{"id":51,"date":"2022-02-10T11:05:35","date_gmt":"2022-02-10T10:05:35","guid":{"rendered":"9dbb496d-816a-4565-82a5-0ee8a3438b32"},"modified":"2026-01-15T12:52:43","modified_gmt":"2026-01-15T11:52:43","slug":"fos-16-berdnfdi-neue-infrastrukturen-fuer-die-bwl","status":"publish","type":"podcast","link":"https:\/\/podcast.zbw.eu\/fos\/2022\/02\/10\/fos-16-berdnfdi-neue-infrastrukturen-fuer-die-bwl\/","title":{"rendered":"FOS 16 BERD@NFDI: Neue Infrastrukturen f\u00fcr die BWL"},"content":{"rendered":"\n    <div class=\"pwp4-wrapper intrinsic-ignore\" id=\"podlovewebplayer_d65d2c55fa1f0df0a609247ab73cab9df888b636\" data-episode=\"https:\/\/podcast.zbw.eu\/fos\/2022\/02\/10\/fos-16-berdnfdi-neue-infrastrukturen-fuer-die-bwl\/?podlove_action=pwp4_config\"><audio controls=\"controls\" preload=\"none\">\n  <source src=\"https:\/\/podcast.zbw.eu\/fos\/podlove\/file\/46\/s\/webplayer\/c\/website\/fos_16.mp3\" type=\"audio\/mpeg\"\/>\n<\/audio><\/div>\n  \n  \n\n    \n\n\t<div class=\"podlove-contributors-cards\">\n\t\t\t<\/div>\n\n\t<style>\n\t\t.podlove-contributors-cards {\n\t\t\tmargin-bottom: 1rem;\n\t\t\tbackground: white;\n\t\t\toverflow: hidden;\n\t\t\tborder-radius: 0.375rem;\n\t\t\tbox-shadow: 0 1px 3px 0 rgba(0, 0, 0, 0.1), 0 1px 2px 0 rgba(0, 0, 0, 0.06);\n\t\t}\n\t\t.podlove-contributors-card {\n\t\t\tdisplay: flex;\n\t\t\talign-items: center;\n\t\t\tpadding: 1rem 1.5rem\n\t\t}\n\t\t.podlove-contributors-card-inner {\n\t\t\tdisplay: flex;\n\t\t\talign-items: center;\n\t\t\tflex: 1 1 0;\n\t\t\tmin-width: 0;\n\t\t}\n\t\t.podlove-contributors-card-avatar {\n\t\t\twidth: 50px;\n\t\t\theight: 50px;\n\t\t\tborder-radius: 0.25rem;\n\t\t\toverflow: hidden;\n\t\t\tflex-shrink: 0;\n\t\t}\n\t\t.podlove-contributors-card-person {\n\t\t\tflex: 1 1 0;\n\t\t\tmin-width: 0;\n\t\t\tpadding: 0 1rem;\n\t\t\tdisplay: grid;\n\t\t\tgrid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr));\n\t\t\tgap: 1rem;\n\t\t}\n\t\t.podlove-contributors-card-person-details {\n\t\t\tcolor: #999\n\t\t}\n\t\t.podlove-contributors-card-services {\n\t\t\tflex-wrap: wrap;\n\t\t\tdisplay: flex;\n\t\t\talign-items: center;\n\t\t\talign-content: center;\n\t\t\tjustify-content: flex-end;\n\t\t}\n\t\t.podlove-contributors-card-services-service {\n\t\t\tdisplay: inline-block;\n\t\t\tflex-shrink: 0;\n\t\t\tpadding-left: 0.5rem;\n\t\t\ttext-decoration: none;\n\t\t\tbox-shadow: none;\n\t\t}\n\t<\/style>\n\n\n\n\n\n\n<div class=\"zbw_shownotes\">\n\n\n\n<p>LINKS UND HINTERGR\u00dcNDE:<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.berd-nfdi.de\/\">BERD@NFDI: NFDI Consortium for Business, Economic and Related Data<\/a><br><br><a href=\"https:\/\/www.zbw.eu\/de\/berd\">BERD@NFDI und die ZBW<\/a><br><br><a href=\"https:\/\/www.zbw.eu\/de\/ueber-uns\/arbeitsschwerpunkte\/forschungsdatenmanagement\">Forschungsdaten und die ZBW<\/a><\/p>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n<div data-wp-context=\"{ &quot;autoclose&quot;: false, &quot;accordionItems&quot;: [] }\" data-wp-interactive=\"core\/accordion\" role=\"group\" class=\"wp-block-accordion is-layout-flow wp-block-accordion-is-layout-flow\">\n<div data-wp-class--is-open=\"state.isOpen\" data-wp-context=\"{ &quot;id&quot;: &quot;accordion-item-1&quot;, &quot;openByDefault&quot;: false }\" data-wp-init=\"callbacks.initAccordionItems\" data-wp-on-window--hashchange=\"callbacks.hashChange\" class=\"wp-block-accordion-item is-layout-flow wp-block-accordion-item-is-layout-flow\">\n<h3 class=\"wp-block-accordion-heading