Data Visualization in Social Science and Market Research

Data Visualization in Social Science and Market ResearchO. Tabino, C. M. Stützer & A. Wachenfeld-Schell: Data Visualization in Social Science and Market Research DGOF-Kompendium der Online-Forschung, Band 2

Köln, 2021, ISBN (PDF): 978-3-9822985-0-4

Datenvisualisierungen und Infografiken sind spätestens seit Ausbruch der Corona-Pandemie in aller Munde oder besser gesagt „in aller Augen“. Kaum ein News-Portal, kaum eine Online-Ausgabe renommierter Zeitungen kommt ohne die fast schon obligatorische interaktive Datenvisualisierung über den Verlauf der Pandemie, die Entwicklung der Infektionszahlen oder einen Ländervergleich aus. Der vorliegende erste Sammelband zum Thema möchte (interaktive) Datenvisualisierung praxisorientiert aufgreifen, um sowohl die grundlagen-orientierte wie auch die angewandte Forschung zu inspirieren, näher zusammenzuführen, zukünftige Forschung zu unterstützen sowie für offene Fragen in diesem dynamischen Prozess zu sensibilisieren.

Band 2 beinhaltet folgende Beiträge:

  • O. Tabino, C. M. Stützer & A. Wachenfeld-Schell, Editorial Board: Data Visualization and Information Design: Bringing Data to Life
  • B. Wiederkehr: Interactive Things Data Visualization for Exploration and Explanation
  • S. Sieben & P. Simmering, Q | Agentur für Forschung GmbH: Storytelling vs. Dashboards – Wie Sie die richtige Methode zur Datenvisualisierung auswählen
  • M. Bonera, The Visual Agency | Politecnico di Milano: Data Visualization as a Tool to Access Leonardo da Vinci’s Greatest Work: The Codex Atlanticus
  • P. Blau, GIM Gesellschaft für Innovative Marktforschung mbH: Visualisierung qualitativer Daten: Die Komplexität des Einfachen

Hier können Sie das Kompendium kostenfrei downloaden (PDF).

 

(Intelligentes) Text Mining in der Marktforschung

(Intelligentes) Text Mining in der MarktforschungStützer, C. M., Wachenfeld-Schell, A., & Oglesby, S.: (Intelligentes) Text Mining in der Marktforschung DGOF-Kompendium der Online-Forschung, Band 1

Köln, 2019, ISBN (PDF): ISBN 978-3-9815106-8-3

Die Extraktion von Informationen aus Texten – insbesondere aus unstrukturierten Textdaten wie Foren, Bewertungsportalen bzw. aus offenen Angaben – stellen heute eine besondere Herausforderung für Marktforscher und Marktforscherinnen dar. Hierzu wird zum einen neues methodisches Know-how gebraucht, um mit den komplexen Datenbeständen sowohl bei der Erhebung wie auch bei der Bewertung dieser umzugehen. Zum anderen müssen im Kontext der digitalen Beforschung von neuen Customer Insights sowohl technische als auch organisationale Infrastrukturen geschaffen werden, um u. a. Geschäftsmodelle in Abläufen und Arbeitsprozessen von Unternehmen, Institutionen und Organisationen etablieren zu können.

Die Beiträge des Bandes besprechen nicht nur vielfältigste Methoden und Verfahren zur automatischen Textextraktion, sondern zeigen hierbei sowohl die Relevanz als auch die Herausforderungen für die Online-Marktforschung auf, die mit dem Einsatz solch innovativer Ansätze und Verfahren verbunden sind.

Band 1 beinhaltet folgende Beiträge:

  • C. M. Stützer, A. Wachenfeld-Schell & S. Oglesby:  Digitale Transformation der Marktforschung
  • A. Lang & M. Egger, Insius UG: Wie Marktforscher durch kooperatives Natural Language Processing bei der qualitativen Inhaltsanalyse profitieren können
  • M. Heurich & S. Štajner, Symanto Research: Durch Technologie zu mehr Empathie in der Kundenansprache – Wie Text Analytics helfen kann, die Stimme des digitalen Verbrauchers zu verstehen
  • G. Heisenberg, TH Köln & T. Hees, Questback GmbH: Text Mining-Verfahren zur Analyse offener Antworten in Online-Befragungen im Bereich der Markt- und Medienforschung
  • T. Reuter, Cogia Intelligence GmbH: Automatische semantische Analysen für die Online-Marktforschung
  • P. de Buren, Caplena GmbH: Offenen Nennungen gekonnt analysieren

Hier können Sie das Kompendium kostenfrei downloaden (PDF).