Search

[ES] En este trabajo final de grado se busca analizar el comportamiento de los valores y depreciación en el mercado de la maquinaria de ocasión, específicamente el mercado de cabezas tractoras. Para ello, se empleó el lenguaje de programación R mediante el que se pretende alcanzar una técnica interactiva para la recolección de la información y construcción de modelos OLS de regresión. El cálculo de la depreciación de la maquinaria con fines valorativos suele hacerse asumiendo una depreciación lineal a imitación de la amortización lineal comúnmente empleada en el ámbito contable y fiscal. Sin embargo, este patrón de depreciación puede no ser adecuado en todas la ocasiones. En aquellos casos con un mercado secundario es posible contrastar si otro tipo de modelos de depreciación reflejan mejor el comportamiento del valor. Actualmente, existe una gran cantidad de información disponible en internet, principalmente de activos en mercados secundarios, que permiten obtener los datos para poder estudiar el comportamiento de el precio de estos activos en función de diversas variables. En este trabajo se emplea una técnica para la recolección de la información conocida como WebScraping, la cual es capaz de obtener datos específicos, precisos, fiables y ajustados a las necesidades de cada caso de forma automatizada. Posteriormente se lleva a cabo el tratamiento de la base de datos bruta, para eliminar aquellos valores que se desvien mucho de las observaciones y generen valoraciones incorrectas. Con el fin de obtener una visión general representativa de la depreciación que llegan a sufrir estos activos, se desarrollan diversos modelos de regresión mínimo cuadrática (lineal, exponencial y potencial) y se relaciona la antigüedad de estos activos con su valor y a su vez, se relaciona el efecto que puede llegar a tener la marca en el modelo de la cabeza tractora o el país de donde provenga la maquinaria., [EN] In this final degree work we seek to analyze the behavior of the values and depreciation in the used machinery market, specifically the tractor heads market. For this purpose, the R programming language will be used to achieve an interactive technique for the collection of information and construction of OLS regression models. The calculation of machinery depreciation for valuation purposes is usually made assuming straight-line depreciation in imitation of the straight-line depreciation commonly used in the accounting and tax fields. However, this depreciation pattern may not be appropriate in all cases. In those cases with a secondary market, it is possible to test whether other types of depreciation models better reflect the behavior of the value. Currently, there is a large amount of information available on the Internet, mainly of assets in secondary markets, which allows to obtain the information to study the behavior of the price of these assets as a function of several variables. In this work we use a technique for the collection of information known as WebScraping, which is capable of obtaining specific, accurate, reliable and adjusted to the needs of each case in an automated way. Subsequently, the raw database is processed to eliminate those values that deviate greatly from the observations and generate incorrect valuations. In order to obtain a representative overview of the depreciation that these assets undergo, various minimum quadratic regression models (linear, exponential and potential) are developed and the age of these assets is related to their value and, in turn, the effect that the make and model of the tractor unit or the country of origin of the machinery may have is related.

