurde bisher in der Forschung vernachlässigt. Abbildung 1: Kooperationsnetzwerk von Autoren in der Zeitschrift Electronic Markets Analyse sozialer Medien Zu unseren Leitthemen im Zuge der Analyse sozialer Medien zählen: 1. Kommunikationsstrukturen und Performanz Unter dem Leitthema Kommunikationsstrukturen und Performanz ziehen die Mitarbeiter des Seminars für Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement die Methoden und Techniken der Analyse sozialer Netzwerke (engl. Social Network Analysis, SNA) zur Lösung betriebswirtschaftlicher Fragestellungen heran. Hauptanliegen ist es dabei, Managern bessere Einblicke in die realen Kooperationsstrukturen zwischen Akteuren (Individuen, Arbeitsgruppen und Organisationen) zu gewähren und so Entscheidungsträgern zu helfen, die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit ihrer Unternehmen zu steigern. Trend und Vorhersage für US Präsidentschaftswahlen 2008 Abbildung 2: Vorhersage für Präsidentschaftswahlen auf Grundlage unserer Algorithmen und Analysen 2. Predictive Value of User Generated Content Unter dem zweiten Leitthema Predictive Value of User Generated Content werden soziale Medien zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse herangezogen. Etwa konnten die Mitarbeiter des Seminars den Ausgang der US-Präsidentschaftswahlen 2008 ebenso voraussagen wie einen Großteil der Oscar-Gewinner des Jahres Unsere Kooperationspartner Was ist Social Media? Social Media ( soziale Medien ) ist ein Sammelbegriff für Internet-basierte mediale Angebote, die auf sozialer Interaktion und den technischen Möglichkeiten des World-Wide Web basieren. Prominente Unternehmensbeispiele umfassen soziale Onlinenetzwerke wie Facebook, LinkedIn, Xing oder Google+, Plattformen zum Austausch von Bildmedien wie Youtube oder Flickr und Kurznachrichtendienste wie Twitter. Charakteristisch für Social Media sind Kommunikation und der Austausch Nutzergenerierter Inhalte (User-Generated Content). Social Media gewinnt zunehmend an Bedeutung für Unternehmen, etwa für Marketing, Innovations- und Informationsmanagement. Putzke, J.; Fischbach, K.; Schoder, D. (2012): Cross- Cultural Gender Differences in the Adoption and Usage of Social Media Platforms, 2012 Academy of Management (AoM) Meeting, Boston, Massachusetts. Fischbach, K.; Putzke, J.; Schoder, D. (2011): Co-Authorship Networks in Electronic Markets Research - An Exploratory Study. Electronic Markets - The International Journal on Networked Business 20(3/4), Putzke, J.; Fischbach, K.; Schoder, D.; Gloor, P. A. (2010): The Evolution of Interaction Networks in Massively Multiplayer Online Games, Journal of the Association for Information Systems 11(2), Gloor, P.; Krauss, J.; Nann, S.; Fischbach, K.; Schoder, D. (2009): Identifying Trends through Semantic Social Network Analysis, IEEE SocialCom-09, Vancouver, Canada. Fischbach, K.; Schoder, D.; Gloor, P. (2009): Analysis of Informal Communication Networks - A Case Study, Business & Information Systems Engineering 1(2), Dr. Johannes Putzke Tel.: Weitere : Puja Abassi, Roman Tilly

4 Motor Forschungsprojekt Klassenvergleich: Sportwagen gegen Mittelklasse ch k hrspaß KLASSE Brand Network Mittelklasse Analysis Ein zentrales Projekt in unserem Forschungsbereich Social Media stellt die Brand Network Analysis (BNA) dar. Ziel dabei ist die Messung der Konsumentenwahrnehmung im Internet. Mittels passiver Beobachtung werden öffentliche Verbrauchermeinungen im Internet durch Software ausgelesen Design und unter Anwendung von Social Network Analysis, Text Mining und Sentiment Analysis Verfahren untersucht. Das Ergebnis, die sogenannte Brand Network Map (siehe Abbildung 2), zeigt die wichtigsten Konsumentenassoziationen, deren Stärke, Vorteilhaftigkeit, Einzigartigkeit sowie Denkstrukturen. Einsatzfelder der BNA bestehen in Marketing und Marktforschung bei der Markenimagebestimmung, dem Marketingcontrolling sowie dem Wettbewerbsvergleich. Ad Word-Optimierung Eine für Unternehmen nutzvolle Anwendung der Brand Network Analysis ist die Ad Word-Optimierung. In Ad Word-Kampagnen, als wichtigem Instrument modernen Suchmaschinenmarketings etwa im Kontext von Google, werden Suchbegriffe definiert, anhand derer Suchmaschinen Werbeeinblendungen schalten. Die Kosten einer solchen Kampagne 22,5ergeben 25 sich aus dem per Auktionsmechanismus ermitteltem Cost-per-Click und der Klickrate, die mit dem Suchvolumen korreliert. Ein kompetitives Buchungsaufkommen zusammen mit hohem Suchvolumen führt damit zu hohen Kampagnenkosten. 5 17, ,5 30 rke des Konzeptes Sportwagen rke des Konzeptes bei Sportwagen Eine Studie von Mittels Social Network Analysis und Text Mining können jene Suchbegriffe ermittelt werden, die isoliert gesehen weniger kompetitiv gebucht, deren summiertes Suchvolumen jedoch vergleichbar ist. Diese Ausnutzung von Long Tail-Mechanismen (siehe Abbildung 1) ermöglicht die Cost-per-Click und damit die totalen Kosten bei vergleichbarer Reichweite für Ad Word-Optimierungskampagnen zu reduzieren. Wettbewerbsintensität / CPC Kampagnenkosten Dass auf der Mittelklasseseite der Motor stärker sowohl positiv als auch negativ wahrgenommen wird, mag verwundern, liegt aber daran, dass hier auch höhere Anforderungen an Langlebigkeit und Zuverlässigkeit gestellt werden als bei Sportwagen. Gleiches gilt für den Verbrauch: Während Effizienz in der Mittelklasse erwartet wird, spielt sie beim Sportwagen nur beiläufig eine Rolle. Platz, hoher Hot-Topic-Analyse Komfort, und Zuverlässigkeit sind hingegen typische Domänen des Mittelklassewagens. Die am Seminar in Teilen in Kooperation mit dem MIT, USA, entwickelte Analyse lässt sich auch allgemeiner auf Begriffe (Hot Sportwagen Topics), Personen und Organisationen (z. B. Parteien) anwenden. Beispiele umfassen Imageanalysen 13 von Unternehmen und Parteien, die Analyse von Web-Buzz etwa im Zusammenhang mit dem schlechtere Bienensterben, Verarbeitung. 