has-small-font-size\"><button aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"accordion-item-1-panel\" data-wp-bind--aria-expanded=\"state.isOpen\" data-wp-on--click=\"actions.toggle\" data-wp-on--keydown=\"actions.handleKeyDown\" id=\"accordion-item-1\" class=\"wp-block-accordion-heading__toggle\"><span class=\"wp-block-accordion-heading__toggle-title\">Episode 16 als Text<\/span><span class=\"wp-block-accordion-heading__toggle-icon\" aria-hidden=\"true\">+<\/span><\/button><\/h3>\n\n\n\n<div inert aria-labelledby=\"accordion-item-1\" data-wp-bind--inert=\"!state.isOpen\" id=\"accordion-item-1-panel\" role=\"region\" class=\"wp-block-accordion-panel is-layout-flow wp-block-accordion-panel-is-layout-flow\">\n<p>The Future is Open Science \u2013 Folge 16: BERD@NFDI: Neue Infrastrukturen f\u00fcr die BWL<\/p>\n\n\n\n<p>Dr. Doreen Siegfried<br>Leitung Marketing und Public Relations, ZBW \u2013 Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft<\/p>\n\n\n\n<p>Prof. Dr. Florian Stahl<br>Professor f\u00fcr Marketing, Universit\u00e4t Mannheim und Sprecher des Konsortiums BERD der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur NFDI<\/p>\n\n\n\n<p>[00:00:03] Doreen Siegfried:<br>Willkommen bei \u201eThe Future is Open Science\u201c, dem Podcast der ZBW. Hier verraten Ihnen interessante Menschen aus dem Wissenschaftsbetrieb, wie sie in Ihrer t\u00e4glichen Arbeit Open Science voranbringen. Wir tauchen ein in die Tiefen der Wissenschaftskommunikation im digitalen Zeitalter und verraten Ihnen handfeste Tipps und Tricks zu Open Science in der Praxis. Ich bin Doreen Siegfried und freue mich sehr, Host dieses Podcast zu sein.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:00:32] Doreen Siegfried:<br>Ja, hallo und herzlich willkommen zu einer neuen Folge von \u201eThe Future is Open Science\u201c, dem Podcast der ZBW. Ich freue mich, dass Sie wieder eingeschaltet haben. Heute sitze ich hier n\u00e4mlich zusammen mit Professor Dr. Florian Stahl von der Universit\u00e4t Mannheim. Herzlich Willkommen.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:00:51] Florian Stahl:<br>Hallo.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:00:52:] Doreen Siegfried:<br>Hallo.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:00:52] Florian Stahl:<br>Herzlich willkommen auch von meiner Seite.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:00:53] Doreen Siegfried:<br>Florian Stahl ist Professor f\u00fcr Marketing an der Universit\u00e4t Mannheim, Experte f\u00fcr Big Data und Sprecher des Konsortiums BERD der Nationalen Forschungsdaten-infrastruktur NFDI. Kurz, f\u00fcr alle, die noch nicht von BERD geh\u00f6rt haben, das K\u00fcrzel steht f\u00fcr Business, Economic and Related Data. Und die Partner des Konsortiums wollen in den n\u00e4chsten Jahren eine digitale Plattform schaffen, auf der Wirtschaftsforschende die ganze Datenflut von Gesch\u00e4fts-, Wirtschafts- und verwandten Daten sammeln, sortieren und anschlie\u00dfend analysieren k\u00f6nnen. Und ein besonderer Schwerpunkt liegt auf unstrukturierten Daten. Herr Professor Stahl, was sind unstrukturierte Daten eigentlich?<\/p>\n\n\n\n<p>[00:01:43] Florian Stahl:<br>Unstrukturierte Daten ist ein recht breiter Begriff. Darunter fallen eigentlich alle Daten, die nicht eine vordefinierte Struktur haben und wir z\u00e4hlen dazu Bilder, Texte, Videos, aber auch neuere Datentypen wie IoT-Daten k\u00f6nnen durchaus dazu gez\u00e4hlt werden. In manchen Definitionen werden auch noch ganz viele andere Datentypen, wie Soziale Netzwerk-Daten, dazu gez\u00e4hlt, aber die nat\u00fcrlich in gewisser Weise schon eine Struktur aufweisen.