Розмір пояснювальної записки – 107 аркушів, містить 20 ілюстрацій, 28 таблиць, 3 додатки, 21 посиланя на джерела. Актуальність теми. З кожним роком даних стає все більше, вони можуть принести користь в будь-якій сфері нашого життя за умови правильної обробки. Тема роботи є актуальною, оскільки на сьогодні універсального засобу для збору надвеликих масивів текстових даних з різних джерел не існує. Метою роботи є створення уніфікації структури та формату надвеликих масивів текстових даних за рахунок використання архітектурних рішень, які дозволяють користувачам розширювати його для власних цілей з мінімальними зусиллями. Для досягнення цієї мети необхідно вирішити такі задачі: - порівняльний аналіз наявних рішень для збору надвеликих масивів текстових даних; - формулювання технічних особливостей збору надвеликих масивів текстових даних; - розробка уніфікованої структури надвеликих текстових даних, зібраних з різних джерел; - розробка програмного забезпечення для збору надвеликих масивів текстових даних; - реалізація модульної архітектури в програмному рішенні; - оцінка ефективності запропонованого рішення. Об'єктом дослідження роботи є математичне, інформаційне та програмне забезпечення збору надвеликих масивів текстових даних. Предметом дослідження є методи збору надвеликих масивів текстових даних. Науковою новизною роботи є створення уніфікованого структури даних для джерел великих текстових даних різної природи, що включає зберігання мітки часу та джерела даних, а також декларування строгої структури. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості використання запропонованої уніфікованої структури для інтеграції між різними системами збору надвеликих масивів текстових даних. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами: дисертаційна робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Методи та технології високопродуктивних обчислень та обробки надвеликих масивів даних». Державний реєстраційний номер 0117U000924. Апробація: Основні положення роботи доповідались і обговорювались на III Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (Soft-Tech-2022)». Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Кувічка М.Є. Уніфікація структури надвеликих масивів текстових даних, зібраних з різних джерел / М.Є. Кувічка, Ю.О. Олійник // Матеріали III Всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2022 осінь) – м. Київ: НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського», 23-25 листопада 2022 р. Розмір пояснювальної записки – 107 аркушів, містить 20 ілюстрацій, 28 таблиць, 3 додатки, 21 посиланя на джерела. Актуальність теми. З кожним роком даних стає все більше, вони можуть принести користь в будь-якій сфері нашого життя за умови правильної обробки. Тема роботи є актуальною, оскільки на сьогодні універсального засобу для збору надвеликих масивів текстових даних з різних джерел не існує. Метою роботи є створення уніфікації структури та формату надвеликих масивів текстових даних за рахунок використання архітектурних рішень, які дозволяють користувачам розширювати його для власних цілей з мінімальними зусиллями. Для досягнення цієї мети необхідно вирішити такі задачі: - порівняльний аналіз наявних рішень для збору надвеликих масивів текстових даних; - формулювання технічних особливостей збору надвеликих масивів текстових даних; - розробка уніфікованої структури надвеликих текстових даних, зібраних з різних джерел; - розробка програмного забезпечення для збору надвеликих масивів текстових даних; - реалізація модульної архітектури в програмному рішенні; - оцінка ефективності запропонованого рішення. Об'єктом дослідження роботи є математичне, інформаційне та програмне забезпечення збору надвеликих масивів текстових даних. Предметом дослідження є методи збору надвеликих масивів текстових даних. Науковою новизною роботи є створення уніфікованого структури даних для джерел великих текстових даних різної природи, що включає зберігання мітки часу та джерела даних, а також декларування строгої структури. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості використання запропонованої уніфікованої структури для інтеграції між різними системами збору надвеликих масивів текстових даних. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами: дисертаційна робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Методи та технології високопродуктивних обчислень та обробки надвеликих масивів даних». Державний реєстраційний номер 0117U000924. Апробація: Основні положення роботи доповідались і обговорювались на III Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (Soft-Tech-2022)». Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1) Кувічка М.Є. Уніфікація структури надвеликих масивів текстових даних, зібраних з різних джерел / М.Є. Кувічка, Ю.О. Олійник // Матеріали III Всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2022 осінь) – м. Київ: НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського», 23-25 листопада 2022 р. Explanatory note size – 107 pages, contains 20 illustrations, 28 tables, 3 applications, 21 references. Topicality. Every year, the amount of data is increasing, it can be useful in any area of our life, provided it is properly processed. The topic of the work is relevant, because today there is no universal tool for collecting extremely large arrays of text data from various sources. The goal of the work is to unify the structure and format of super-large arrays of text data through the use of architectural solutions that allow users to expand it for their own purposes with minimal effort. To achieve this goal, it is necessary to solve the following problems: - perform the comparative analysis of available solutions for collecting super-large arrays of text data; - formulation of the technical features of the collection of extremely large arrays of text data; - development of a unified structure of super-large text data collected from various sources; - development of software for collecting extremely large arrays of text data; - implementation of modular architecture in a software solution; - evaluation of the effectiveness of the proposed solution. The object of research of the work is mathematical, informational and software for collecting super-large arrays of text data. The subject of research is methods of collecting extremely large arrays of textual data. The scientific novelty of the work is the creation of a unified data structure for the sources of large text data of various nature, which includes the storage of the time stamp and data source, as well as the declaration of a strict structure. The practical significance of the obtained results lies in the possibility of using the proposed unified structure for integration between different systems for collecting extremely large arrays of text data. Relationship with working with scientific programs, plans, topics. The work was performed at the Department of Informatics and Software Engineering of the National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute” in the framework of the topic “Methods and technologies of highperformance computing and big data processing”. State registration number 0117U000924. Approbation. The main provisions of the work were reported and discussed at the III All-Ukrainian scientific and practical conference of young scientists and students "Software engineering and advanced information technologies (Soft-Tech- 2022)". Publications. The scientific provisions of the dissertation were published in: 1) Kuvichka M.Y. Unification of the structure of super-large arrays of text data collected from various sources / M.Y. Kuvichka, Yu.O. Oliinyk // Materials of the III All-Ukrainian scientific and practical conference of young scientists and students "Software engineering and advanced information technologies" (SoftTech- 2022 autumn) - Kyiv: NTUU "KPI them. Igor Sikorsky", November 23-25, 2022. Explanatory note size – 107 pages, contains 20 illustrations, 28 tables, 3 applications, 21 references. Topicality. Every year, the amount of data is increasing, it can be useful in any area of our life, provided it is properly processed. The topic of the work is relevant, because today there is no universal tool for collecting extremely large arrays of text data from various sources. The goal of the work is to unify the structure and format of super-large arrays of text data through the use of architectural solutions that allow users to expand it for their own purposes with minimal effort. To achieve this goal, it is necessary to solve the following problems: - perform the comparative analysis of available solutions for collecting super-large arrays of text data; - formulation of the technical features of the collection of extremely large arrays of text data; - development of a unified structure of super-large text data collected from various sources; - development of software for collecting extremely large arrays of text data; - implementation of modular architecture in a software solution; - evaluation of the effectiveness of the proposed solution. The object of research of the work is mathematical, informational and software for collecting super-large arrays of text data. The subject of research is methods of collecting extremely large arrays of textual data. The scientific novelty of the work is the creation of a unified data structure for the sources of large text data of various nature, which includes the storage of the time stamp and data source, as well as the declaration of a strict structure. The practical significance of the obtained results lies in the possibility of using the proposed unified structure for integration between different systems for collecting extremely large arrays of text data. Relationship with working with scientific programs, plans, topics. The work was performed at the Department of Informatics and Software Engineering of the National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute” in the framework of the topic “Methods and technologies of highperformance computing and big data processing”. State registration number 0117U000924. Approbation. The main provisions of the work were reported and discussed at the III All-Ukrainian scientific and practical conference of young scientists and students "Software engineering and advanced information technologies (Soft-Tech- 2022)". Publications. The scientific provisions of the dissertation were published in: 1) Kuvichka M.Y. Unification of the structure of super-large arrays of text data collected from various sources / M.Y. Kuvichka, Yu.O. Oliinyk // Materials of the III All-Ukrainian scientific and practical conference of young scientists and students "Software engineering and advanced information technologies" (SoftTech- 2022 autumn) - Kyiv: NTUU "KPI them. Igor Sikorsky", November 23-25, 2022.

