Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10419/182530
Authors: 
Fritsch, Manuel
Goecke, Henry
Kulpa, Andreas
Year of Publication: 
2018
Series/Report no.: 
IW-Report 35/2018
Abstract: 
[Einleitung] Dieser Projektabschlussbericht fasst die Ergebnisse des gemeinsamen Projektes der DATAlovers AG, dem Institut der deutschen Wirtschaft und der IW Consult zusammen. Das Konsortium hat sich zusammengeschlossen um zu evaluieren, inwieweit Machine Learning Ansätze in Kombination mit den Inhalten von Unternehmensinternetseiten als primäre Informationsquelle für die wissenschaftliche Forschung angewendet werden können. Die grundlegende Aufgabenstellung des Projektes besteht darin zu klären, ob die Kombination aus den neuen Methoden des maschinellen Lernens und den Texten von Internetseiten bei der Identifikation von unternehmerischen Zwillingen wissenschaftlichen Ansprüchen genügt. Hierbei sollen validierte Informationen zu einer vergleichsweise kleinen Zahl an Unternehmen auf die Gesamtheit der Unternehmen übertragen werden. Bei einem Erfolg des Ansatzes würde dies bedeuten, dass mit einer kostengünstigen Methode Ergebnisse für alle deutschen Unternehmen gewonnen werden können. Durch diese „quasi-Vollerhebung“ würden sich viele weitere Anwendungsmöglichkeiten für ein Forschungsinstitut eröffnen. Die Aufgabenteilung in diesem Projekt gestaltet sich wie folgt: Das Institut der deutschen Wirtschaft und die IW Consult liefern die originären Informationen der Unternehmen und übernehmen die Quantifizierung der Ergebnisse. DATAlovers bringt als originäre Daten die Texte der Internetseiten aller deutschen Unternehmen mit ein, trainiert mit der gesamten Datenmenge einen Algorithmus und bestimmt die Prognosen des Algorithmus. Allgemein stellt die beschriebene Aufgabe ein Klassifizierungsproblem dar: Mit Hilfe einer großen Datenmenge soll für jedes deutsche Unternehmen entschieden werden, ob es zu einer spezifischen Gruppe gehört oder nicht. Für derartige Fragestellungen bietet sich die Verwendung von Machine Learning Methoden an. Da die Zielgrößen (die jeweiligen Gruppen) bekannt sind, ist die Klasse des überwachten maschinellen Lernens (im Gegensatz zum unüberwachten maschinellen Lernen) anzuwenden. Hierzu gehören beispielsweise die Methoden Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine oder Decision Tree (vgl. ausführlicher dazu Brownlee, 2016; Provost/Fawcett, 2013). Diese Ansätze werden vermehrt in der aktuellen Forschung und in der Statistik eingesetzt. Beispielsweise werden die Methoden von Feuerhake/Dumpert (2016) bei der Klassifizierung von Unternehmen in die deutsche Handwerksstatistik verwendet. Dumpert et al. (2016) verwenden diese Ansätze, um Unternehmen in den sogenannten Dritten Unternehmenssektor einzusortieren, bei Finke et al. (2017) erfolgt eine Zuordnung der Müttereigenschaft bei Frauen und Dumpert/Beck (2017) verwenden diese Methoden zur Klassifikation der Staatsangehörigkeit bei Personen. Des Weiteren werden aktuell Machine Learning Algorithmen verwendet, um Datensätze miteinander zu verknüpfen (z. B. Schild et. al., 2017). Damit lässt sich dieses Projekt, von der Methode her, den aktuellen Ansätzen in der amtlichen Statistik zuordnen.
Document Type: 
Research Report
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