Innovation Signals in Online-Communitys — ein komplementärer analytischer Ansatz
| dc.contributor.author | Markus, Mark | |
| dc.contributor.author | Eckhoff, Robert A. | |
| dc.contributor.author | Lassnig, Markus | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-16T12:16:52Z | |
| dc.date.available | 2018-01-16T12:16:52Z | |
| dc.date.issued | 2013 | |
| dc.description.abstract | enIm Beitrag wird an einem Anwendungsfall aus der Skibranche dargestellt, wie mithilfe der Social-Media-Mining-Technologie die Informationsflut in sozialen Medien und Netzwerken für Innovationszwecke nutzbar gemacht werden kann. Beschrieben wird ein komplementärer analytischer Ansatz, der neuartige Technologie und sozialwissenschaftliche Methodik miteinander verbindet. Näher dargestellt werden technologiebasierte Werkzeuge und das Gesamtverfahren, wie Kunden- und Nutzer-Ausführungen aus dem Social Web in Innovationschancen, Ideen, strategische Innovationsfelder und Kundenbedürfnisse übersetzt werden können. Dabei werden Unterschiede zu den existierenden analytischen Ansätzen herausgearbeitet sowie die Vorund Nachteile einzelner Ansätze diskutiert. | |
| dc.identifier.pissn | 2198-2775 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/14147 | |
| dc.publisher | Springer | |
| dc.relation.ispartof | HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 50, No. 5 | |
| dc.relation.ispartofseries | HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik | |
| dc.title | Innovation Signals in Online-Communitys — ein komplementärer analytischer Ansatz | |
| dc.type | Text/Journal Article | |
| gi.citation.endPage | 21 | |
| gi.citation.startPage | 13 |