En el segle XXI, l'estadística i el big data és un fenomen en auge, no només en empreses de màrqueting i publicitat, també apareixen en esports col·lectius com el futbol o el basquetbol amb l'objectiu de maximitzar les probabilitats de guanyar. Però no tots els equips disposen de pressupostos enormes al que dedicar-hi esforços econòmics majúsculs. Aquest treball, amb la finalitat d'apropar aquest aspecte als clubs amb recursos limitats, mostra el desenvolupament d'una plataforma web per l'scouting de jugadors de basquetbol en l'àmbit semiprofessional. Definim scouting com a analitzar, observar i recopilar informació de jugadors amb dos motius, fitxar-los pels seus equips o veure'ls per jugar en contra seva. Per tal de fer aquest desenvolupament s'ha accedit a la pàgina web de la Federació Espanyola de Basquetbol, i mitjançant tècniques de webscraping i bases de dades, s'ha recopilat tota la informació de tots els partits jugats des de fa trenta anys. Amb aquestes dades, s'ha fet una pàgina web que les mostri d'una forma accessible i ordenada, per tal d'oferir aquesta informació a clubs, directors esportius, o cossos tècnics en general, d'una manera còmoda per a tothom. Com a pas previ a la creació de la pàgina web, s'ha consultat a diferents experts en temes de basquetbol quin tipus de dades es creien rellevants per mostrar, i posteriorment s'ha fet una especificació UML dels requisits obtinguts, que amb aquests, s'ha pogut elaborar un disseny final. La implementació dels algorismes de webscraping ha sigut amb les llibreries Selenium i BeautifulSoup de Python. En el backend, s'ha utilitzat Postgres com a base de dades SQL, i Node.JS com a API per accedir-hi. Finalment, s'ha emprat React per el frontend. In XXI century, statistics and big data have become a trend, not only in advertising and marketing companies, but in team sports as soccer or basketball too, with the objective of increasing their winning probabilities. But not all teams have a huge budget to invest in such a financial effort. This project, with the intention of bringing this aspect to the clubs with limited resources, show the development of a web platform for the scouting of basketball players in the semi-professional field. We define scouting as the analysis, observation and gathering of player's information for two purposes, signing them for their teams, or watching them play against you. For this development, we have accessed the website of the Spanish Basketball Federation, and through web scraping techniques and databases, we have collected all the information of all the games played for thirty years. With this data, a website has been created, that shows them in an accessible and orderly way, with the aim of offering this information to clubs, sports directors or staff in general, in a comfortable way for everyone. Previously, different experts in basketball were asked on what types of data were considered relevant to shows, and later we made a UML with the results obtained, which were used to create a final design. Web scraping algorithms were implemented with Selenium and BeautifulSoup libraries in Python. In backend, Postgres has been used as SQL database, and Node.JS as an API to access it. Finally, React has been used for the frontend.

