Andreas Hamann, Lehr­stuhl für Quantitatives Marketing und Konsumenten­verhalten: Digital Marketing und Forschungs­datenplattform BERD@NFDI (August 2023)

Was ist Ihr aktuelles Forschungs­thema?

Meine Forschung befasst sich mit mehreren Themen im digitalen Marketing. Ein Projekt handelt zum Beispiel von dem Zusammenspiel von unter­nehmerischem Fehl­verhalten und online Stakeholder-Reaktionen. Außerdem bin ich an BERD@NFDI beteiligt, wo wir eine ganzheitliche Forschungs­datenplattform schaffen wollen, die es den Nutzern ermöglicht, qualitativ hochwertige unstrukturierte Datensätze in den Wirtschafts- und Sozial­wissenschaften zu entdecken, zu analysieren und zu sich darüber hinaus in Forschungs­methoden weiterzubilden.

Für alle, die noch nicht so tief in das Thema Data Science eingestiegen sind: Wie würden Sie einem Kind erklären, woran Sie arbeiten?

Ich bin wie ein Detektiv und versuche herauszufinden, wie die Menschen tatsächlich reagieren und wie sie reagieren sollten, wenn in ihrem Unter­nehmen etwas Schlechtes vonstattengeht. Aber ich schaue mir dabei nicht nur ein paar Fälle an, sondern überprüfe viele Fälle aus der ganzen Welt. Da ich das nicht allein tun kann, brauche ich einen Computer und einige clevere Werkzeuge, um herauszufinden, was vor sich geht.

Alle sprechen über Data Science – wie würden Sie die Bedeutung des Themas für sich selbst in drei Worten beschreiben?

Be­fähigend, herausfordernd, weiterbringend

Welche Berührungs­punkte mit Data Science hat Ihre Arbeit? Welche Methoden nutzen Sie bereits und welche wären zukünftig interessant für Sie?

Ich arbeite mit großen und teilweise unstrukturierten Datensätzen (z.B. hat einer von ihnen fast fünf Millionen Beobachtungen). Das Laden und Pre-Processing dieser Daten sowie das Ausführen von Modellen und das Unter­suchen ihrer Eignung sind wichtige Aufgaben für mich. Ich verwende eine Mischung von Methoden, u.a. etwas komplexere Paneldaten­modelle und maschinelles Lernen für textuelle Klassifikations­aufgaben.

Wie hoch ist der Wert von Data Science für Ihre Arbeit? Wäre Ihre Forschung ohne Data Science überhaupt möglich?

Ohne Data Science wäre meine Arbeit nicht möglich. Meine Forschung beruht auf der Zusammenführung großer Datenmengen und dem Verständnis komplexer Zusammenhänge zwischen ihnen. Der Umfang der Daten, mit denen ich arbeite, ist ohne Data-Science-Methoden realistisch nicht zu bewältigen.

Welche Entwicklungs­möglichkeiten sehen Sie für das Thema Data Science in Bezug auf Ihr Fach­gebiet?

Im Bereich des quantitativen Marketings ist die Arbeit mit unstrukturierten Daten sehr populär geworden. Ich rechne damit, dass sich der Schwerpunkt von Textdaten hin zu noch fortgeschritteneren Analysen anderer unstrukturierter Datenquellen wie Bilder, Videos und Audiodaten verlagern wird. All dies ist bereits möglich, und ich erwarte, dass sich dies in Zukunft noch weiterverbreiten wird. Das ist auch der Grund, warum wir aktiv Ressourcen wie diese auf BERD – unserer Forschungs­datenplattform – anbieten. Darüber hinaus birgt die Integration von generativen KI-Tools wie ChatGPT in unsere Forschung natürlich immenses Potenzial.