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Mapping technology diffusion with AI: a web-based approach for tracking additive manufacturing adoption
Schwierzy, Julian
;
Dehghan, Robert
;
Schmidt, Sebastian
;
Grashof, Nils
;
Hottenrott, Hanna
;
Woywode, Michael
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PDF
1-s2.0-S2667096825000680-main.pdf
- Veröffentlichte Version
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DOI:
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https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2025.100387
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URL:
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https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/...
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Weitere URL:
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https://www.researchgate.net/publication/399499520...
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-717111
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Dokumenttyp:
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Zeitschriftenartikel
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Erscheinungsjahr:
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2026
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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International Journal of Information Management Data Insights
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Band/Volume:
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6
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Heft/Issue:
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1, Article 100387
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Seitenbereich:
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1-11
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Ort der Veröffentlichung:
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Cheltenham
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Verlag:
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Elsevier
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ISSN:
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2667-0968
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Betriebswirtschaftslehre > Mittelstandsforschung u. Entrepreneurship (Woywode 2007-)
Außerfakultäre Einrichtungen > Institut für Mittelstandsforschung (ifm)
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Bereits vorhandene Lizenz:
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 Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
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Fachgebiet:
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330 Wirtschaft
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Fachklassifikation:
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JEL:
L11 , L22 , L23 , O33,
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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technology adoption , additive manufacturing , diffusion , web-based indicator , 3D printing
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Abstract:
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Understanding the diffusion of emerging technologies is essential for capturing the benefits of innovation. Yet,
traditional science, technology, and innovation (ST&I) indicators are often limited in measuring technology
adoption. This study investigates the potential of analyzing corporate websites through web mining and
machine learning to measure the adoption of additive manufacturing (AM) technologies. Furthermore, it
examines how regional ST&I indicators — specifically patents and publications — shape AM adoption patterns.
Despite still being niche, AM adoption in Germany doubled from 0.37% (2022) to 0.74% (2023) of firms.
Regional web-based adoption hot spots largely align with patent and publication activity. In addition, our
regression analyses reveal a positive and statistically significant relationship between these indicators and AM
diffusion based on our AI-based web indicator. These results underline the potential of WebAI methods to
complement traditional ST&I indicators.
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Schwierzy, Julian
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