[EN] In this report we define a proxy that can explain Germany´s precariousness at the district level by relating socio-economic variables to the distribution of parcel centers for the years 2011 and 2019. This precariousness indicator is an aggregated indicator which is composed by 5 socio-economic variables and its consequent normalization processes. These 5 socio-economic variables, which are mainly related to unemployment, form the normalized indicator "precariousness" on a scale from 0 (less) to 8 (most), with equal weighting. The challenge in this project is to webscrape all relevant logistics centres of different competitors in the courier industry and map them on a district level in order to later, when matching the socioeconomic indicators with this dataset, highlight the regions where Amazon operates. Therefore, we could raise the question whether Amazon operates systematically in regions with relative precariousness or not. To answer this question, we address the chosen socio-economic variables by running descriptive statistics by looking at how the standard deviations perform. Consequently, we examine the collinearity of the 5 variables by means of a correlation matrix and PCA. Finally, we compare the two resulting maps for 2011 and 2019 and assess their precariousness.

A growing proportion of the population is engaging in recreational psychedelic use. Psychedelics are uniquely capable of reliably occasioning mystical experiences in ordinary humans without contemplative or religious backgrounds. While clinical research has made efforts to characterize psychedelic experiences, comparably little is understood about how humans naturalistically engage with psychedelics. The present study employs a mixed-methods approach to examine the content and implications of psychedelic and mystical experiences, occurring outside of laboratory settings. We use text mining analyses to arrive at a qualitative description of psychedelic experiential content by abstracting from over two-thousand written reports of first-person psychedelic experiences. Following up, we conducted quantitative analyses on psychometric data from a large survey (N = 1424) to reveal associations between psychedelic use practices, complete mystical experiences, and psychological wellbeing. Topic-modelling and sentiment analyses present a bottom-up description of human interactions with psychedelic compounds and the content of such experiences. Psychometric results suggest psychedelic users encounter complete mystical experiences in high proportions, dependent on factors such as drug type and dose-response effects. Furthermore, a salient association was established between diverse metrics of wellbeing and those with complete mystical experiences. Our results paint a new picture of the growing relationships between humans and psychedelic experiences in the real-world use context. Ordinary humans appear to encounter complete mystical experiences via recreational psychedelic use, and such experiences are strongly associated with improved psychological wellbeing.