18 oder die Wahrnehmung von Vorund Nachteilen von Produkten. Allen Analysen gemein ist die Auswertung bis 15 erfrischend zu mehrerer Hundert tausender Web-Seiten, Blogs, Tweets und anderer öffentlich zugänglicher Daten auf Grundlage von Web-Nutzern 14 (nutzergenerierter Inhalt / User Generated Content). (Fahr-)Spaß, tolle Optik und Design mit nichts fuer vielen kinder PS das ist es, was einen Sportwagen ausmacht und von der Mittelklasse unterscheidet. Der höhere Preis wird dafür 20 praktisch in Kauf genommen, ebenso wie der geringe Platz und die teils Spin-off: Insius 13 Insius als Ausgründung des Seminars befasst sich mit & passiver Marktforschung mittels Auswertung von Social Media und Webinhalten. Auf Grundlage der Brand Network Analysis liefert Insius Unternehmen ein umfassendes Bild ihrer Marke, den Produkten oder Themen von Interesse der sich online äußernden Konsumenten. Die angebotene Dienstleistung der Status- Quo Erfassung der Konsumentenwahrnehmung sowie dem regelmäßigen Reporting setzt auf einer eigenentwickelten, auf der Brand Network Analysis basierenden Software auf. Zu den Kunden von Insius zählen namhafte Marken wie die Deutsche Telekom, Mentos, Miele, die WDR mediagroup sowie Wacom. schmeckt nicht gute vollmilchschokolade Praxis-/Kooperationspartner 14 gut 27 knusprig 21 etwas anderes 18 fruchtig verschiedene sorten cremig 65 kalorien 63 preis was neues 31 knackig 19 schnell alle verpackung geschmack geschmack lecker tolle schokolade 20 schokoladig 52 Ritter Sport nicht zu suess 13 quadratisch 55 macht suechtig zu suess 30 geruch aussehen 23 schmeckt klasse nach weisse schokolade menge sehr gut 60 preis 28 qualitaet 22 eben auch nur schokolade 18 frisch 19 zartschmelzend gute kombination 13 nuesse 14 aroma 15 genuss pur Abbildung 2: Brand Network Map: Assoziationen im Zusammenhang mit Ritter Sport. Ausgewertet wurden 2150 online Verbraucherbewertungen. 12 alkohol 11 klein Völckner, F.; Gensler, S.; Egger, M.; Fischbach, K.; Schoder, D. (2010): Die Meinung des Kunden zählt: Kundenrezensionen liefern die Basis für Imagemessungen, in: Absatzwirtschaft Zeitschrift für Marketing, Sonderheft Marken 2010, S Rudolph, Th.; Emrich, O.; Nagengast, L.; Oster, D. (2008): Social Network Analysis Erkenntnisse für die Markenpositionierung, in: Marketing Review St. Gallen, , S Gensler, Völckner, Egger, Fischbach, Schoder (2010): Listen To Your Customers! Using Consumer-Generated Content To Elicit Brand Image, Proceedings to the 39th European Marketing Academy Conference (EMAC), June 1-4, Copenhagen. Long Tail Suchvolumen Abbildung 1: Unternehmen sparen Werbekosten durch unsere Verfahren und Analysen Dipl. Wirt.-Inf. Marc Egger

5 Forschungsbereich Media Mass Customization Im Forschungsbereich Media Mass Customization erforscht das Seminar Methoden und entwickelt Informationssysteme, die bei der Zusammenstellung und Verteilung von individualisierten Informationen helfen. Damit lassen sich u. a. individuallisierte Kataloge und Zeitungen erstellen. Dabei sollen die zugrunde liegenden Prozesse vollautomatisch und für eine große Anzahl an Nutzern kostengünstig ablaufen. Unsere Lösungen 1. Vollautomatische Layout Software In vielen prämierten Projekten hat das Seminar Einsatzszenarien, Prototypen und Informationswerkzeuge für die automatische Erstellung von Printmedien, wie z. B. Kataloge, Zeitungen, Flyer sowie Mischformate entwickelt. Zu den besonderen Fähigkeiten der Software zählen: automatische Generierung von Layouts ohne vorgefertigte Templates damit ist sie für viele Einsatzzwecke flexibel konfigurier- und verwendbar die erstellten Layouts genügen professionellen, ästhetischen Anforderungen 2. Werkzeuge für individualisiertes Kundenmanagement Unternehmen stehen vor der großen Herausforderung alle Kunden möglichst zielgerichtet anzusprechen. Um solch ein Szenario wirtschaftlich effizient zu realisieren, müssen die unterschiedlichen Werbemedien automatisch erstellt werden, denn es ist nicht mehr wirtschaftlich diese manuell zu layouten. Die Anwendung neuer Technologien soll die Produktion kundenindividueller Werbemedien zu vergleichbaren Kosten einer standardisierten Massenkommunikation ermöglichen. Hierzu entwickelt das Seminar spezielle Algorithmen für die automatische Erstellung von Werbemedien. 3. Individualisierte Informationsversorgung Jeder Einzelne steht täglich vor der Aufgabe relevante Informationen zu filtern. Zur Unterstützung bei der Selektion der relevanten Informationen forscht das Seminar an verschiedenen Selektions- und Aggregationsalgorithmen um eine individualisierte Informationsversorgung zu ermöglichen. Projektbeispiele Im Rahmen von Forschungsprojekten realisieren wir einzelne Komponenten des Gesamtsystems. Durch diese konkreten Software-Artefakte können wir die Machbarkeit und den Nutzen individualisierter Informationsversorgung zeigen. News2Paper.com In dem Projekt arbeiten wir an dem Problem der automatisierten Erstellung von Zeitungslayouts. Die eigenen, leistungsfähigen Algorithmen ermöglichen es, sehr schnell und vollautomatisch Informationen in ein Zeitungslayout zu überführen und als digitaldruckfähiges PDF-Dokument auszugeben. Nilter.com Auf der Plattform geben wir einen kleinen Einblick in unser Entwicklungslabor. Diese ermöglicht es dem Benutzer als eigener Informationsarchitekt tätig zu werden. Die Individualisierung kann durch die Selektion von Nachrichtenquellen, Keywords oder Themenkategorien