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:02:11] Doreen Siegfried:<br>Und haben Sie vielleicht so ein, zwei Beispiele f\u00fcr unsere H\u00f6rerinnen und H\u00f6rer?<\/p>\n\n\n\n<p>[00:02:16] Florian Stahl:<br>Insbesondere durch die Digitalisierung unseres Lebens werden nat\u00fcrlich immer mehr Dinge festgehalten in Form von Bildern, in Form von Texten, in Form von auch Videos. Und stellen Sie sich mal die ganzen Bewertungen, die wir heute auf Amazon oder anderen eCommerce Shops finden, vor. Da finden Sie unter diesen Bewertungen Texte, da finden Sie sogar Fotos. Dar\u00fcber hinaus finden Sie nat\u00fcrlich heute auch in den sozialen Medien unglaublich viele Fotos und auch sehr viele Texte, die auch ein St\u00fcck weit die Wahrnehmung und auch Verhalten von einzelnen Nutzern oder auch im Gesch\u00e4ftskontext da widerspiegeln.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:03:01] Doreen Siegfried:<br>Ja, okay, verstanden. Und warum spielen jetzt gerade in der BWL unstrukturierte Daten so eine gro\u00dfe Rolle?<\/p>\n\n\n\n<p>[00:03:13] Florian Stahl:<br>Ich vermute, dass unstrukturierte Daten in ganz vielen Disziplinen und Wissenschaften \u00fcber kurz oder lang eine gro\u00dfe Rolle spielen. In der BWL ist es sicher, h\u00e4ngt es damit zusammen, dass auch in der BWL vieles h\u00e4ufig aufgrund von auch Unternehmensgeheimnissen und dergleichen auch schwer erfassbar war und man hat nat\u00fcrlich alles in Form von strukturierten Daten bislang erfasst. Aber das war dann doch in gewisser Weise auch immer wieder limitiert. Und heute gibt es gerade f\u00fcr Bereiche, die auch jetzt in der Vergangenheit eher qualitativ dann erforscht wurden, aber die M\u00f6glichkeit, \u00fcber unstrukturierte Daten, jetzt hier auch quantitativere empirische Forschung zu machen. Also gerade, ich kann es vielleicht auch an einem Beispiel erl\u00e4utern.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:03:55] Doreen Siegfried:<br>Ja, gerne.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:03:55] Florian Stahl:<br>Es gibt durchaus sehr viele, ja sag ich mal intangible Themen in der BWL. Stellen Sie sich mal die Markenwahrnehmung vor. Die Marke, das ist in der BWL und auch im Marketing nat\u00fcrlich schon seit langem klar, dass die eine ganz gro\u00dfe Rolle spielt. In vielerlei Hinsicht, also nicht nur im Konsum, auch in welchem Arbeitgeber-, Arbeitnehmerverh\u00e4ltnis Sie sich befinden und so weiter. Aber das Problem war bei der Markenwahrnehmung, dass man die einfach sehr, sehr schwierig in strukturierten Daten quantitativ erfassen konnte. Und das \u00e4ndert sich jetzt gerade durch diese unstrukturierten Daten, weil jetzt durch Bilder, durch Texte, wie Menschen auch Emotionen ausdr\u00fccken oder auch ihr Verh\u00e4ltnis zu Marken in Form von Bildern oder Videos sogar zum Ausdruck bringen, nat\u00fcrlich jetzt ganz neue M\u00f6glichkeiten bietet, diese intangiblen Themen der BWL jetzt auch sehr viel systematischer und quantitativer zu erforschen.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:04:54] Doreen Siegfried:<br>Ja, okay. Das hei\u00dft, solche Daten wachsen, also die Menge der Daten w\u00e4chst nat\u00fcrlich dann an. Haben Sie da vielleicht irgendwie so eine Einsch\u00e4tzung, wie viel oder wie gro\u00df dieses Wachstum ist?