Das i-share Simulationstool: Mit welcher Analysestrategie kann die Komplexität der gesammelten Daten bewältigt werden?


Der entwickelte Lösungsansatz zur Modellierung von Wirkungen der Sharing Economy führt zu einer großen Komplexität bei der Auswertung der gesammelten Daten. Der Datensatz umfasst Angaben von 571 Organisationen aus 20 Sharing Formen, er hat 670 Spalten mit 183 Skalen und 954 Kategorien. Als weitere Verkomplizierung kommt hinzu, dass sowohl aus Sub-Indikatoren aggregierte Indikatoren als auch Nebenrechnungen erstellt werden müssen. Wie lässt sich ein solcher Datensatz unter den beschriebenen Nebenbedingungen auswerten? Im vorliegenden Kapitel beschreiben Achim Oberg, Olaf Kellermeier, Dominika Wruk, Tino Schöllhorn und Stefan Berwing die Analysestrategie bei i-share.

Die Analysestrategie wird in vier Schritten beschrieben:

  • Modellierungssoftware zum Umgang mit enormer Komplexität bei Datenauswertung
  • Der i-share Graphenautomat zur Modellierung der Wirkungszusammenhänge
  • Visualisierung von IOO Modellen
  • Von IOO zu IOOI Modellen durch Projektion und Aggregation

Den vollständigen i-share Report III finden sie hier


11.04.22

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