Bedrohungen und Chancen frühzeitig erkennen - Akalan, Rodi,Brink, Siegrun,Icks, Annette,Wolter, Hans-Jürgen (Institut für Mittelstandsforschung Bonn, 2023)
Der Mittelstand ist derzeit mit vielfältigen Krisen konfrontiert. Eine frühe Erkennung relevanter Herausforderungen und Chancen ermöglicht es den mittelständischen Unternehmen und der Wirtschaftspolitik, sich darauf vorzubereiten und die geeigneten Rahmenbedingungen zu setzen. Gegenwärtig erfolgt die Früherkennung zumeist anhand von Konjunkturindikatoren, die i.d.R. anhand konkreter Zahlenwerte Rückschlüsse auf die zukünftige Wirtschaftsentwicklung ziehen. Eine systematische Auswertung wirtschaftsrelevanter Textdaten erfolgt nicht. Hier setzt das in der vorliegenden Studie entwickelte innovative Früherkennungskonzept an, das KI-gestützt Textdaten aus Medien und Wirtschaft effizient analysiert und Themen extrahiert. Mithilfe von Praxistests zeigen wir, dass das Konzept zuverlässig funktioniert und relevante Themen frühzeitig erkennen kann. Currently, SMEs are confronted with several crises. The early detection of relevant threats and opportunities enables SMEs and economic policymakers to be prepared and set the appropriate framework conditions. Early detection is often based on economic indicators that develop forecasts with the help of structured data (usually numbers). Moreover, information from text data is not analysed systematically in current economic indicators. Hence, the present study develops an innovative early detection concept that efficiently analyses text data from the media and economy. The AI-based concept can analyse large amounts of text data and extract relevant topics. With the help of multiple tests with real data, we show that the concept delivers reliable results and can recognise relevant topics at an early stage.
10419/280979
Keywords: Graue Literatur; Früherkennung; Themen; Topic Modeling; Maschinelles Lernen; early detection; topics; topic modeling; machine learning