Data Science and Management

Das Team "Data Science and Management" unterstützt die Forschungsbereiche des WIFO in Bezug auf Datenzugang, Datenbankpflege und Datenbankadministration sowie bei der Beschaffung, Verarbeitung, Analyse und Auswertung von sehr komplexen und großen Datenmengen. Der damit verbundene hohe Anspruch an Datenqualität und Datenkonsistenz ist für die gesamte Forschungstätigkeit des WIFO prägend.

Neue technologische Entwicklungen ermöglichen sowohl neue Methoden, große Datenmengen zu analysieren, als auch den Aufbau neuer Datensätze. Das WIFO sieht darin eine große Chance für die empirische Wirtschaftsforschung und eine evidenzbasierte Wirtschaftspolitik und nutzt daher diese neuen Verfahren sowohl im Rahmen von Forschungsprojekten als auch in seiner Grundlagenforschung.

Rezente Beispiele sind etwa der Aufbau eines Datensatzes zu Komplexitätsindikatoren (Product-Space-Indikatoren). Weitere komplexe Datensätze sind die Patentdatenbank des WIFO oder der Individualdatenbestand der Arbeitsmarktdatenbank des Sozialministeriums.

Abseits der Entwicklung von neuen Datenanalysemethoden und Datensätzen betreut das Team Data Science and Management u. a. das WDS – WIFO-DatenSystem, welches auch externen Nutzern und Nutzerinnen zur Verfügung steht. Dazu werden unterschiedliche Datenquellen aus dem In- und Ausland homogenisiert importiert und für wissenschaftliche Analysen und wirtschaftspolitische Entscheidungen aufbereitet.

 

Beispiele für die Datenvisualisierung

 

Publikationen

Die Mitglieder des Teams

Mag. Peter Reschenhofer

Detailansicht

Using PageRank in the Analysis of Technological Progress Through Patents. An Illustration for Biotechnological Inventions
WIFO Working Papers, 2017, (543), 49 Seiten
Online seit: 10.10.2017 0:00
This paper examines whether PageRank algorithms are a valid instrument for the analysis of technical progress in specific technological fields by means of patent citation data. It provides evidence for patent data in biotechnology. Recent literature has been critical with regard to the use of PageRank for the analysis of scientific citation networks. The results reported in this paper indicate, however, that with some minor adaptations and careful interpretation of the results the algorithm can be used to capture some important stylised facts of technical progress and the importance of single patents relatively well especially if compared to indicators based on direct inward citations only.
Forschungsbereich:Industrieökonomie, Innovation und internationaler Wettbewerb
Sprache:Englisch