erfolgen. MyPaper Um auch Personen, die nicht designaffin sind, zu ermöglichen ansprechende Printmedien zu erstellen, wie z. B. Pfarrbriefe und Vereinzeitungen, erforscht das Seminar die Möglichkeiten eines interaktiven, automatisierten Desktop Publishing Tools. Dieses soll initiale Layoutvorschläge erstellen, die dann vom Benutzer angepasst werden können. Dabei unterstützt die Software mit weiteren Layout- Ratschlägen. Schaukelpferd 55 Kundendatenbank Kundenselektion Warenkorbanalysen Ankerprodukte Category Management Cross-Selling Produkte CMS / Web-Shop System Produktinformationen Laufrad 39 Kreisel 15 Zebra 5 Abakus 10 Auto 8 Leons Angebote Kreisel 15 Zebra 5 Abakus 10 Maikes Angebote Auto Schaukelpferd 8 55 Zebra 5 Abakus 10 Abblidung 1: Unsere Algorithmen erstellen automatisch Kataloge und Flyer für jeden einzelnen Kunden. Innovation erleben Kooperationspartner aus der Praxis, die die Lösungsvorschläge des Seminars für ihr Unternehmen nutzen wollen, sprechen uns gerne an. Willkommen sind auch Studierende, die etwa ihre Masterarbeit auf diesem Gebiet schreiben wollen. Einen ersten Eindruck unsere Forschungsarbeit können Sie selber auf den unten stehenden Webseiten machen, auf denen Sie unsere Technologien selber ausprobieren können. news2paper.com nilter.com medieninnovation.com Preise & Förderungen Innovationspreis Putzke, J.; Schoder, D.; Fischbach, K. (2010): Adoption of Mass-Customized Newspapers: An Augmented Technology Acceptance Perspective. In: Journal of Media Economics 23(3): Kaplan, A.M.; Schoder, D.; Haenlein, M. (2007): Factors Influencing the Adoption of Mass Customization: The Impact of Base Category Consumption Frequency and Need Satisfaction, in: Journal of Product Innovation Management, Vol. 24, Number 2, March 2007, S Dipl. Wirt.-Inf. David Schölgens Tel.: Weitere : René Keller, Wolfgang Hennes

6 University of Cologne Department of Information Systems and Information Management & Institute for Broadcasting Economics International Research Project Funded By RescueIT Towards Resiliency in Food Supply Chains RescueIT is a German/French research project started in 2010 that focuses on the security in food supply chains. The objective is the development of a supply-chain-wide IT-Platform that enables tracking and tracing as well as resilient processes. The major goal is the continuous improvement of the security in food supply chains. Food supply chains are vulnerable to both unintended as well as intended disruptions due to their complex and global nature. They are often based on heterogeneous collections of information and communication technologies and different information systems. The extensive coordination of flows of goods as well as production, storage, and logistics processes may lead to additional risks. Cyber Attack Recently, the frequency of cyber attacks has increased dramatically. Targets are not only governments anymore, but also companies. Possible attack points especially in the food supply chain include systems that are commonly used in the industry and the standardized information exchange between partners. Another possible attack could be directed towards very specific systems for recipe/mixture management and cause the inclusion of not declared allergens into foods for example. Breakdown of Critical Infrastructures Recent statistics show that about once a year an extensive natural disaster occurs in Germany/France. The example of the Elbe Food Water in August 2002 supports this. More than people were affected by the flooding. At least 1880 streets, 94 railway bridges and 400 km of rails were destroyed. This resulted in huge damages in agriculture, industry, and retail and enormous failures of infrastructure facilities in almost every other sector. It gets even worse when natural disasters destroy critical infrastructures. These organizations and institutions are essential for the functioning of society and economy. Especially the food provision is dependent on many critical infrastructures like energy, water, and transportation. German-French Business Award 2011 in the Category Innovation 2nd Place Figure 1: Food supply chain Given the broad nature of food supply chains, creating both, secure (e.g. supply chains that maintain advanced security procedures) and resilient food supply chains (e.g. supply chains that are able to react quickly and restore operations when unexpected disruptions occur), is of utmost importance and the main goal of RescueIT. Our Approach: Scenario-Driven Research The project RescueIT makes use of a scenario-driven approach. Three overall scenarios are considered, which address the current topics in food supply chains concerning risks, threats and the safety of the population. Our Goal: Continous Improvement through Comprehensive Integration RescueIT follows an unique integrated approach to assist supply chain and risk managers not only in the productivity phase (phase B), but also before in the design phase (phase A) and after in the recovery phase (phase C). Potential risks are kept in a so-called Risk Database. This expert knowledge can be used in phase A when designing supply chains as well as in case of an incident in the recovery phase (phase C), where automated self-healing processes get initiated. Contamination In the past there were many cases of contamination, which can be roughly categorized into radioactive cases, chemical cases and biological cases. A complex harmonized effort is necessary to enable rapid tracing of contaminated products backwards and forward through the supply network. Close collaboration of supply chain partners is necessary to find the source of contamination but also for immediate removal of products from all levels of the supply chain. Figure 2: Integrated approach to assist supply chains Contact Dipl. Wirt.-Inf. Rafael Pietrowski Tel.: Dipl. Wirt.-Inf. Puja Abbassi Tel.: CONTACT Phone University of Cologne Department of Information Systems and Information Management & Institute for Broadcasting Economics Pohligstr. 1, Cologne, Germany