<\/p>\n\n\n\n<p>[00:05:10] Florian Stahl:<br>Also es ist nat\u00fcrlich gibt es Einsch\u00e4tzungen im Sinne von Terabytes und Zettabytes, aber ich glaube, auf das kommt es gar nicht drauf an. Ich glaube, das Wesentliche ist f\u00fcr uns, dass die Daten in ihrer Vielfalt vor allem anwachsen und wir auch immer mehr Bereiche der BWL, die bislang einfach eine Blackbox waren, auch f\u00fcr die Wissenschaft eine Blackbox waren, einen Einblick bekommen. Das hei\u00dft, es geht gar nicht unbedingt um Terabytes oder Zettabytes im Datenwachstum, sondern vor allem auch im Wachstum, dass ich jetzt auch durch die Digitalisierung des Lebens, sage ich mal, das also nicht nur des Konsumentenlebens, sondern auch des unternehmerischen Unternehmertums oder der Wirtschaft als Ganzes nat\u00fcrlich immer mehr Bereiche auch digitalisiert werden und dadurch in diesen Bereichen auch jetzt Daten entstehen, die dann eben eine ganz neue M\u00f6glichkeit den Forschenden bieten. Auch Dinge, die man davor einfach sagen musste: \u201eJa, das ist wichtig, aber wir wissen nicht, wie man es erfassen soll\u201c, dann also erforschen.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:06:12] Doreen Siegfried:<br>Ja, okay. Wie, mit welchen Methoden wird denn diese Datenflut, die ja auch sehr heterogen ist, \u00fcberhaupt bew\u00e4ltigt oder erforscht?<\/p>\n\n\n\n<p>[00:06:22] Florian Stahl:<br>Gut, ich mein gerade das Thema der unstrukturierten Daten erfordert eben im Unterschied zu den strukturierten Daten, dass man die jetzt nicht, wie in der Vergangenheit bei den strukturierten Daten, einfach mit statistischen Auswertungsmethoden, statistischer Software sehr schnell erfassen und auswerten konnte, sondern gewisser Weise braucht es hier weitere Schritte. Das hei\u00dft, wir m\u00fcssen eigentlich aus diesen unstrukturierten Daten zuerst mal gewisse Strukturen herausarbeiten oder ermitteln, aus diesen unstrukturierten Daten, die uns dann helfen, in der weiteren empirischen Analyse ja Erkenntnisse zu gewinnen. Das hei\u00dft, konkret gesagt, werden wir neben dem klassischen Methodensatz, der vor allem in Bezug auf Statistik in der BWL nat\u00fcrlich eine gro\u00dfe Rolle spielt, werden wir auch in der Zukunft sehr, sehr viel maschinelles Lernen, also Methoden des maschinellen Lernens, der k\u00fcnstlichen Intelligenz in der BWL finden. Aber vor allem dazu, um eben aus diesen, sage ich mal, unstrukturierten Daten gewisse Patterns heraus zu lesen und heraus zu extrahieren, die eben gerade f\u00fcr diese Forschung notwendig ist.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:07:31] Doreen Siegfried:<br>Okay. Und welche Rolle \u2013 Sie sind ja auch Experte f\u00fcr Big Data, da schwingt nat\u00fcrlich gleich immer auch der Begriff K\u00fcnstliche Intelligenz mit dabei. Welche Rolle spielt denn generell die K\u00fcnstliche Intelligenz in der BWL?<\/p>\n\n\n\n<p>[00:07:46] Florian Stahl:<br>Also in der Vergangenheit kann man ganz offen sagen, hat sie gar keine Rolle gespielt, also au\u00dfer vielleicht in kleinen Nebenthemen. Allerdings, das hat sich jetzt in den letzten f\u00fcnf Jahren, wie wir auch nachweisen k\u00f6nnen, stark ge\u00e4ndert. Das hei\u00dft auch, das h\u00e4ngt nat\u00fcrlich mit den neuen Datentypen zusammen, die eben sich jetzt nicht mehr so, wie sie erhoben wurden oder so, wie sie vorliegen, direkt auswerten lassen. Und dadurch wird jetzt K\u00fcnstliche Intelligenz eine immer gr\u00f6\u00dfere Rolle in der Forschung der BWL einnehmen. Nat\u00fcrlich spielt K\u00fcnstliche