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Big Data (German Wikipedia)

Analysis of information sources in references of the Wikipedia article "Big Data" in German language version.

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aerztezeitung.de

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arstechnica.com

computerwoche.de

crackedlabs.org

danah.org

dasmagazin.ch

deutschlandfunk.de

deutschlandfunkkultur.de

deutschlandradiokultur.de

dievolkswirtschaft.ch

doi.org

  • 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. Band 176). Springer International Publishing, 2014, ISBN 978-3-319-06694-3, S. 50–60, doi:10.1007/978-3-319-06695-0_5.
  • Ricardo Buettner: A Framework for Recommender Systems in Online Social Network Recruiting: An Interdisciplinary Call to Arms. 47th Annual Hawaii International Conference on System Sciences. IEEE, Big Island, Hawaii 2014, S. 1415–1424, doi:10.13140/RG.2.1.2127.3048 (englisch).
  • 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. Band 28, 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. Band 110, Nr. 15, 9. April 2013, ISSN 0027-8424, S. 5802–5805, doi:10.1073/pnas.1218772110, PMID 23479631, PMC 3625324 (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. Band 114, Nr. 2, Februar 2018, ISSN 1939-1315, S. 246–257, doi:10.1037/pspa0000098.
  • Andrew G Reece, Christopher M Danforth: Instagram photos reveal predictive markers of depression. In: EPJ Data Science. Band 6, Nr. 1, Dezember 2017, ISSN 2193-1127, S. 15, doi:10.1140/epjds/s13688-017-0110-z.

faz.net

fraunhofer.de

iais.fraunhofer.de

gartner.com

  • 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

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  • 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. Band 110, Nr. 15, 9. April 2013, ISSN 0027-8424, S. 5802–5805, doi:10.1073/pnas.1218772110, PMID 23479631, PMC 3625324 (freier Volltext) – (pnas.org [abgerufen am 23. März 2020]).

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  • 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. Band 110, Nr. 15, 9. April 2013, ISSN 0027-8424, S. 5802–5805, doi:10.1073/pnas.1218772110, PMID 23479631, PMC 3625324 (freier Volltext) – (pnas.org [abgerufen am 23. März 2020]).

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  • The Time Has Come: Analytics Delivers for IT Operations. Data Center Journal, archiviert vom Original (nicht mehr online verfügbar) am 24. Februar 2013; abgerufen am 18. Februar 2013.
  • Ben Bergen: Big Data im Schulunterricht. (PDF) Archiviert vom Original am 19. November 2018; abgerufen am 19. November 2018.
  • Weichert fordert Hinterfragung und Erforschung von „Big Data“. 18. März 2013, archiviert vom Original (nicht mehr online verfügbar) am 2. Dezember 2013; abgerufen am 21. März 2013.

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  • Yuval Noah Harari: Why Technology Favors Tyranny. In: The Atlantic. Oktober 2018, ISSN 1072-7825 (theatlantic.com [abgerufen am 11. März 2019]).

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  • Edd Dumbill: What is big data? An introduction to the big data landscape. (Memento vom 23. April 2014 im Internet Archive) auf: strata.oreilly.com, 11. Januar 2012.
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  • Weichert fordert Hinterfragung und Erforschung von „Big Data“. 18. März 2013, archiviert vom Original (nicht mehr online verfügbar) am 2. Dezember 2013; abgerufen am 21. März 2013.

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  • Yuval Noah Harari: Why Technology Favors Tyranny. In: The Atlantic. Oktober 2018, ISSN 1072-7825 (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. Band 110, Nr. 15, 9. April 2013, ISSN 0027-8424, S. 5802–5805, doi:10.1073/pnas.1218772110, PMID 23479631, PMC 3625324 (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. Band 114, Nr. 2, Februar 2018, ISSN 1939-1315, S. 246–257, doi:10.1037/pspa0000098.
  • Andrew G Reece, Christopher M Danforth: Instagram photos reveal predictive markers of depression. In: EPJ Data Science. Band 6, Nr. 1, Dezember 2017, ISSN 2193-1127, S. 15, doi:10.1140/epjds/s13688-017-0110-z.

zeit.de