7 Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement Profil Im Mittelpunkt von Forschung, Lehre und Transfer des Seminars unter Leitung von Prof. Schoder stehen die Analyse, Konzeption, Entwicklung und Anwendung von Informations- und Kommunikationssystemen im überbetrieblichen Kontext mit besonderem Fokus auf Produkt-, Prozess- und Geschäftsmodellinnovationen. Forschung Unsere Forschung behandelt Fragen des Informationsmanagements bei der massenhaften Individualisierung von Informationsprodukten (Media Mass Customization), der Gestaltung innovativer Dienste auf Grundlage ubiquitärer Informations- und Kommunikationsstrukturen (Ambient Intelligence), der Innovationspotenziale der Öffnung betrieblicher Informationssysteme (Open Resource-based View) sowie der Analyse und des Designs von betrieblichen und überbetrieblichen Informationssphären, Kommunikations- und Wissensnetzwerken, unter anderem mit Methoden der Analyse sozialer Netzwerke (Social Network Analysis). Projektbeispiele 1. Social Media / Brand Network Analysis Untersuchung von Netzwerken von Akteuren und ihrer Kommunikation mit Netzwerk-analytischen Methoden. 2. Media Mass Customization Entwicklung von Informationssystemen, die bei der Zusammenstellung und Verteilung von individualisierten Informationen helfen, u.a. zur Erstellung von kostengünstigen vollautomatischen individuallisierten Katalogen und Zeitungen für eine große Anzahl an Nutzern. 3. KÖBES Von KölnAlumni geförderte Studie über Vernetzungsstrukturen und (erhebliche) Gründeraktivitäten der Alumni der. 4. RescueIT Konzeption und Szenarioanalysen einer verteilten, sicheren und service-orientierten IT-Infrastruktur zur Sicherstellung robuster Warenketten über Organisationsgrenzen hinweg. Das Projekt ist BMBF gefördert. Preise & Förderungen 5. Open Resource-Based View Entwicklung einer theoretischen Grundlage für den Infosphären-orientierten Ansatz respektive für das Informationsmanagement 2.0. Diese Theorie stellt eine grundsätzliche Erweiterung bisheriger Ressourcen-basierter Ansätze dar. Lehre Das Lehrangebot des Seminars richtet sich an Bachelorund Masterstudierende sowie an Doktoranden. Beispiele für Lehrveranstaltungen: Information Systems Management Information Management Emerging Electronic Business Electronic Business Seminare und Kolloquien Innovationspreis EEB Lab Studierende können im Lab neuartige Geräte und Systeme aus den Bereichen Ubiquitous Computing und Ambient Intelligence für Innovationsprojekte und die Entwicklung von technologiebasierten Geschäftsideen nutzen. Kooperationspartner Für Studierende Bitte informieren Sie sich bei uns über die Möglichkeiten an Projekten teilzunehmen und im Rahmen der e Bachelor- oder Masterarbeiten am Seminar anzufertigen. Seminarleitung

8 Forschungsbereich Informatisierung und Vernetzung der Welt Mit Begriffen wie Ubiquitous Computing, Pervasive Computing und Ambient Intelligence wird eine umfassende Informatisierung und Vernetzung der (Alltags-)Welt beschrieben. Zentrale Fragestellungen umfassen dabei (1) die Abschätzung der Potenziale mobiler und ubiquitärer Technologien für unternehmerische und gesellschaftliche Herausforderungen, (2) die zweckmäßige Gestaltung mobiler und ubiquitärer Informationssysteme, (3) die Wirkungen auf Wertschöpfungssysteme in Wirtschaft und Verwaltung, sowie (4) nicht zuletzt die Suche nach tragfähigen und innovativen Anwendungen und Geschäftsmodellen. Es existiert bereits eine breite Forschungslandschaft, welche diese Fragestellungen aus einer allerdings überwiegend technikzentrierten Perspektive betrachtet. Das Seminar beschäftigt sich hierzu ergänzend insbesondere mit anwendungsorientierten Aspekten. Die Forschungsaktivitäten des Seminars finden dabei Anwendung in Bereichen wie Smart Logistic, Smart Cities, E-Healthcare und Ambient Assisted Living. Auf Grundlage der Merkmale (neuer) informations- und kommunikationstechnischer Infrastrukturen liegt der Fokus auf der zweckmäßigen Gestaltung von sogenannten Smarten Produkten und Smarten Umgebungen. Die Gestaltung von Prototypen in Forschung und Lehre (etwa in der Lehrveranstaltung Emerging E-Business) geschieht dabei vor dem Hintergrund, innovative, potentiell marktfähige Anwendungen zu identifizieren bzw. zu konzipieren. Sensing in mobilen und ubiquitären Informationssystemen In diesem Forschungsprojekt beschäftigt sich das Seminar mit Analysen zur Nutzung von Sensortechnologien, entsprechenden Anforderungen an die Gestaltung von mobilen und ubiquitären Informationssystemen sowie darüber hinaus gehenden Potenzialen und Implikationen in der Nutzung von Sensordaten. EEB Lab Next Generation IT Business! Das EEB Lab stellt Studierenden neueste Technologien für die Arbeit Hands-On an Projekten zur Verfügung. Die Studierenden bekommen die Möglichkeit, Prototypen für Produkt-, Prozess- oder Geschäftsmodellinnovationen zu entwickeln. Das Lab ist darüber hinaus in die Projektarbeit im Rahmen der Veranstaltung Emerging E-Business eingebettet. Technik Merkmale Potenziale Auswirkungen Neue Geschäftsmodelle Kontextbasierte Dienste Adaptivität Vernetzung Neue Märkte Informatisierte Produkte Proaktivität Lokalisierung & Identifizierung Informatisierung der Welt Materialien & Displays Veränderte Wertschöpfung Automatisierung & Integration Intuitive