Intelligenz dar\u00fcber hinaus, kann man sagen, in der Betriebswirtschaftslehre auch eine Rolle. Da Unternehmen nat\u00fcrlich auch immer mehr k\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr die Produktion oder auch f\u00fcrs Marketing oder f\u00fcr alle anderen Bereiche im Unternehmen einsetzen. Also, das hei\u00dft, die K\u00fcnstliche Intelligenz gewinnt sowohl f\u00fcr die Forschung als auch f\u00fcr die Unternehmen an massiver Bedeutung. Und daher wird diese Expertise auch jetzt, wie wir ja schon seit geraumer Zeit beobachten k\u00f6nnen, immer mehr in der Forschung und in einem in der Unternehmenspraxis nachgefragt. Und ich denke, es geht ein bisschen Hand in Hand. Das hei\u00dft auch die Digitalisierung und die K\u00fcnstliche, der Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz, das wird immer eine gr\u00f6\u00dfere Rolle spielen, je mehr auch in Unternehmen digitalisiert wird.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:09:00] Doreen Siegfried:<br>Und welche Rolle spielt, das letztlich dann f\u00fcr BERD, also wenn es sozusagen diese gro\u00dfe Menge von unstrukturierten Daten gibt und dann ja auch eine Menge von Algorithmen, um mit diesen Daten \u00fcberhaupt arbeiten zu k\u00f6nnen. Also welche Anforderungen stellt diese Situation, die Sie gerade geschildert haben, an eine gro\u00dfe Forschungsdateninfrastruktur?<\/p>\n\n\n\n<p>[00:09:24] Florian Stahl:<br>Gut, ich meine, die, wie ich es gerade auch schon geschildert habe, die BWL ist ja keine Disziplin, die jetzt statisch in gewisser Weise immer die gleichen Methoden auf die \u00e4hnlichen Datentypen anwendet, sondern die BWL, das ist auch sicher was ihren Reiz ausmacht, ver\u00e4ndert sich, so wie die Unternehmen, fortlaufend. Und dadurch haben wir heute halt einfach die Erfordernis, dass wir als Wissenschaftler auch nicht mehr die Methoden, wie vor zehn Jahren anwenden k\u00f6nnen, sondern uns auch als Wissenschaftler weiterentwickeln m\u00fcssen. Und auch diese neueren Verfahren und Methoden, gerade insbesondere der K\u00fcnstlichen Intelligenz, maschinellen Lernens, haben uns aneignen m\u00fcssen und die auch haben dann in der Forschung direkt anwenden m\u00fcssen oder sollten oder k\u00f6nnen. Und dazu aber ist halt nat\u00fcrlich klar, dass es Wissenschaftler vor gro\u00dfe Herausforderungen stellt. Und dazu haben wir auch jetzt haben gesagt, braucht\u2018s jetzt auch eine neue Art von Infrastruktur. Letztendlich mit der Infrastruktur wie den Wissenschaftlern vor zehn Jahren gearbeitet haben, mit gerade insbesondere strukturierten Daten aus Umfragen oder auch strukturierten Daten aus qualitativer Forschung, das ist sozusagen, die ist nicht mehr ausreichend. Und gerade f\u00fcr diese neuen Anforderungen, wie sich auch die Forschung, wie die Unternehmen auch ver\u00e4ndern, braucht\u2019s eine Infrastruktur, die jetzt nicht nur auf die gro\u00dfen Datenmengen ausgerichtet ist. Sprich, dass jeder Wissenschaftler hier auch die M\u00f6glichkeit hat, mehrere Terabytes seiner Forschungsdaten zu lagern, zu speichern, zu archivieren und auch zu teilen, sondern dass es auch dar\u00fcber hinaus die Wissenschaftler auch hier gewisser Weise in der Forschung noch mal auf methodischer Ebene zusammenarbeiten. Sprich das letztendlich ja nicht jeder Wissenschaftler das Rad der K\u00fcnstlichen Intelligenz neu erfinden muss, was er in BWL sowieso so nicht tun. Aber dass wir dann sozusagen hier zusammenarbeiten k\u00f6nnen und eben auch hier in den Methoden, in der