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Die Bauinformatik ist eine Säule der modernen Bau- und Umweltingenieurwissenschaften und befasst sich mit der Erforschung grundlegender informatorischer Methoden sowie mit der Anwendung und Weiterentwicklung der Informationswissenschaften im Bau- und Umweltbereich. Der Arbeitskreis Bauinformatik konstituiert sich aus Wissenschaftlern, die an Universitäten im deutschsprachigen Raum auf dem Fachgebiet Bauinformatik lehren und forschen. Ausgehend vom erreichten Entwicklungsstand der Bauinformatik skizziert dieses Positionspapier die Aufgaben des Arbeitskreises und formuliert eine Grundlage für eine abgestimmte Weiterentwicklung an den deutschsprachigen Universitäten.
In Zeiten volatiler Immobilienmärkte und einer hohen Wettbewerbsintensität sind leistungsfähige Systeme der Analyse und Entscheidungsunterstützung unverzichtbar. Entscheidungen zu Investitionsstrategien und Einzelinvestitionen basieren zumeist auf mehreren entscheidungsrelevanten Kriterien. Unterschiedliche immobilienwirtschaftliche Entscheidungsalternativen können dabei durchaus Kriterienausprägungen aufweisen, die eine bestimmte Alternative nicht als stets besser bzw. stets schlechter ausweisen. Klassische finanzwirtschaftliche Modelle oder verbreitete qualitative Verfahren wie das Scoring können die gegebene Komplexität meist nicht angemessen berücksichtigen. Eine Weiterentwicklung immobilienwirtschaftlicher Entscheidungsmodelle ist durch die Übertragung und Spezifizierung multikriterieller Verfahren der Entscheidungsunterstützung möglich. Speziell die Untergruppe des Outranking beschäftigt sich mit der schrittweisen Strukturierung, Ordnung und Priorisierung von komplexen Auswahlalternativen. Als spezifische immobilienwirtschaftliche Fragestellung dient hier die Auswahl und Priorisierung von Zielmärkten im taktischen Portfoliomanagement eines institutionellen Immobilienportfoliosmit internationaler Ausrichtung. Die Formalisierung des Entscheidungsproblems „Priorisierung von Zielmärkten“ erfolgt mit dem ELECTRE-Verfahren.
Cyber security has become a major concern for users and businesses alike. Cyberstalking and harassment have been identified as a growing anti-social problem. Besides detecting cyberstalking and harassment, there is the need to gather digital evidence, often by the victim. To this end, we provide an overview of and discuss relevant technological means, in particular coming from text analytics as well as machine learning, that are capable to address the above challenges. We present a framework for the detection of text-based cyberstalking and the role and challenges of some core techniques such as author identification, text classification and personalisation. We then discuss PAN, a network and evaluation initiative that focusses on digital text forensics, in particular author identification.