Datengetriebene Früherkennung von Technologiekonvergenz und wie wir sie uns zunutze machen können

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Reference

Scheuffele, M. (2024, 20.03). Datengetriebene Früherkennung von Technologiekonvergenz und wie wir sie uns zunutze machen können. Institutsseminar des Fraunhofer INT.

Publication type

Lecture / Presentation

Abstract

Am 20.03.2024 hielt Marie Scheuffele von der Professur für Technologie und Innovation einen Gastvortrag beim Institutsseminar des Fraunhofer-Instituts für Naturwissenschaftlich-Technische Trendanalysen zum Thema "Datengetriebene Früherkennung von Technologiekonvergenz und wie wir sie uns zunutze machen können". Der Vortrag fand online statt und vereinte eine diverse Zuhörerschaft mit Vertretern aus Wissenschaft und Praxis. Neben einem Überblick über den aktuellen Stand der Forschung zur Früherkennung von Technologiekonvergenz, stelle die Referentin auch einen neuartigen Ansatz dafür vor, der aktuell im Rahmen eines Forschungsprojekts an der Universität Liechtenstein entwickelt wird.

Research

The foresight data explorers - Identifying and tapping alternative data sources for strategic and technology foresight
FFF-Förderprojekt, July 2024 until March 2025

The discipline of data-driven foresight (DDF) requires a constantly evolving selection of foresight data sources and methods for addressing the various tasks within a foresight process. Our research ... more ...

Persons

Organizational Units

  • Liechtenstein Business School