Anwendung der Methoden auf bestimmte Datentypen uns sozusagen besser vernetzen und austauschen k\u00f6nnen und dann auch gemeinsame Ressourcen nutzen k\u00f6nnen. Das ist glaube ich ein ganz wesentlicher Unterschied. Und es macht auch, vielleicht kann ich es an einem Beispiel nochmal konkretisieren, sehr viel mehr Sinn. Wenn Sie jetzt ein statistisches Verfahren anwenden, dann ist das eigentlich, nat\u00fcrlich da kann man sich auch vernetzen und austauschen, welches das beste Verfahren f\u00fcr welche Fragestellung ist. Allerdings, wenn Sie jetzt bei sich eine Regression laufen lassen und nicht bei mir, kommt v\u00f6llig unabh\u00e4ngig immer, wenn wir den gleichen Datensatz haben, das gleiche raus. Das ist aber bei der K\u00fcnstlichen Intelligenz, insbesondere mit neuronalen Netzen, nicht der Fall. Das hei\u00dft auch hier, wenn ich ein neuronales Netz zum Beispiel auf gewisse Bilder von Instagram trainiere, so ist es nat\u00fcrlich von Vorteil, wenn ich dieses neuronale Netz, wenn ich nicht nur die Daten, die ich verwendet habe, am Schluss teile, sondern auch das neuronale Netz. Sprich, wenn Sie eines Tages in ein, zwei Jahren auch beginnen wollen, Bilder von Instagram zu analysieren, vielleicht mit einer anderen Forschungsfrage, dann ist es f\u00fcr Sie von Vorteil, wenn Sie mein, nicht nur meine Instagram Daten verwenden k\u00f6nnen, sondern dar\u00fcber hinaus auch noch mein neuronales Netz.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:12:31] Doreen Siegfried:<br>Ja, okay.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:12:32] Florian Stahl:<br>Und das ist eben der Unterschied, sage ich mal, zur Vergangenheit, wo man eigentlich nur die Daten teilen musste. Weil eine Regression k\u00f6nnen Sie auch ohne meine Hilfe rechnen. W\u00e4hrend jetzt ein neuronales Netz f\u00fcr Sie einen Wert darstellt, wenn ich das \u00fcber die Daten hinaus auch mit Ihnen teilen w\u00fcrde.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:12:50] Doreen Siegfried:<br>Ja, okay. Das hei\u00dft, ich finde dann sozusagen in BERD, wenn das Konsortium, also wenn die Struktur steht, nicht nur die Daten, sondern auch die entsprechenden Algorithmen, \u2026<\/p>\n\n\n\n<p>[00:12:59] Florian Stahl:<br>Genau.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:13:00] Doreen Siegfried:<br>\u2026 mit denen ich dann auch selbst arbeiten kann.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:13:02] Florian Stahl:<br>Und die trainierten Netze dazu.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:13:049 Doreen Siegfried:<br>Ja.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:13:04] Florian Stahl:<br>Das ist eben genau das, dass wir sagen, in der Zukunft braucht es auch nicht nur eine Archivierung der Daten oder auch der Teilen der Daten und all die Dinge, die mit dem Datenlebenszyklus zusammenh\u00e4ngen, sondern eben der Algorithmus, der jetzt auch eine immer gr\u00f6\u00dfere Rolle spielt, braucht\u2018s noch hinzu. Und weil sonst ist auch, und das ist ein weiteres Problem, m\u00f6glicherweise auch die Replizierbarkeit gar nicht mehr gew\u00e4hrleistet.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:13:26] Doreen Siegfried:<br>Ja, ja, das ist nachzuvollziehen. Okay. Das hei\u00dft, welche Anforderungen stellen sich dann letztlich an so einen Gigant, also eine gigantische Forschungsdaten-Infrastruktur, wie ich sie mir jetzt als Laie so vorstelle. Also brauche ich da ganz viel Speicher oder was sind so die besonderen Anforderungen, die Sie jetzt schon vor sich sehen?