Diese Studie zeigt am Beispiel von Südniedersachsen, wie mit der Methodik des Webscrapings effizient Informationen zu regionalen Akteuren wie Forschungseinrichtungen und Unternehmen gewonnen werden können. Webscraping beschreibt das systematische Auslesen der Inhalte von Webseiten und deren anschließende statistischer Analyse z.B. im Hinblick auf spezifische Technologien oder Strukturmerkmale von Unternehmen. Auf diesem Wege können gemeinsame technologische Schwerpunkte identifiziert werden, wodurch effizient Netzwerkaktivitäten und Projektverbünde zwischen den Akteuren aufgebaut werden können. Akteuren der Wirtschafts- und Innovationsförderung bietet dies ein innovatives Werkzeug, um die regionalen Innovationsnetzwerke strukturiert auszubauen und neue Kooperationen zu etablieren. Die Studie skizziert verschiedene Anwendungsmöglichkeiten am Beispiel von Südniedersachsen. Zum einen werden regionale Spezialisierungen bei Unternehmen und Forschungseinrichtungen in den Bereichen Wasserstoff und Lasertechnologie aufgezeigt. Ferner erfolgt eine Zuordnung von Unternehmen und Forschungseinrichtungen zu verschiedenen Technologieschwerpunkten. Übergreifend stellt Webscraping ein innovatives und effizient einsetzbares Instrument für regionale Innovationsakteure dar, das die regionale Koordination und den strukturierten, themenbezogenen Ausbau von Innovationsnetzwerken erleichtert., Göttinger Beiträge zur Handwerksforschung ; 62

El trabajo se enmarca en una investigación sobre comunicación política en entornos digitales, que pretende analizar los procesos de construcción de discursos de medios digitales de La Plata y los de campaña de los/as políticos/as en Twitter, y en paralelo, realizar un seguimiento diario durante el período de campaña electoral para las elecciones generales de La Plata en 2019., The work is framed in a research on political communication in digital environments, which aims to analyze the processes of construction of discourses of digital media in La Plata and those of politicians' campaign on Twitter, and in In parallel, carry out daily monitoring during the electoral campaign period for the general elections of La Plata in 2019., Facultad de Periodismo y Comunicación Social

[ES] La utilización de librerías en lenguajes de programación de alto nivel como R es una práctica que supone ahorros de tiempo y recursos a la hora de llevar a cabo proyectos de cualquier ámbito o escala. Es tal esta afirmación, que no se concibe el desarrollo de ningún proyecto sin la utilización de estas a lo largo del mismo. En este trabajo pretendemos aportar nuestro granito de arena creando uno de estos paquetes y enfocando el mismo hacia el análisis web de empresas, con el objetivo de poder emplear la información presente en estas para fines de análisis web, marketing digital, toma de decisiones de negocio o cualquier otra tarea relacionada con el mundo de la empresa.

European Papers - A Journal on Law and Integration, 2021 6(2), 913-921, I. Introduction: why a database of lawyers at the Court of Justice is an important new tool for socio-legal inquiry. - II. The construction of the database. - III. The Court as a place of confluence. - IV. How to complement the analysis? - V. Concluding remarks., This Article presents a database of lawyers being built within the Court of Justice in the Archives project. Recent studies, relying on actor-centred approaches, have fostered a renewed interest in European lawyers. While vis-its of these lawyers in Luxembourg have fostered the development of transnational legal networks and participated to the acculturation of the Court's informal and formal rules, they remain largely under-studied. We therefore suggest to analyse the Court as a "place of confluence", where different professional groups meet during the course of the proceedings. The database precisely aims at mapping the networks of lawyers that take shape in Luxembourg. Providing statistical analysis of the structuration and evolutions of the Europe of lawyers (agents of the European institutions or Member States, law professors or private practitioners), we suggest that the database could contribute to a better understanding of transformations in the European legal field.

