Jan Kinne ist seit Juni 2016 wissenschaftlicher Mitarbeiter im ZEW-Forschungsbereich „Innovationsökonomik und Unternehmensdynamik“. Er studierte Geoinformatik an der Universität Heidelberg sowie der Universität Loughborough (UK). Im Rahmen seiner im September 2020 erfolgreich abgeschlossenen Dissertation zum Dr. rer. nat. an der Universität Salzburg entwickelte er webbasierte Innovationsindikatoren für mikrogeographische Analysen. Auch weiterhin forscht er methodenorientiert rund um die Verwendung von (textbasierten) Webdaten für die Innovationsforschung.
Ausgewählte Publikationen
Beiträge in referierten Fachzeitschriften
Kinne, Jan und David Lenz (2021), Predicting Innovative Firms using Web Mining and Deep Learning, PLoS One 16 (4). Download
Kinne, Jan und Janna Axenbeck (2020), Web Mining for Innovation Ecosystem Mapping: A Framework and a Large-scale Pilot Study, Scientometrics. Download
Mirtsch, Mona, Jan Kinne und Knut Blind (2020), Exploring the Adoption of the International Information Security Management System Standard ISO/IEC 27001: A Web Mining-Based Analysis, IEEE Transactions on Engineering Management. Download
Rammer, Christian, Jan Kinne und Knut Blind (2019), Knowledge Proximity and Firm Innovation: A Microgeographic Analysis for Berlin, Urban Studies 57(5), 996-1014. Download
Kinne, Jan und Resch Bernd (2018), Generating Big Spatial Data on Firm Innovation Activity from Text- Mined Firm Websites, GI_Forum 1, 82-89. Download
Kinne, Jan und Bernd Resch (2018), Analyzing and Predicting Micro-Location Patterns of Software Firms, ISPRS International Journal of Geo-Information 7, 1. Download
Monographien, Beiträge in Sammelbänden
Kinne, Jan (2017), Standortmustermodellierung der deutschen Softwarebranche, in: Kolbe, Thomas H.; Bill, Ralf; Donaubauer, Andreas Geoinformationssysteme 2017, Beiträge zur 4. Münchner GI-Runde, Wichmann, Berlin, Offenbach, 24-28.
Discussion Papers und Working Papers
Abbasiharofteh, Milad, Jan Kinne und Miriam Krüger (2021), The Strength of Weak and Strong Ties in Bridging Geographic and Cognitive Distances, ZEW Discussion Paper No. 21-049, Mannheim. Download
Kinne, Jan, Miriam Krüger, David Lenz, Georg Licht und Peter Winker (2020), Corona-Pandemie betrifft Unternehmen unterschiedlich, Tagesaktuelle Webseiten-Analyse zur Reaktion von Unternehmen auf die Corona-Pandemie in Deutschland, ZEW-Kurzexpertise Nr. 20-05, Mannheim. Download
Krüger, Miriam, Jan Kinne, David Lenz und Bernd Resch (2020), The Digital Layer: How Innovative Firms Relate on the Web, ZEW Discussion Paper No. 20-003, Mannheim. Download
Kinne, Jan und David Lenz (2019), Predicting Innovative Firms Using Web Mining and Deep Learning, ZEW Discussion Paper No. 19-001, Mannheim. Download
Kinne, Jan und Janna Axenbeck (2018), Web Mining of Firm Websites: A Framework for Web Scraping and a Pilot Study for Germany, ZEW Discussion Paper No. 18-033, Mannheim. Download
Kinne, Jan und Bernd Resch (2017), Analysing and Predicting Micro-Location Patterns of Software Firms, ZEW Discussion Paper No. 17-063, Mannheim. Download
Rammer, Christian, Jan Kinne und Knut Blind (2016), Microgeography of Innovation in the City: Location Patterns of Innovative Firms in Berlin, ZEW Discussion Paper No. 16-080, Mannheim. Download
Gutachten
Dörr, Julian Oliver, Sandra Gottschalk, Jan Kinne, David Lenz und Georg Licht (2020), Mittelständische Unternehmen in der Corona - Krise im Spiegel ihrer Webseiten, Mittelständische Unternehmen in der Corona - Krise im Spiegel ihrer Webseiten Stichprobenkonzeption, Analyse der Inhalte von Webseiten und vergleichende Analysen von Befragungsdaten und Webseiten, Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi), Mannheim. Download
