Die Dissertation Informationen zur Bonitätsprüfung auf Basis von Daten aus sozialen Medien befasst sich mit der Frage, inwiefern sich in Daten aus sozialen Medien Hinweise finden lassen, welche die Informationsbasis von Bonitätsprüfungen ergänzen können. Nach dem Aufarbeiten des Forschungs- und Praxisstands wird im Rahmen einer Machbarkeitsstudie nachgewiesen, dass in Textdaten der Plattform Twitter Informationen enthalten sind, mit Hilfe derer Bonitätsprüfungen von Unternehmen verbessert werden können. Im nächsten Schritt wird mit Hilfe von Laborexperimenten untersucht, welche Verfahren sich am besten eignen, um die Textdaten automatisiert auszuwerten. Hierbei wird deutlich, dass maschinelle Lernalgorithmen den technisch einfacher anzuwendenden Stimmungswörterbüchern überlegen sind. Daraufhin wird ein Entscheidungsunterstützungssystem, welches Kreditentscheider nutzen können, um Textdaten aus sozialen Medien im Rahmen von Unternehmensbonitätsprüfungen zu verwenden, konzipiert, implementiert und evaluiert. Das Ergebnis ist ein Leitfaden, der es Wissenschaftlern und Praktikern ermöglicht, eine Instanz eines solchen Systems zu entwickeln. https://cuvillier.de/de/shop/publications/7628-informationen-zur-bonitatsprufung-auf-basis-von-daten-aus-sozialen-medien

Klappentext

Die Dissertation „Informationen zur Bonitätsprüfung auf Basis von Daten aus sozialen Medien“ befasst sich mit der Frage, inwiefern sich in Daten aus sozialen Medien Hinweise finden lassen, welche die Informationsbasis von Bonitätsprüfungen ergänzen können. Nach dem Aufarbeiten des Forschungs- und Praxisstands wird im Rahmen einer Machbarkeitsstudie nachgewiesen, dass in Textdaten der Plattform Twitter Informationen enthalten sind, mit Hilfe derer Bonitätsprüfungen von Unternehmen verbessert werden können. Im nächsten Schritt wird mit Hilfe von Laborexperimenten untersucht, welche Verfahren sich am besten eignen, um die Textdaten automatisiert auszuwerten. Hierbei wird deutlich, dass maschinelle Lernalgorithmen den technisch einfacher anzuwendenden Stimmungswörterbüchern überlegen sind. Daraufhin wird ein Entscheidungsunterstützungssystem, welches Kreditentscheider nutzen können, um Textdaten aus sozialen Medien im Rahmen von Unternehmensbonitätsprüfungen zu verwenden, konzipiert, implementiert und evaluiert. Das Ergebnis ist ein Leitfaden, der es Wissenschaftlern und Praktikern ermöglicht, eine Instanz eines solchen Systems zu entwickeln.