<\/p>\n\n\n\n<p>[00:13:49] Florian Stahl:<br>Also ich glaube, es braucht Speicher, aber es braucht vor allem auch Rechenkapazit\u00e4ten. Aber jetzt nicht nur generell Rechenkapazit\u00e4ten. Es braucht nat\u00fcrlich insbesondere auch in Bezug auf zum Beispiel grafiktechnische Kapazit\u00e4ten, weil nat\u00fcrlich gerade unterschiedliche unstrukturierte Daten, jetzt auch mit verschiedenen Prozessoren sozusagen ausgewertet werden. Das ist aber jetzt mehr die von der Hardware her gedacht. Ich glaube, das Wesentliche, worunter die heutige betriebswirtschaftliche Betriebswirtschaftslehre leidet, ist vor allem auch die Tatsache, dass wir uns Richtung Open Science hier entwickeln m\u00fcssen, da momentan sehr, sehr viele Wissenschaftler, sag ich mal, vorgefertigte L\u00f6sungen von gro\u00dfen amerikanischen Konzernen verwenden, wie die Google API oder auch andere Amazon AWS-Dienste, die durchaus bequem sind f\u00fcr solche Fragestellungen, die aber genau das Kernproblem nat\u00fcrlich nicht l\u00f6sen, dass ich am Schluss neben den Daten auch den Algorithmus mit speichern kann oder auch das neuronale Netz mit speichern kann und auch dadurch, es nicht nur zu archivieren oder zu teilen, sondern dass ich auch dadurch die Replizierbarkeit meiner Forschung \u00fcberhaupt in der Zukunft gew\u00e4hrleisten kann. Momentan wird nach wie vor sehr, sehr viel mit diesen, sag ich mal, bequemen vorgefertigten L\u00f6sungen gearbeitet, die aber am Schluss wissenschaftlichen Standards nicht entsprechen.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:15:10] Doreen Siegfried:<br>Okay. Und wenn wir uns jetzt vorstellen, wir sind jetzt nicht im Jahre 2022, sondern f\u00fcnf Jahre sp\u00e4ter im Jahre 2027, die Forschungsdateninfrastruktur steht. K\u00f6nnten Sie sich vorstellen, dass diese als solche auch adaptierbar ist f\u00fcr andere Disziplinen?<\/p>\n\n\n\n<p>[00:15:30] Florian Stahl:<br>Also definitiv, ich glaube unstrukturierte Daten sind da oder Bilder wie ich gesagt habe, Videos sind ja jetzt nicht nur Themen der Betriebswirtschaftslehre, sondern die werden nat\u00fcrlich auch, wir werden durch die Plattform auch allein in der Betriebswirtschaft schon so ein breites Spektrum sehen an Methoden. Also maschinelles Lernen und k\u00fcnstliche Intelligenz sind ja mehr Sammelbegriffe. Dass wir sozusagen hier auch durchaus da eine Kompetenz haben, die wir anderen Wissenschaftsdisziplinen auch anbieten k\u00f6nnen, die ebenso den Bedarf haben, Bilder oder auch Videos oder andere unstrukturierte Daten in Zukunft auszuwerten. Also wenn ich nur an die Medizin denke, die auch mit sehr viel Bildern arbeitet oder auch Life Science. Und ich denke, wir k\u00f6nnen aber auch in eine ganz andere Richtung denken, also auch die Rechtswissenschaften oder auch andere Bereiche, wo es um Texte geht. Da denke ich, da werden wir dann durchaus sehr viel auch Transfer leisten k\u00f6nnen aus unserer Erfahrung bis dahin.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:16:31] Doreen Siegfried:<br>Ja, okay. Vielleicht noch die letzte Frage. Die ZBW ist ja auch eine der Partner:innen von BERD und f\u00fcr uns ist das beispielsweise immer ganz wichtig, wie sind die Sachen auffindbar sp\u00e4ter. Also wie kann man sie m\u00f6glichst so strukturieren, aufbereiten, organisieren, dass auch Laien, die jetzt keine Rechercheexpert:innen sind, genau das am Ende des Tages finden, was sie suchen und das auch m\u00f6glichst schnell. Wie l\u00f6st man diese Frage auch der Findbarkeit in einem Konsortium, wo, wie Sie gerade dargestellt haben, Videos, Bilder, Social Media-Informationen und so weiter, also wo wir wirklich eine gro\u00dfe Menge an Material haben?