Profil
Die Forschungsgruppe Web Science und Digitalisierung strebt danach, praktisch relevante und theoretisch fundierte Beiträge an der Schnittstelle zwischen Informatik, Betriebswirtschaftslehre und Mikroökonomie zu erarbeiten. Dabei bedienen wir uns einer großen Bandbreite an Methoden, vom Entwurf innovativer Hard- und Software in unserem Makerlab bis zur Daten-analyse und Simulation mit modernen Data-Science-Workflows auf Basis von Python (Anaconda, Jupyter Notebooks, GitHub). Bei unserer Arbeit greifen regelmäßig technische Aspekte der Informatik, organisatorische und gesellschaftliche Einflüsse und ökonomische Fragen der Nutzung und Verbreitung (wie Netzeffekte) ineinander.
Wir versuchen, sowohl fundierte wissenschaftliche Veröffentlichungen zu grundlegenden Problemen als auch praktisch nutzbare Umsetzungen in Form von Open-Source Software und Open Hardware zu erarbeiten.
Forschungsschwerpunkte
Web Science: Unter dem Begriff „Web Science“ gibt es seit 2006 verstärkte Bemühungen, die komplexen technischen, sozialen und ökonomischen Zusammen-hänge im World Wide Web systematisch zu untersuchen und Erkenntnisse über die Wirkungen auf Unternehmen und die Gesellschaft sowie hinsichtlich der optimalen Nutzung zu gewinnen. An der Schnittstelle zwischen Informatik und Wirtschaftswissenschaften arbeiten wir insbesondere an folgenden Themen:
- Architektur des World Wide Web,
- Mikroökonomische Aspekte von Koordination und Tausch über das WWW sowie
- Identität, Privatheit und Sicherheit.
Data Science und Big Data: In großen verteilten Informationssystemen entstehen durch die Diversität der beteiligten technischen Komponenten und Menschen neue Herausforderungen hinsichtlich der Modellierung, Ablage und Pflege von Daten. Charakteristisch sind die Wechselwirkungen von technischen, ökonomischen, kognitiven und sozialen Effekten. Für diese Fragen hat sich der Begriff „Data Science“ herausgebildet. Wir beschäftigen uns insbesondere mit folgenden Themen:
- Globale Datenstrukturen in verteilten Systemen und Web-Ontologien,
- Semantic Web und Linked Open Data und
- Data Marketing.
Internet of Things (IoT) bezeichnet das Ökosystem, das aus einer wachsenden Zahl von Sensoren und Aktoren sowie sonstigen digitalen Komponenten entsteht, die miteinander vernetzt sind und zumindest teilweise Internetprotokolle für die Kommunikation und Bereitstellung von Diensten verwenden. Die Arbeitsgruppe arbeitet an Fragen der Architektur, Verbreitung und Abrechnung entsprechender Ökosysteme. In unserem MakerLab entwickeln wir innovative Systemkomponenten, produzieren diese prototypisch und evaluieren sie wissenschaftlich.
Im Bereich Digital Business konzentrieren wir uns auf Fragen bezüglich des Informationsmanagements in Wertschöpfungsketten, insbesondere
- Produktdatenmanagement (PDM/PLM),
- Produktklassifikationssysteme und
- Datenqualitätsmanagement.
Ausgewählte Projekte
GoodRelations: Globales Datenmodell für E-Commerce-Informationen im WWW, seit 2012 offiziell von Google, Bing, Yandex und Yahoo empfohlen.
The Product Types Ontology: Nutzung von Wikipedia-Lemmata zur Produktklassifikation im Semantic Web und für Suchmaschinen
IntelligentMatch: Intelligente Geschäftsanbahnung für Spezialgüter mit Linked Open Data im WWW
Publikationen
Hier finden Sie eine Liste mit aktuellen Publikationen von Prof. Hepp. Auf die suboptimale Formatierung, die aus einem Drittsystem der Universität übernommen wird, haben wir leider keinen Einfluss.