Interaktion Sensorik Soziale, ethische, rechtliche Aspekte Produkt- und Prozessinnovation Echtzeit Prozesskontrolle Ubiquitäre Erfassung und Zugang zu Informationen Miniaturisierung Management von Informationsräumen Prozessoren & Speicher Höhere Datenqualität Smarte Objekte und smarte Umgebungen Einbettung Informations- und kommunikationstechnische Infrastrukturen Abbildung 1: Framework zur Klassifizierung von Ubiquitous Computing Lösungen Dies umfasst z. B. die Erfassung der Aktivitäten eines Menschen durch (Smartphone-)Sensoren. Wir betrachten neben den Potenzialen auch die Risiken und Auswirkungen in der zum Teil automatisierten Nutzung solcher aus Sensordaten abgeleiteten Informationen. Die Innovationspotenziale in diesem Feld sind nahezu unbeschränkt. Wenn z. B. Informationen über die Alltagsaktivitäten eines Menschen verfügbar sind, lassen sich neuartige personalisierte Dienstleitungen oder kontextadaptive Anwendungen entwickeln. Informatisierung von Warenketten Warenketten (Supply Chains) werden durch einen komplexen und heterogenen Verbund aus Informations- und Kommunikationstechnologien und darauf aufbauenden Anwendungen der Warenkettenpartner realisiert. Eine Unterbrechung oder Verletzung der Integrität der Warenketten und der Waren hat erhebliche Auswirkungen. In unserem vom BMBF-geförderten Projekt RescueIT geht es auf Basis eigens erstellter detaillierter Szenarioanalysen um die Konzeption einer verteilten, sicheren und serviceorientierten IT-Infrastruktur zur Sicherstellung robuster Warenketten über Organisationsgrenzen hinweg. Energieversorgung Schönemann, N.; Fischbach, K.; Schoder, D. (2009): P2P-Architecture for Ubiquitous Supply Chain Systems. Proceedings of the 17th European Conference on Information Systems (ECIS). Ara, K; Kanehira, N.; Olguin, D. O.; Waber, B.; Kim, T.; Mohan, A.; Gloor, P.A.; Laubacher, R.; Oster, D.; Pentland, A.; Yano, K. (2008): Sensible Organizations: Changing Our Business and Work Styles through Sensor Data. Journal of Information Processing 16: Schoder, D.; Schmitt, C.; Fischbach, K.; Muhle, S. (2008): Enabling Open Innovation in a World of Ubiquitous Computing Proposing a Research Agenda. Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI) Dipl.-Wirt.-Inf. Martin Petzold Tel.:

9 Seminar für Wirtschaftsinform und Informationsmanageme Forschungsprojekt Sociometric Badges Forschungsbereich Analyse sozialer N Die Steigerung der Produktivität von Wissensarbeitern gewinnt an Bedeutung. Es mangelt jedoch an IT-gestützten Erhebungs- und Auswertungsverfahren, die Einsichten in die Prozesse und die Strukturen von unternehmensinternen (informellen) Kommunikations- und Informationsnetzwerken gewähren. Hier schaffen wir in unserem Forschungsbereich Social Network Analysis Abhilfe. Ziel der Forschung ist es, ein Verfahren zu entwickeln, das Führungskräften die Analyse und das Management informeller Kommunikationsnetzwerke erleichtert. Erfassung von Kommunikationsstrukturen mit Sociometric Badges Hierfür wurden so genannte Sociometric Badges eingesetzt, die am Massachusetts Institute of Technology (MIT) Media Laboratory entwickelt wurden. Sociometric Badges sind Mikrocomputer in der Größe eines Mobiltelefons, die mit einer Vielzahl verschiedener Sensoren ausgestattet sind. Mit ihrer Hilfe lässt sich kontinuierlich die räumliche Position (Bluetooth), Bewegungs- und Energielevel (dreiachsiger Beschleunigungsmesser), Interaktion (Infrarot) und Stimmung (Geräuschsensor) ihrer Träger feststellen. Sie können von Mitarbeitern während ihrer Arbeit getragen werden. Kommunikationsstruktur und Performanz Unter dem Leitthema Kommunikationsstruktur und Performanz ziehen wir die Methoden und Techniken der Social Network Analysis (SNA) zur Lösung betriebswirtschaftlicher Fragestellungen heran. Hauptanliegen ist es dabei, Managern bessere Einblicke in die realen Kooperationsstrukturen zwischen Akteuren (Individuen, Arbeitsgruppen und Organisationen) zu ermöglichen und so Entscheidungsträgern Hilfen an die Hand zu geben, um die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit der Unternehmen zu steigern. Überblick Praxisbeispiel Der Begriff soziales Netzwerk bezeichnet die soziale Struktur, die zwischen menschlichen Akteuren durch ihre Interaktion entsteht. Die Methoden und Techniken, die in verschiedenen Disziplinen verwendet werden, um diese Strukturen aufzudecken und Rückschlüsse über die Funktion und Qualität der entsprechenden Netzwerke erlauben, werden gemeinhin unter dem Begriff Analyse sozialer Netzwerke (social network analysis, SNA) zusammengefasst. Welcher Typ von Interaktion betrachtet wird, ob die Akteure Individuen, Gruppen oder Organisationen sind, variiert in Abhängigkeit von Disziplin und Erkenntnis- In Zusammenarbeit mit zwei Forschungszentren des Massachusetts Institute of Technology (MIT Center for Collective Intelligence und MIT Media Laboratory), der Hitachi Ltd. Corporation sowie einer deutschen Bank haben wir einen Feldversuch unternommen. Dabei trugen 22 Mitarbeiter der Bank einen Monat lang während ihrer Arbeitszeit Sociometric gegenstand. Badges. Mit der Software Condor für die dynamische Analyse Sozialer Netzwerke konnten hier wertvolle Erkenntnisse über den Zusammenhang von sozialer informeller Interaktion, Arbeitsweise und Geschäftserfolg gewonnen werden. Netzwerkstruktur und Performanz Unter dem Leitthema Netzwerkstruktur und Performanz ziehen die Mitarbeiter des Seminars für Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement die Methoden und Techniken der SNA zur Lösung betriebswirtschaftlicher Fragestellungen heran. Hauptanliegen ist es dabei, Managern bessere Einblicke in die realen