Diese Vorstudie zeigt beispielhaft, wie mit der Methodik des Webscrapings, d.h. einem systematischen Abruf und statistischer Analyse von Webseiten, Erkenntnisse über Bildungseinrichtungen gewonnen werden. Anhand von zwei Teilstudien über 200 niedersächsische sowie 173 Bildungseinrichtungen aus Nordrhein-Westfalen wird eine strukturelle und inhaltsbezogene Analyse der Webseiten durchgeführt. Der Fokus liegt dabei auf dem Digitalisierungsgrad und der Nutzung digitaler Technologien durch die Bildungseinrichtungen. Übergreifend stellt Webscraping ein innovatives und effizient einsetzbares Instrument für die systematische Analyse der Entwicklung von Bildungseinrichtungen im Feld der Digitalisierung dar.

Auf Basis der Handwerksrolle der Handwerkskammer Hildesheim-S��dniedersachsen analysiert diese Studie die digitalen Pr��senzen der Mitgliedsbetriebe. Von den 7.422 Betrieben des Kammerbezirks (Stand Fr��hjahr 2020) sind rund 90 % der Betriebe im Internet auffindbar; eine eigene Website unterhalten 3.661 Betriebe. Diese Webseiten wurden f��r eine Webscraping-Analyse genutzt. Die Studie illustriert dabei das gro��e Potenzial des Webscrapings f��r die Informations-gewinnung ��ber die Betriebe eines Kammerbezirks. Durch das effiziente Durchsuchen aller durch die Betriebe ver��ffentlichten Inhalte k��nnen allgemeine Aussagen ��ber den Kammerbezirk, ��ber Gewerbegruppen oder einzelne Gewerke getroffen werden, die auf einer strategischen Ebene bei der Entscheidungsfindung unterst��tzen k��nnen. Ebenso kann auf operativer Ebene die Suche nach Betrieben mit spezifischen Eigenschaften, Zielen oder Technologien deutlich effizienter und umfassender erfolgen, was f��r die Ausrichtung von Angeboten der Kammer von gro��em Vorteil sein kann. Um die breite Einsetzbarkeit des Webscrapings zu illustrieren, werden folgende Auswertungen beispielhaft vorgenommen: ��� Strukturanalyse der digitalen Pr��senz des Handwerks im Kammerbezirk, die eine umfassende St��rken-Schw��chen-Analyse ihres Digitalisierungsgrads im Bereich des Marketings erm��glicht. ��� Eine Analyse der Verlinkungen auf allen Webseiten, die Aufschluss ��ber Vernetzungsstrukturen und Einbindung in Wertsch��pfungsketten der Betriebe gibt. ��� Eine Strukturanalyse der Nutzung von Social Media als Erg��nzung oder Substitut der Webseiten. ��� Eine Detailsuche nach der DSGVO-Kompatibilit��t der untersuchten Webseiten. ��� Eine Strukturanalyse der digitalen Fachkr��ftegewinnung sowie Identifikation von digital besonders aktiven Betrieben, die als Best-Practice-Beispiel dienen k��nnen. ��� Eine Analyse der Innovationst��tigkeit der Betriebe durch eine Stichwortsuche aktueller, innovativer Technologien. ��� Eine Detailsuche nach der Nutzung von 3D-Druck und Drohnen und eine kartografische Darstellung der Betriebe, die diese Technologien nutzen. ��� Eine Analyse, welche Betriebe Forschungsvernetzungen pflegen und welche Betriebe Online-Shops betreiben. ��� Eine Strukturanalyse der Reaktion der Betriebe auf die Corona-Lage. F��r alle diese beispielhaft herausgegriffenen Bereiche k��nnen sowohl strukturelle Aussagen getroffen als auch individuelle Betriebe identifiziert werden., G��ttinger Beitr��ge zur Handwerksforschung ; 55