Koch, Tobias, Jürgen Egeln, Josefine Diekhof, Jan Kinne, Friedemann Koll, Jan-Philipp Kramer, Marion Neumann, Christian Rammer, Melanie Reisch und Hinrich Schwarze (2018), Regionale Innovationssysteme in Baden-Württemberg – Bestandsaufnahme und Schlussfolgerungen, Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau Baden-Württemberg, Stuttgart/Mannheim. Download
Gottschalk, Sandra, Jürgen Egeln, Jan Kinne, Annegret Hauer, Detlef Keese und Marie Oehme (2017), Die volkswirtschaftliche Bedeutung der Familienunternehmen, Stiftung Familienunternehmen, München. Download
Forschungsberichte
- JUNGE UNTERNEHMEN
- JUNGE UNTERNEHMEN
Projekte
Laufende Projekte
- Projektlaufzeit 01.05.2021 - 31.07.2021Studie zur Einführung einer Zukunftsquote
- Projektlaufzeit 01.04.2021 - 31.03.2024Dynamische Textdaten-basierte Output-Indikatoren als Basis einer neuen Innovationsmetrik
- Projektlaufzeit 01.09.2020 - 28.02.2022Vorbereitung des CIS 2022
- Projektlaufzeit 01.10.2019 - 30.09.2021Netzwerke innovativer Unternehmen (NETINU)
- Projektlaufzeit 01.07.2019 - 30.06.2022Business and Economic Research Data Center (BERD-Center)
- Projektlaufzeit 01.01.1992 - aktuellMannheimer Unternehmenspanel
Abgeschlossene Projekte
- Projektlaufzeit 01.04.2020 - 31.07.2020Mittelständische Unternehmen in der Corona-Krise im Spiegel ihrer Web-Seiten
- Projektlaufzeit 01.05.2019 - 29.02.2020Innovationsverhalten der Unternehmen in Ostdeutschland
- Projektlaufzeit 01.08.2018 - 31.01.2019Die volkswirtschaftliche Bedeutung der Familienunternehmen 2018
- Projektlaufzeit 01.10.2017 - 30.09.2020Textdaten-basierte Output-Indikatoren als Basis einer neuen Innovationsmetrik
- Projektlaufzeit 01.01.2017 - 31.07.2017Strukturanalyse und Perspektiven des Wirtschaftsstandortes Baden-Württemberg im nationalen und internationalen Vergleich
- Projektlaufzeit 01.12.2016 - 31.08.2018Regionale Innovationssysteme in Baden-Württemberg – Bestandsaufnahme und Schlussfolgerungen
- Projektlaufzeit 01.09.2016 - 31.08.2019InnovationsWerkstatt Leibniz: Entwicklung der Innovationsfähigkeit von Forschungsinstitutionen im Querschnittsbereich durch Einbindung von KMU (Science4KMU)
- Projektlaufzeit 01.08.2016 - 30.11.2016Die volkswirtschaftliche Bedeutung der Familienunternehmen 2016
- Projektlaufzeit 01.05.2016 - 30.11.2016Steigerung der FuE-Ausgabeintensität der Unternehmen in Sachsen-Anhalt
- Projektlaufzeit 01.07.2015 - 30.06.2019Innovationsindikator 2015-2018
Veranstaltungen
Expertenseminar
Weitere Informationen
Lehrtätigkeiten und Lehrstuhlvertretungen
-
SS 2021:
Seminar
"Data Science with Python",
Hochschule Darmstadt, Deutschland -
SS 2020:
Seminar
"Data Science with Python",
Hochschule Darmstadt, Deutschland -
11.2020:
"Web Mining of Firm Websites",
Aalborg University, Dänemark
weitere Informationen -
SS 2019:
"Text Mining with Python",
Universität Salzburg, Salzburg, Österreich -
05.2018:
Seminar
"Geographische Informationssysteme",
Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung GmbH (ZEW), Mannheim, Deutschland
weitere Informationen
-
SS 2021:
Seminar
"Data Science with Python",
Forschungsaufenthalte
- 11. – 11.2020 KOF Konjunkturforschungsstelle, ETH Zürich, Schweiz
-
06.
–
08.2019
Gleichzeitiger Aufenthalt bei Harbard Business School
Harvard University, Cambridge, Vereinigte Staaten von Amerika (USA)
Institute for Quantitative Social Sciences
Referee-Reports für wissenschaftliche Zeitschriften, Stiftungen etc.