Kooperationsstrukturen zwischen Akteuren (Individuen, Arbeitsgruppen und Organisationen) zu ermöglichen und so Entscheidungsträgern Hilfen an die Hand zu geben, um die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit der Unternehmen steigern zu können. Die Abbildung illustriert, wie erheblich die formelle Organisationsstruktur eines Unternehmens von den tatsächlichen Kommunikationsstrukturen innerhalb des Unternehmens Praxisnahe Anwendungen unserer Forschung Darüber hinaus werden die Methoden der Social Network Analysis von uns bei einer Vielzahl von Projekten und Forschungsarbeiten eingesetzt. Einige Beispiele: Analyse elektronischer Kommunikation ( , Telefon, Chat, etc.) in Unternehmen und Optimierung abweichen kann. von Informationsflüssen Erfassung von Kommunikationsstrukturen mit Social Badges Analyse von Online Communities wie z. B. Massive Multiplayer Online Games, Social Bookmarking Sites, Foren und Blogs Ein gelungenes Beispiel für SNA ist ein gemeinsames Forschungsprojekt des Seminars für Wirtschaftsinformatik, zwei Forschungszentren des Massachusetts Institute of Technology (MIT Center for Collective Intelligence und MIT Media Laboratory), der Hitachi Ltd. Corporation sowie der Kreissparkasse Köln. Bei dem Feldversuch trugen 22 Mitarbeiter der Sparkasse einen Monat lang während ihrer Arbeitszeit Social Badges. Social Badges sind Mikrocomputer in der Größe eines Mobiltelefons, die mit einer Vielzahl verschiedener Sensoren ausgestattet sind. Mit ihrer Hilfe lässt sich kontinuierlich die räumliche Position (Bluetooth), Bewegung (dreiachsiger Beschleunigungsmesser), Interaktion (Infrarot) und Stimmung (Geräuschsensor) ihrer Träger feststellen. In Verbindung mit einer Software, die eine dynamische Auswertung sozialer Netzwerke erlaubt (beispielsweise Condor), konnten hier wertvolle Erkenntnisse über den Zusammenhang von sozialer Interaktion, Arbeitsweise und Geschäftserfolg gewonnen werden. Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Aktienkursen von Unternehmen und deren struktureller Positionen im Personal- und Kapitalverflechtungsnetzwerk der Deutschland AG Analyse von Dokumentennetzwerken (Patente, wissenschaftliche Artikel u. ä.) Analyse der Wahrnehmung von Marken im Web (Projekt Brand Network Analysis) Unser Seminar ist Bestandteil eines internationalen Forschungsnetzwerks zur Social Network Analysis. Hier haben auch unsere Studierende die Möglichkeit, an internationalen, multikulturellen Seminaren mit virtuellen und Präsenzveranstaltungen Themen der SNA zu erarbeiten und dabei wertvolle Erfahrungen in der virtuellen Zusammenarbeit zu erlangen. Kooperationspartner Kooperationen Fischbach, K., Gloor, P. A., Lassenius, C., Olguin Olguin, D., Pentland, A. (Sandy), Putzke, J., & Schoder, D. (2010). Analyzing the Flow of Knowledge with Sociometric Badges. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 2(4), Gloor, Peter A. and Oster, Daniel and Raz, O. and Pentland, A. and Schoder, Detlef (2010). The Virtual Mirror Reflecting on the Social and Psychological Self to Increase Organizational Creativity. International Studies of Management & Organization. 40 (2) Fischbach, Kai and Gloor, Peter A. and Schoder, Detlef (2009). Analysis of Informal Communication Networks A Case Study. Business & Information Systems Engineering. 1 (2), Gloor, Peter A. and Paasivaara, M. and Schoder, Detlef and Willems, P. (2008). Finding collaborative innovation networks through correlating performance with social network structure. International Journal of Production Research. 46 (5), Organisa Formale Organisatio vs. reales soziales Anwendung und Darüber hinaus wird Forschungsarbeit Analyse elektronis Unternehmen und O Analyse von Online Bookmarking Sites, Untersuchung des Z und deren strukture netzwerk der Deutsc Analyse von Dokum Die Einbettung des Se werk zur SNA ermö Forschungsprojekten, internationalen Semin Teams bearbeitet wer Dipl.-Wirt.-Inf. Daniel Oster

10 University of Cologne Department of Information Systems and Information Management & Institute for Broadcasting Economics Scientific Journal KI KÜNSTLICHE INTELLIGENZ Special Issue: Social Media Special Issue on Social Media The tremendous growth in the use of Social Media has led to radical paradigm shifts in the ways we communicate, collaborate, consume, and create information. Our focus in this special issue is on the reciprocal interplay of Social Media and Collective Intelligence. This special issue (2013) includes papers that show, first, how to make sense of social media data, i.e. how to condense, distill, or integrate highly decentralized and dispersed data resulting from human communication, and second, how social media contributes to innovation, collaboration, and Collective Intelligence. Content This special contains three full research papers, a survey paper, a project description, two interviews, a tutorial, and two reports on completed doctoral theses. > > The opener is an overview article by the guest editors of this special issue, in which they focus on the constituting attributes of Social Media and Collective Intelligence. They structure the rapidly growing body of research at the intersection of Social Media and Collective Intelligence, and conclude with some propositions for further research. > > In the second article, Learning to Discover Political Activism in the Twitterverse, Samantha Finn and Eni Mustafaraj study political discussions on Twitter. They propose a supervised machine learning approach to separate Twitter accounts into two groups: political activists and general public. With this work the authors show that machine learning algorithms can play a critical role in improving