<\/p>\n\n\n\n<p>[00:17:22] Florian Stahl:<br>Ich denke, wie immer geht es nat\u00fcrlich zu einem starken Kontext \u00fcber auch Metadaten, das hei\u00dft, wir werden nat\u00fcrlich die bestehenden Metadata Schema m\u00fcssen wir aufbrechen und noch erweitern. Es geht nat\u00fcrlich aber dar\u00fcber hinaus auch, dass wir jetzt nicht nur auf Daten sogar erweitern, sondern auch auf Algorithmen. Und auch Algorithmen muss man nat\u00fcrlich wiederfinden bzw. auch deren Qualit\u00e4t oder auch deren F\u00e4higkeiten bewerten k\u00f6nnen. Also ein Algorithmus, es gibt, um es nur zu verdeutlichen, mehrere hunderte Algorithmen f\u00fcr Texte. All diese Algorithmen sind alle in einem sehr guten Status und trotzdem ist da jeder Algorithmus nur f\u00fcr bestimmte Arten von Texten geeignet. Wie finde ich jetzt den richtigen Algorithmus f\u00fcr meine Art von Texte, die ich analysieren m\u00f6chte? Und deswegen, aber wir werden ganz klar nat\u00fcrlich auch bei den anderen Arten von Big Data f\u00fcr die anderen unstrukturierten Daten, m\u00fcssen wir auch uns \u00fcberlegen, wie wir diese Metadaten erweitern und dann auch basierend auf dem, was die Wissenschaftler machen, letztendlich die Strukturen auch dazu verwenden. Also, sprich, wenn ich jetzt Instagram-Fotos auswerten sollte, in Bezug auf gewisse Objekte, die mich interessieren oder eine bestimmte was auch immer Art, dann m\u00fcssten diese Informationen, die ich ermittelt habe, auch nat\u00fcrlich wieder zur\u00fcckgespielt werden und auch f\u00fcr die Auffindbarkeit dieser Instagram-Fotos nat\u00fcrlich genutzt werden.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:18:51] Doreen Siegfried:<br>Ja, okay.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:18:51] Florian Stahl:<br>In gewisser Weise ist es ja eine endogene Geschichte, die sich auch \u00fcber die Forschung dann ergibt, dass man die Daten dann auch leichter wiederfinden kann, wenn auch die, sage ich mal, extrahierten Patterns aus den Daten auch zur\u00fcckgespielt werden und f\u00fcr Metadaten verwendet werden kann.<\/p>\n\n\n\n<p>[00:19:05] Doreen Siegfried:<br>Ja, super. Vielen Dank Herr Stahl. Vielen Dank auch da drau\u00dfen. Ich hoffe, es hat Ihnen gefallen. Lassen Sie uns gern Feedback da. Abonnieren Sie uns flei\u00dfig auf iTunes oder Spotify. Und ich freue mich auf das n\u00e4chste Mal. Auf Wiederh\u00f6ren.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","template":"","meta":{"footnotes":""},"tags":[120,140,124,14,145,31,49,143,146,147,144,47,111,59,8,40,141,142,28,61,11,110,33,12],"class_list":["post-51","podcast","type-podcast","status-publish","hentry","tag-berd","tag-betriebswirtschaftslehre","tag-big-data","tag-bwl","tag-florian-stahl","tag-forschung","tag-forschungsdaten","tag-forschungsdateninfrastruktur","tag-ki","tag-kuenstliche-intelligenz","tag-marketing","tag-nfdi","tag-oekonom","tag-oekonomie","tag-open-science","tag-replikation","tag-universitaet-mannheim","tag-unstrukturierte-daten","tag-vwl","tag-wirtschaftsforschung","tag-wirtschaftswissenschaften","tag-wirtschaftswissenschaftler","tag-wissenschaft","tag-zbw","post"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.0 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>FOS 16 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