@article{BensbergAuthCzarnecki2018,
  author    = {Bensberg, Frank and Auth, Gunnar and Czarnecki, Christian},
  title     = {Einsatz von Text Analytics zur Unterst{\"u}tzung literaturintensiver Forschungsprozesse: Konzeption, Realisierung und Lessons Learned},
  series = {Anwendungen und Konzepte der Wirtschaftsinformatik},
  volume    = {2018},
  journal   = {Anwendungen und Konzepte der Wirtschaftsinformatik},
  number    = {8},
  publisher = {AKWI},
  address   = {Luzern},
  issn      = {2296-4592},
  doi       = {10.26034/lu.akwi.2018.3221},
  pages     = {1 -- 6},
  year      = {2018},
  abstract  = {Das anhaltende Wachstum wissenschaftlicher Ver{\"o}ffentlichungen wirft die Fragestellung auf, wie Literaturana-lysen im Rahmen von Forschungsprozessen digitalisiert und somit produktiver realisiert werden k{\"o}nnen. Insbesondere in informationstechnischen Fachgebieten ist die Forschungspraxis durch ein rasant wachsendes Publikationsaufkommen gekennzeichnet. Infolgedessen bietet sich der Einsatz von Methoden der Textanalyse (Text Analytics) an, die Textdaten automatisch vorbereiten und verarbeiten k{\"o}nnen. Erkenntnisse entstehen dabei aus Analysen von Wortarten und Subgruppen, Korrelations- sowie Zeitreihenanalysen. Dieser Beitrag stellt die Konzeption und Realisierung eines Prototypen vor, mit dem Anwender bibliographische Daten aus der etablierten Literaturdatenbank EBSCO Discovery Service mithilfe textanalytischer Methoden erschließen k{\"o}nnen. Der Prototyp basiert auf dem Analysesystem IBM Watson Explorer, das Hochschulen lizenzkostenfrei zur Verf{\"u}gung steht. Potenzielle Adressaten des Prototypen sind Forschungseinrichtungen, Beratungsunternehmen sowie Entscheidungstr{\"a}ger in Politik und Unternehmenspraxis.},
  language  = {de}
}
@inproceedings{BensbergAuthCzarneckietal.2018,
  author    = {Bensberg, Frank and Auth, Gunnar and Czarnecki, Christian and W{\"o}rndle, Christopher},
  title     = {Transforming literature-intensive research processes through text analytics - design, implementation and lessons learned},
  editor    = {Kemal İlter, H.},
  doi       = {10.6084/m9.figshare.7582073.v1},
  pages     = {9 Seiten},
  year      = {2018},
  abstract  = {The continuing growth of scientific publications raises the question how research processes can be digitalized and thus realized more productively. Especially in information technology fields, research practice is characterized by a rapidly growing volume of publications. For the search process various information systems exist. However, the analysis of the published content is still a highly manual task. Therefore, we propose a text analytics system that allows a fully digitalized analysis of literature sources. We have realized a prototype by using EBSCO Discovery Service in combination with IBM Watson Explorer and demonstrated the results in real-life research projects. Potential addressees are research institutions, consulting firms, and decision-makers in politics and business practice.},
  language  = {en}
}