Die Insolvenzstatistik ist seit Beginn der Corona-Pandemie noch stärker in den öffentlichen Fokus gerückt. Seit Mai 2020 veröffentlicht das Statistische Bundesamt einen Frühindikator, der die amtlichen Ergebnisse der Insolvenzstatistik ergänzt. Dadurch ist es möglich, Entwicklungen im bundesweiten Insolvenzgeschehen zwei Monate früher als zuvor zu identifizieren. Für den Frühindikator verwendet das Statistische Bundesamt die Angaben einer öffentlichen Internetseite zu Insolvenzbekanntmachungen, eine bisher ungenutzte Datenquelle. Der Aufsatz beschreibt die Entwicklung sowie die ersten Ergebnisse des Frühindikators und analysiert das aktuelle Insolvenzgeschehen in Deutschland. Since the beginning of the coronavirus pandemic, insolvency statistics have increasingly become a focus of public attention. Since May 2020, the Federal Statistical Office has published a flash indicator to supplement the results of the official insolvency statistics. This enables trends in the total insolvency figures for Germany to be identified two months earlier than before. The Federal Statistical Office uses a new data source, namely a public website with insolvency announcements, for compiling the flash indicator. This article describes the development and first results of the flash indicator, and it analyses the current insolvency situation in Germany.

Researchers and #Journalists require large amounts of data to provide accurate #analysis or reports. We can help #gather data about weather, third world development, crime, local and global #trends data to power your next research project or news story. Visit: https://hirinfotech.com/website-scraping/

Data has the power to introduce clarity to empower your business to make the right decisions, at the right time. Presenting cutting edge #datascraping services to empower you with real knowledge. Interested to know more? Read here -https://hirinfotech.com/enterprise-web-crawling-service/

[EN] Getting an overview of the innovative companies in a country is a challenging task. Traditionally, this is done by sending a questionnaire to a sample of large companies. For this an alternative approach has been developed: determining if a company is innovative by studying the text on the main page of its website. The text-based model created is able to reproduce the results from the survey and is also able to detect small innovative companies, such as startups. However, model stability was found to be a serious problem. It suffered from model degradation which resulted in a gradual decrease in the detection of innovative companies. The accuracy of the model dropped from 93% to 63% over a period of one year. In this paper this phenomenon is described and the data underlying it is studied in great detail. It was found that the combination of the inactivity of a subset of websites and changes in the composition of the words on company websites over time produced this effect. A solution for dealing with this phenomenon is presented and future research is discussed.

Producing an overview of innovative companies in a country is a challenging task. Traditionally, this is done by sending a questionnaire to a sample of companies. This approach, however, usually only focuses on large companies. We therefore investigated an alternative approach: determining if a company is innovative by studying the text on its website. For this task a model was developed based on the texts of the websites of companies included in the Community Innovation Survey of the Netherlands. The latter is a survey carried out every two years that focusses on the detection of innovative companies with 10 or more working persons. We found that the text-based model developed was able to reproduce the result from the Community Innovation Survey and was also able to detect innovative companies with less than 10 employees, such as startups. Model stability, model bias, the minimal number of words extracted from a website and companies without a website were found to be important issues in producing high quality results. How these issues were dealt with and the findings on the number of innovative companies with large and small numbers of employees are discussed in the paper.

Headless Chrome is a headless web browser that became extremely popular thanks to the node.js chrome-remote-interface and puppeteer libraries. A headless web browser can be used for different goals: web scrapping, testing web applications (e.g. for Shiny apps), screenshots or PDF generation of web pages. Several R packages as RSelenium and webdriver offer high-level interfaces to headless web browsers. In this communication, we will present an R package named crrri that provides a low-level interface to headless Chrome using theChrome Developer Protocol. It offers an access to the most advanced features of headless Chrome from R. The crrri package has small system dependencies: the only dependency is Chromium/Chrome. Its API is close to node.js libraries: node.js scripts for headless Chrome can be easily transcripted in R. Through several examples, weshow different applications of headless Chrome.