the quality of social media analytics and understanding. > > The third article, Can Computers Learn from the Aesthetic Wisdom of the Crowd? by Christian Bauckhage and Kristian Kersting addresses the interesting topic of teaching an algorithm to recognize the aesthetic appeal of images. By working on a large dataset of tagged images from Flickr, they find that automatic classification of aesthetic appeal is indeed possible based on established low-level image features. Their results have implications for the fields of AI and computer vision as well as Collective Intelligence. > > Fourth is an article by Peter A. Gloor, Daniel Oster, and Kai Fischbach titled JazzFlow Analyzing Group Flow among Jazz Musicians Through Honest Signals, in which the data from sociometric badges during a live performance of a group of jazz musicians. They find that honest signals play an essential role in enabling the smooth operation of such teams. Their findings hold interesting implications for research in group dynamics and creativity in self-organizing teams not only in music but also in companies relying on creativity and innovation. > > Further, we include a project description by Joshua Introne, Robert Laubacher, Gary Olson, and Thomas Malone. In their contribution, Solving Wicked Social Problems with Socio-computational Systems, they describe how the MIT Climate CoLab project may help in solving global climate change problems while taking advantage of Collective Intelligence and collaborative planning. > > We follow with two interviews by major researchers in social media and AI. First, is an interview with Prof. James A. Hendler, an artificial intelligence researcher at Rensselaer Polytechnic Institute, USA, and one of the originators of the Semantic Web. He highlights the evolution of current technologies with the help of semantics and the need for agents that can support the development and evolution of social machines. Next, is an interview with Dr. Bernado Huberman, senior HP Fellow and director of the Social Computing Research Group at HP Labs, where he talks about the opportunities and challenges that come with using Social Media as a data source for research. > > In their brief tutorial, Marc Egger and André Lang summarize the process steps needed to analyze social media data. Their paper focuses on the challenges that emerge from finding, collecting and analyzing user-generated content from the Web. > > We conclude this special issue with summaries of two PhD dissertations. Crowd-Powered Systems by Michael S. Bernstein shows how hybrid systems that combine computation with human intelligence from the crowd enable new applications and experiences. In her PhD thesis, From Texts to Networks: Detecting and Managing the Impact of Methodological Choices for Extracting Network Data from Text Data, Jana Diesner addresses methodological problems related to extracting information about networks from text data. Further Information To get further information about this special isssue scan the QR Code or visit index.php?id=7793. Scientific Journal KI KÜNSTLICHE INTELLIGENZ The scientific journal KI KÜNSTLICHE INTELLIGENZ is the German Journal on Artificial Intelligence, mouthpiece of the Department of Artificial Intelligence (AI) in the Gesellschaft fuer Informatik e.v. (GI) with contributions spanning all areas of AI. Social Media As a minimal consensus, social media is taken as a generic term for social interactions built on a multitude of digital media and technologies, which allow users to create and share content and to act collaboratively. Prominent examples of companies offering related services include online social networking platforms such as Facebook, LinkedIn, and Google+, microblogging sites such as Twitter and Sina Weibo, Tumblr, and platforms for exchanging visual media such as YouTube and Flickr. Guest Editors Detlef Schoder, Prof. Dr. University of Cologne (Köln), Dept. of Information Systems and Information Management & Institute for Broadcasting Economics, Cologne, Germany Peter A. Gloor, PhD MIT Sloan School of Management, Center for Collective Intelligence, Cambridge, MA, USA Panagiotis Takis Metaxas, PhD, Prof. Wellesley College, Dept. of Computer Science, Boston, MA, and Harvard University, Center for Research on Computation and Society, Cambridge, MA, USA CONTACT Phone University of Cologne Department of Information Systems and Information Management & Institute for Broadcasting Economics Pohligstr. 1, Cologne, Germany

11 Forschungsbereich Analyse soziale Forschungsprojekt DYNAMIT Überblick Der Begriff soziales Netzwerk bezeichnet die soziale Struktur, die zwischen menschlichen Akteuren durch ihre Interaktion entsteht. Die Methoden und Techniken, die in verschiedenen Finanziert Disziplinen verwendet durch werden, die um diese Strukturen aufzudecken und Rückschlüsse über die Funktion und Qualität der entsprechenden Netzwerke erlauben, werden gemeinhin unter dem Begriff Analyse sozialer Netzwerke (social network analysis, SNA) zusammengefasst. Welcher Typ von Interaktion betrachtet wird, ob die Akteure Individuen, Gruppen oder Organisationen sind, variiert in Abhängigkeit von Disziplin und Erkenntnisgegenstand. Orga Forma vs. re Dynamische Analyse des Zusammenhangs zwischen der Struktur sozialer Netzwerke und Leistungsfähigkeit von Wissensarbeitern mittels Informationstechnologien Motivation Wissenschaftler und Praktiker sind gleichermaßen der Überzeugung, dass die Einbettung sozialer Akteure in ein soziales Netzwerk im Unternehmen deren Leistungsfähigkeit beeinflusst. Indes haben wissenschaftliche Studien, die diesen Zusammenhang untersuchen, zu teils