- 01.2021: Zeitschrift "Applied Spatial Analysis and Policy"
- 09.2020: Zeitschrift "Research Policy"
- 01.2020: Zeitschrift "ISPRS International Journal of Geo-Information"
- 10.2018: Zeitschrift "Environment and Planning B"
Vorträge
-
2021:
DGPF Jahrestagung,
Webbasierte Innovationsindikatoren für mikrogeographische Analysen,
Online, Deutschland
weitere Informationen -
2021:
Daily updated website analysis on the reaction of companies to the Coronavirus pandemic in Germany,
CONFERENCE ON NEW TECHNIQUES AND TECHNOLOGIES FOR STATISTICS,
Online, Belgien
weitere Informationen -
2021:
Webbasierte Innovationsindikatoren für mikrogeographische Analysen,
Runder Tisch GIS,
Technische Universität München, Deutschland
weitere Informationen -
2021:
Predicting Innovative Firms using Web Mining and Deep Learning,
Advancing Indicators of Regional Structural Change,
Online, Deutschland -
2020:
The digital layer: How innovation firms relate on the web,
5th Geography of Innovation Conference,
Stavanger, Norwegen -
2020:
Web-based innovation indicators,
Research Seminar,
Scuola Superiore Sant’Anna, Pisa, Italien -
2020:
Web-based innovation indicators,
KOF ETH Zurich Seminar,
KOF ETH Zürich, Schweiz
weitere Informationen -
2020:
Predicting Innovative Firms using Web Mining and Deep Learning,
G-Forum 2020,
KIT Karlsruhe, Deutschland -
2020:
Text Data Based Output Indicators as Base of a New Innovation Metric (TOBI),
Workshop "New Innovation Indicators - From Research to Policy Application" ,
Berlin, Deutschland -
2020:
Web Mining COVID-19,
Online NESTI workshop on the “Statistical monitoring and analysis of Science, Technology and Innovation in times of crisis”,
Online, Frankreich -
2020:
Web-based innovation indicators,
Technis Webinar,
Mannheim, Deutschland -
2020:
Web-based innovation indicators,
ifo Research Seminar Online,
Online, Deutschland -
2019:
Web Mining von Unternehmenswebseiten,
BAM Abteilungsseminar,
Berlin, Deutschland -
2019:
Predicting Innovative Firms using Web Mining and Deep Learning,
LISH Harvard University Seminar,
Cambridge, Massachusetts, Vereinigte Staaten von Amerika (USA) -
2019:
Predicting Innovative Firms using Web Mining and Deep Learning,
IGL Global Conference 2019,
Berlin, Deutschland
weitere Informationen -
2019:
Web Mining for Innovation Research: A Framework and an Open Source Web Scraping Tool,
Workshop Machine Learning and AI for Science, Technology, and (Eco-)System Mapping and Forecasting,
Peking, China - Volksrepublik -
2019:
Predicting Innovative Firms using Web Mining and Deep Learning,
New Data for Innovation Policy,
London, Vereinigtes Königreich -
2019:
Predicting Innovative Firms using Web Mining and Deep Learning,
CGA/IQSS Harvard University Seminar,
Cambridge, Vereinigte Staaten von Amerika (USA) -
2019:
Predicting Innovative Firms using Web Mining and Deep Learning,
9th ZEW/MaCCI Conference on the Economics of Innovation and Patenting,
ZEW, Deutschland -
2019:
Predicting Innovative Firms using Web Mining and Deep Learning,
Deutsche Bundesbank Seminar,
Deutsche Bundesbank in Frankfurt am Main, Deutschland -
2019:
Predicting Product Innovator Firms using Website Texts and Deep Learning,
STI Working Group at Eurostat,
Eurostat, Luxemburg -
2019:
The Digital Layer: How innovative firms relate on the Web,
PhD Seminar,
Salzburg University, Österreich -
2019:
Predicting Product Innovator Firms using Website Texts and Deep Learning,
ZEW-FDZ-Data User Workshop,
ZEW, Deutschland
weitere Informationen -
2019:
Web Mining von Unternehmenswebseiten,
Weiterentwicklung der Indikatorik für Forschung und Innovation,
Berlin, BMBF, Deutschland -
2019:
Predicting Innovative Firms using Web Mining and Deep Learning,
CIS Task Force Meeting,
Luxemburg, Luxemburg -
2018:
Web Mining for firm-level Innovation Indicators,
Research Seminar,
KOF ETH Zürich, Schweiz -
2018:
A Framework for Web Scraping Firm Websites to Generate Innovation Indicators,
CISS - Competition and Innovation Summer School,
Ulcinj, Montenegro
weitere Informationen -
2018:
Microgeographic Innovation Processes in Urban Agglomerations,
Dissertation Proposition Defense,
Salzburg University, Österreich -
2018:
Web Mining for Geodata on Firm-level Innovation Activity,
GI_Forum,
Salzburg, Österreich -
2018:
Web Mining of Firm Websites,
EURITO New Data for R&I Policy Workshop,
European Commission, Brüssel, Belgien -
2017:
Förderpreis Geoinformatik,
Münchner GI-Runde,
TU München, Deutschland
weitere Informationen -
2017:
Innovation Related Topics: Neartime Innovation Indicators from Text Mining of Firm Websites,
CISS - Competition and Innovation Summer School (2096),
Cala Liberotto, Italien -
2017:
Urban Innovative Neighbourhoods: Micro-Location Patterns of Innovative Firms in Berlin,
57th ERSA Congress,
Groningen, Niederlande -
2016:
Analysing and Predicting Location Patterns of Software Firms,
Brown Bag Seminar Department of Geoinformatics – Z_GIS, Salzburg University,
Salzburg, Österreich
-
2021:
DGPF Jahrestagung,
Funktion
Researcher
Preise, Auszeichnungen und Ehrungen
-
2021:
Nachwuchs-Förderpreis,
Publikumspreis beste Dissertation, Technische Universität München, Deutschland
weitere Informationen -
2017:
Beste Abschlussarbeit (Diplom- / Masterarbeit),
Master Thesis, Technische Universität München, Deutschland
Promotion/Habilitation
-
Promotion zum
Dr. (9.2020),
Universität Salzburg, Österreich,
Thema: Web-based innovation indicators for microgeographic economic analysis
