dam a22 2 4500 551314249 CHVBK 20200911032849.0 cr ||||||||||| 181212s2018 xx |||||om--- 00 |ger-d (IDSSG)001028731 SzZuIDS HSG ger rda 330 14618540101 edok Mauz Marcel Verfasser aut Crowdsourcing Effektivitätssteigerung durch Text Mining Marcel Mauz Crowdsourcing Increased Effectiveness through Text Mining St. Gallen 2018 1 Online-Ressource Text txt rdacontent/ger Computermedien c rdamedia/ger Online-Ressource cr rdacarrier/ger Bachelor-Arbeit / Universität St. Gallen Bachelorarbeit Universität St. Gallen 2018 Crowdsourcing beschreibt die Auslagerung von unternehmensinternen Aufgaben an ein grosses Netzwerk an Internetnutzern. Hierbei handelt es sich um einen innovativen Ansatz, bei dem die Ressourcen der Crowd abgegriffen werden. Häufig übersteigen die generierten Daten jedoch die Kapazitäten des initiierenden Unternehmens. Um den Auswertungsprozess der eingereichten Beiträge effektiver zu gestalten, wurden in den letzten Jahren verschiedene Text Mining Ansätze entwickelt. Im Rahmen einer Literaturanalyse werden vier Text Mining Ansätze herausgearbeitet und näher beschrieben: Klassifizierung, Clustering, Hierarchie und Machine Learning. Diese computergestützten Ansätze ermöglichen einen effektiveren Auswertungsprozess, da sie einzelne Prozessschritte automatisch erarbeiten und darüber hinaus in der Lage sind, mit grossen Datenmengen umzugehen. Im Anschluss an die Beschreibung der verschiedenen Ansätze sowie deren jeweiligen Vor- und Nachteile wurden Handlungsempfehlungen abgeleitet, um einen optimalen Einsatz von Text Mining im Rahmen von Crowdsourcing-Projekten zu ermöglichen. Open Innovation (DE-588)7732141-8 gnd Text Mining (DE-588)4728093-1 gnd Crowdsourcing; Literaturanalyse; Auswertungsprozess Hochschulschrift gnd-content Blohm Ivo (DE-588)1020740167 Akademischer Betreuer dgs http://www1.unisg.ch/org/biblio/edoc.nsf/SysLkpByIdentifier/14618540101/$FILE/14618540101.pdf Volltext für Angehörige der Universität St. Gallen BK020353 XK020053 XK020000 IDSSG 100 1- Mauz Marcel Verfasser aut IDSSG 490 0- Bachelor-Arbeit / Universität St. Gallen IDSSG 700 1- Blohm Ivo (DE-588)1020740167 Akademischer Betreuer dgs IDSSG 856 4- http://www1.unisg.ch/org/biblio/edoc.nsf/SysLkpByIdentifier/14618540101/$FILE/14618540101.pdf Volltext für Angehörige der Universität St. Gallen