sehr widersprüchlichen Ergebnissen geführt. Die betriebliche Praxis bedarf hingegen abgesicherter Entscheidungshilfen, wie soziale Netzwerke in Unternehmen effektiv zu managen sind. Projektziel Ziel dieses Projektes ist es daher, Entscheidungsträgern Arbeitsmittel für ein effektives Management sozialer Netzwerke in Unternehmen an die Hand zu geben, die dabei helfen, Produktivitätspotentiale zu erschließen. Sociometric Badges Die Datensammlung in dem Projekt erfolgt mittels Sociometric Badges. Sociometric Badges sind kleine Sensorenplattformen, die etwa die Größe eines Mobiltelefons haben (siehe Abb. 1). Mit ihrer Hilfe lässt sich kontinuierlich die räumliche Position (Bluetooth), Bewegungsrichtung und -geschwindigkeit (dreiachsiger Beschleunigungsmesser), Interaktion Abbildung 1: Sociometric Badge (Infrarotsensor) und Stimmung (Mikrofon und Sprachanalyse) ihrer Träger feststellen. In Verbindung mit den Methoden der Analyse sozialer Netzwerke können Rückschlüsse auf das Kommunikationsverhalten der Akteure und eine verbesserte Rekonstruktion des sozialen Netzwerks erfolgen. Systematische Fehler bei der Datensammlung oder Bearbeitungsfehler bei der Dateneingabe, wie sie bei herkömmlichen Methoden auftreten, werden verringert. Abbildung 2: Analysesoftware Beeinflussung von sozialem Netzwerk und Leistungsfähigkeit der darin eingebetteten Akteure Rechnung getragen. Verwertung Die gewonnen Erkenntnisse sollen schließlich in Form einer Software zur Entscheidungsunterstützung aufbereitet werden, so dass in Zukunft eine bessere Grundlage für ein effektives Management sozialer Netzwerke in Unternehmen gelegt wird. Kooperationspartner Netzwerkstruktur und Performanz Das Projekt wird durch die Deutsche Forschungsge- Unter dem Leitthema Netzwerkstruktur und Performanz ziehen die Mitarbeiter des Seminars für Wirtschaftsinformatik Das und Projekt Informationsmanagement in Kürze die Methoden und Techniken der SNA zur Lösung betriebswirtschaftlicher Geplante Laufzeit: Fragestellungen heran. Hauptanliegen ist Projektvolumen: es dabei, Managern > bessere Einblicke in die realen Kooperationsstrukturen zwischen Akteuren (Individuen, Arbeitsgruppen und Organisationen) zu ermöglichen und so Entscheidungsmeinschaft (DFG) finanziert. trägern Hilfen an die Hand zu geben, um die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit der Unternehmen steigern zu können. Die Abbildung illustriert, wie erheblich die formelle Organisationsstruktur eines Unternehmens von den tatsächlichen Kommunikationsstrukturen innerhalb des Unternehmens abweichen kann. Erfassung von Kommunikationsstrukturen mit Social Badges Ein gelungenes Beispiel für SNA ist ein gemeinsames Forschungsprojekt des Seminars für Wirtschaftsinformatik, zwei Forschungszentren des Massachusetts Institute of Technology (MIT Center for Collective Intelligence und MIT Media Laboratory), der Hitachi Ltd. Corporation sowie der Kreissparkasse Köln. Bei dem Feldversuch trugen 22 Mitarbeiter der Sparkasse einen Monat lang während ihrer Arbeitszeit Social Badges. Social Badges sind Mikrocomputer in der Größe eines Mobiltelefons, die mit einer Vielzahl verschiedener Sensoren ausgestattet sind. Mit ihrer Hilfe lässt sich kontinuierlich die räumliche Position (Bluetooth), Bewegung (dreiachsiger Beschleunigungsmesser), Interaktion (Infrarot) und Stimmung (Geräuschsensor) ihrer Träger feststellen. In Verbindung mit einer Software, die eine dynamische Auswertung sozialer Netzwerke erlaubt (beispielsweise Condor), konnten hier wertvolle Erkenntnisse über den Zusammenhang von sozialer Interaktion, Arbeitsweise und Geschäftserfolg gewonnen werden. Kooperationen DFG Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) ist eine Einrichtung zur Förderung der Wissenschaft und Forschung in der Bundesrepublik Deutschland. Gloor, P. A., Grippa, F., Putzke, J., Lassenius, C., Fuehres, H., Fischbach, K & Schoder, D. (2013). Measuring social capital in creative teams through sociometric sensors.: Int. J. Organisational Design and Engineering, forthcoming. Putzke, J., Schoder, D., Fischbach, K., & Gloor, P. A. (2010). The Evolution of Interaction Networks in Massively Multiplayer Online Games. Journal of the As- sociation for Information Systems, 2(2), Fischbach, K., Gloor, P. A., & Schoder, D. (2009). Analyse informeller Kommunikationsnetzwerke am Beispiel einer Fallstudie (Analysis of Informal Communication Networks A Case Study). Wirtschaftsinformatik (Business & Information Systems Engineering), 51(2), 1-8. Gloor, P.A., Paasivaara, M., Schoder, D., & Willems, P. (2008). Finding collaborative innovation networks through correlating performance with social network structure. International Journal of Production Research, 46 (5), Schoder, D., & Fischbach, K. (2007). A Practical Guide to Social Networks. Wirtschaftsinformatik, 49(2), 134. Gloor, P., Putzke, J., Schoder, D., Kim, T. J., Mohan, A., Pentland, A., et al. (2007). Studying Microscopic Peer-to-Peer Communication Patterns. AMCIS 2007 Proceedings, 326. Anwendung Darüber hinaus Forschungsar Analyse elekt Unternehmen u Analyse von O Bookmarking S Untersuchung und deren str netzwerk der D Analyse von D Die Einbettung d werk zur SNA Forschungsproje internationalen S Teams bearbeite Dynamische Analyse Speziell in jüngerer Zeit erzielte Fortschritte bei statistischen Verfahren erlauben nunmehr besser mit Kausalitätsaussagen bei longitudinal erhobenen Netzwerkdaten umzugehen, insbesondere durch die Berücksichtigung temporaler Effekte. Hierbei wird auch der wechselseitigen Abbildung 3: Sociometric Badges im betrieblichen Einsatz Dr. Johannes Putzke Tel.:

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