16.05.2017

Veröffentlichung: Ergebnispapier Nr. 32 - „Text Mining in der Begleit- und Wirkungsforschung"

Veröffentlichung: Ergebnispapier Nr. 32 - „Text Mining in der Begleit- und Wirkungsforschung

Die Begleit- und Wirkungsforschung Schaufenster Elektromobilität (BuW) verantwortete zwischen 2014 und 2017 u. a. den Wissenstransfer der Ergebnisse aus 340 Projekten rund um das Thema Elektromobilität. Mit der Software IBM Watson Content Analytics setzte die BuW auf ein Text Mining-Werkzeug zur IT-Unterstützung bei der Auswertung der vielen Informationen aus den Projekten und den Ergebnissen von Umfeldanalysen zum Thema Elektromobilität.

Mit dem Einsatz des Big Data-Werkzeugs ging die BuW technisch und methodisch neue Wege, um die umfangreichen Informationen zu bewältigen und so einen thematischen Überblick über die heutige und zukünftige Situation der Elektromobilität in Deutschland zu gewährleisten.

Dieses Ergebnispapier beschreibt das in der BuW verwendete Text-Mining-Tool, seine Anwendung und welche Implikationen die gesammelten Erfahrungen für zukünftige Projekte und Begleitforschungen dieser Größenordnung haben.

Informationen

Autor: Begleit- und Wirkungsforschung

Weiterführende Links: 
Ergebnispapier Nr. 32 "Text Mining in der Begleit- und Wirkungsforschung"