The identification of new and emerging occupations has proven to be a challenging task, in which real-time information on labour market developments is key. At present, the most commonly used data sources do not provide up-to-date information, are narrow in scope or limited in size. In this light, online job portals have been suggested as an interesting data source for real-time labour market analysis. This report aims to contribute to the identification of new and emerging occupations by presenting an updated version of the methodology underpinning the Occupations Observatory developed by Beblavý et al. (2016). We use data extracted from online job boards using web scraping techniques, compare newly identified occupations with existing occupational classifications, and present examples of the tasks and skills required. With this update, we set out to further fine-tune the data collection, processing and analysis steps, but also to make the methodology and outputs more user-friendly, while providing more information at the same time. The proposed revised methodology consists of seven stages, and has been tested for the case of Ireland. ispartof: Web-based methodology for monitoring new jobs. Updating the occupations observatory status: published

To date, there are no clear insights in the spatial patterns and micro-dynamics of the housing market. The objective of this study is to collect real estate micro-data for the development of policy-support indicators on housing market dynamics at the local scale. These indicators can provide the requested insights in spatial patterns and micro-dynamics of the housing market. Because the required real estate data are not systematicly published as statistical data or open data, innovative forms of data collection are needed. This paper is based on a case study approach of the greater Leuven area (Belgium). The research question is what are suitable methods or strategies to collect data on micro-dynamics of the housing market. The methodology includes a technical approach for data collection, being Web data extraction, and a governance approach, being explorative interviews. A Web data extraction system collects and extracts unstructured or semi-structured data that are stored or published on Web sources. Most of the required data are publicly and readily available as Web data on real estate portal websites. Web data extraction at the scale of the case study succeeded in collecting the required micro-data, but a trial run at the regional scale encountered a number of practical and legal issues. Simultaneously with the Web data extraction, the dialogue with two real estate portal websites was initiated, using purposive sampling and explorative semi-structured interviews. The interviews were considered as the start of a transdisciplinary research collaboration process. Both companies indicated that the development of indicators about housing market dynamics was a good and relevant idea, yet a challenging task. The companies were familiar with Web data extraction systems, but considered it a suboptimal technique to collect real estate data for the development of housing dynamics indicators. They preferred an active collaboration instead of passive Web scraping. In the frame of a users’ agreement, we received one company’s dataset and calculated the indicators for the case study based on this dataset. The unique micro-data provided by the company proved to be the start of a collaborative planning approach between private partners, the academic world and the Flemish government. All three win from this collaboration on the long run. Smart governance can gain from smart technologies, but should not loose sight of active collaborations.

Binnen het Steunpunt Ruimte werden eerste stappen gezet richting ‘verruimd vakmanschap’ met wederzijds begrip tussen betrokken partijen en de inschakeling van de ruimtelijke planner in een andere logica. Het Witboek Beleidsplan Ruimte Vlaanderen schuift ruimtelijk rendement naar voor als beleidsambitie. Herbruik van panden wordt beschouwd als één van de strategieën om dat rendement te realiseren. Het gebrek aan inzichten in ruimtelijke micro-dynamieken van de woonmarkt in Vlaanderen maakt het moeilijk om beleidsopties rond hergebruik te toetsen aan de realiteit. Lokale dynamieken van de woningmarkt zouden in kaart gebracht kunnen worden met beleidsondersteunende indicatoren. Essentiële informatie voor de berekening van dergelijke indicatoren is terug te vinden op het internet, via portaalsites voor immobiliënzoekertjes. Het is mogelijk om deze rijkdom aan gegevens van het web te ‘scrapen’ en op te slaan in een databank. Dit lijkt een eenvoudige en onafhankelijke manier van gegevensverzameling, maar technische en juridische knelpunten wijzen op de meerwaarde van samenwerking. Binnen een coproductie benadering werd verkend hoe beleid, onderzoek en private bedrijven kunnen samenwerken rond de ontwikkeling van indicatoren over micro-dynamieken van de woningmarkt. Via interviews met vertegenwoordigers van vastgoedportaalsites werden de context en win-wins van samenwerking duidelijk. Een kleinschalige maar effectieve samenwerking verhelderde aandachtspunten rond de afstemming van doelstellingen en belangen, en de organisatie van de samenwerking. Voor elke partij bleek samenwerken duidelijke opportuniteiten te bieden die niet bereikt kunnen worden door elke professional afzonderlijk. Dit was een stimulans om verdere samenwerking tussen beleid en private bedrijven te verkennen en zo een stap te zetten richting verruimd vakmanschap.