Zwischen Verheissung und Bedrohung – Big Data in der Versicherungswirtschaft.(PDF)In:Die Volkswirtschaft, Das Magazin für Wirtschaftspolitik 5-2014.Staatssekretariat für Wirtschaft (SECO) und Eidgenössisches Departement für Wirtschaft, Bildung und Forschung (WBF),Mai 2014,abgerufen am 1.Oktober 2016. S. 23–25.
Zwischen Verheissung und Bedrohung – Big Data in der Versicherungswirtschaft.(PDF)In:Die Volkswirtschaft, Das Magazin für Wirtschaftspolitik 5-2014.Staatssekretariat für Wirtschaft (SECO) und Eidgenössisches Departement für Wirtschaft, Bildung und Forschung (WBF),Mai 2014,abgerufen am 1.Oktober 2016. S. 25.
Rainer Schmidt, Michael Möhring, Stefan Maier, Julia Pietsch, Ralf-Christian Härting:Big Data as Strategic Enabler – Insights from Central European Enterprises. In: Business Information Systems (=Lecture Notes in Business Information Processing. Band176). Springer International Publishing, 2014, ISBN 978-3-319-06694-3, S.50–60, doi:10.1007/978-3-319-06695-0_5.
Ricardo Buettner:Predicting user behavior in electronic markets based on personality-mining in large online social networks: A personality-based product recommender framework. In: Electronic Markets: The International Journal on Networked Business. Springer, 2016, S.1–19, doi:10.1007/s12525-016-0228-z.
Philipp Gölzer:Data-driven operations management: organisational implications of the digital transformation in industrial practice. In: Production Planning & Control. Band28, Nr.12. Taylor & Francis, 2017, S.1332–1343, doi:10.1080/09537287.2017.1375148.
Fabian Prietzel:Big Data is watching you: Persönlichkeitsanalyse und Microtargeting auf Social Media. In: Markus Appel (Hrsg.): Die Psychologie des Postfaktischen: Über Fake News, „Lügenpresse“, Clickbait & Co. Springer, Berlin, Heidelberg 2020, ISBN 978-3-662-58695-2, S.81–89, doi:10.1007/978-3-662-58695-2_8.
Michal Kosinski, David Stillwell, Thore Graepel:Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. In: Proceedings of the National Academy of Sciences. Band110, Nr.15, 9.April 2013, ISSN0027-8424, S.5802–5805, doi:10.1073/pnas.1218772110, PMID 23479631, PMC3625324(freier Volltext) – (pnas.org[abgerufen am 23.März 2020]).
Yilun Wang, Michal Kosinski:Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images. In: Journal of Personality and Social Psychology. Band114, Nr.2, Februar 2018, ISSN1939-1315, S.246–257, doi:10.1037/pspa0000098.
Andrew G Reece, Christopher M Danforth:Instagram photos reveal predictive markers of depression. In: EPJ Data Science. Band6, Nr.1, Dezember 2017, ISSN2193-1127, S.15, doi:10.1140/epjds/s13688-017-0110-z.
Gartner IT Glossary: „Big data is high-volume, high-velocity and high-variety in formation assets that demand cost- effective, innovative forms of information processing for enhanced insight and decision making“. Abgerufen am 15. Januar 2016 von: http://www.gartner.com/it-glossary/big-data
Michal Kosinski, David Stillwell, Thore Graepel:Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. In: Proceedings of the National Academy of Sciences. Band110, Nr.15, 9.April 2013, ISSN0027-8424, S.5802–5805, doi:10.1073/pnas.1218772110, PMID 23479631, PMC3625324(freier Volltext) – (pnas.org[abgerufen am 23.März 2020]).
Michal Kosinski, David Stillwell, Thore Graepel:Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. In: Proceedings of the National Academy of Sciences. Band110, Nr.15, 9.April 2013, ISSN0027-8424, S.5802–5805, doi:10.1073/pnas.1218772110, PMID 23479631, PMC3625324(freier Volltext) – (pnas.org[abgerufen am 23.März 2020]).
Yuval Noah Harari:Why Technology Favors Tyranny. In: The Atlantic. Oktober 2018, ISSN1072-7825 (theatlantic.com[abgerufen am 11.März 2019]).
Michal Kosinski, David Stillwell, Thore Graepel:Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. In: Proceedings of the National Academy of Sciences. Band110, Nr.15, 9.April 2013, ISSN0027-8424, S.5802–5805, doi:10.1073/pnas.1218772110, PMID 23479631, PMC3625324(freier Volltext) – (pnas.org[abgerufen am 23.März 2020]).
Yilun Wang, Michal Kosinski:Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images. In: Journal of Personality and Social Psychology. Band114, Nr.2, Februar 2018, ISSN1939-1315, S.246–257, doi:10.1037/pspa0000098.
Andrew G Reece, Christopher M Danforth:Instagram photos reveal predictive markers of depression. In: EPJ Data Science. Band6, Nr.1, Dezember 2017, ISSN2193-1127, S.15, doi:10.1140/epjds/s13688-017-0110-z.