Prof. Gabriela Alves Werb, Ph.D.

Zuvor forschte Gabriela Alves Werb als Doktorandin an der Goethe-Universität Frankfurt und am Leibniz Institute for Financial Research SAFE. 

Den Abschluss in Ingenieurwissenschaften erwarb sie an der Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio). Ihren M.Sc. und Ph.D. in Management absolvierte sie im Rahmen des Promotionsprogramms der Graduate School of Economics, Finance, and Management (GSEFM). Die GSEFM ist eine gemeinsame Graduiertenschule der Hochschulen Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main, Johannes Gutenberg-Universität Mainz und Technische Universität Darmstadt mit quantitativen und forschungsorientierten Promotionsprogrammen. Sie wurde im Jahr 2020 mit "summa cum laude" promoviert (Erstgutachter Prof. Dr. Bernd Skiera, Zweitgutachter Prof. Guido Friebel, Ph.D.).

In ihrer Freizeit engagiert sich Gabriela Alves Werb für soziale Projekte, die die Integration von Kindern und jungen Erwachsenen mit Migrationshintergrund durch Bildung fördern sowie Frauen und Mädchen zur Selbstbestimmung befähigen.

Forschung

• Top-3 Finalistin beim Digital Female Leader Award 2023
• Marketing Strategy Consortium (2020) – Dritter Platz für den Preis für das beste Forschungsvorhaben

Frankfurt am Main

• Ehrung "Herausragende Persönlichkeiten mit Migrationshintergrund" (2018)

HAYS

• Auszeichnung für Business Development 
• Auszeichnung für zielorientiertes Business Development 
• Top #5 Fee Maker in Brasilien
• Top #3 für neue Geschäftsabschlüsse in Brasilien

IBM

• IBM Global Financing Hero Award
• Thanks! Award (Beiträge zum Lateinamerika Pricing-Team)
• Thanks! Award (Teamarbeit)
• Thanks! Award (Implementierung des LA-Business-Partner-Reports)

• Mentoring Hessen Mentee (ProAcademia) (2020/2021)
• Marketing Strategy Consortium Fellow (2020)
• AMA-Sheth Doctoral Consortium (2019)
• ISBM PhD-Camp Fellow (2018)
• ISMS Doctoral Consortium Fellow (2018)
• EMAC Doctoral Colloquium Fellow (2018)
• Frankfurt Data Science
• AI in Financial Services
• Deutscher Hochschulverband (DHV)
• Frauen mit Format (FmF)
• Mentoring Hessen
• E-Finance Lab (Alumna)

Presseartikel

• Frankfurt UAS startet Sustainable Finance Research Lab (Mai/2023). Frankfurt Main Finance e.V.
• Wer Nachhaltigkeit sagt, muss auch Finanzierung sagen! (Mai/2023). Frankfurt University of Applied Sciences.
• Mehr Zeit für Forschung, Transfer und Lehrkonzepte durch Innovationsprofessur (Nov/2022). Frankfurt University of Applied Sciences.
• Frankfurt: Künstliche Intelligenz sortiert das Datendickicht (Sep/2022). Frankfurter Rundschau.
• Erneut Innovationsprofessuren vergeben (Jun/2022). Die Neue Hochschule, Hochschullehrerbund.
• Wissenshäppchen zum Reinhören (Sep/2021). Frankfurt University of Applied Sciences.

Interviews / Digitale Inhalte

• Interview für die Kampagne des Programms PROFfm (Jan/2023). Innovationsvorhaben Sustainability Monitor @FRA-UAS.
• Folge für den Podcast „Hessen schafft Wissen“ des Hessischen Ministeriums für Wissenschaft und Kunst (Aug/2022). Das Fenster in die digitale Welt.
• Instagramvideo für die MINT-Reihe der Frankfurt UAS (Jul/2022). Wie funktioniert eigentlich Google?
• Science Slam bei dem Festakt des 50-jährigen Jubiläums der Frankfurt UAS (Sep/2021). Finden wir den Laden um die Ecke noch?
• Folge für die 4. Staffel des Podcasts „Wissen to Go“ der Frankfurt UAS (Jul/2021). Wie prägt Google unsere Wahrnehmung der Welt?

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Vorträge

• Climate Risks and Central Banks Seminar Series, Online (Apr/2023). Machine Learning and Artificial Intelligence for Sustainability.
• Hessenhub Impulsreihe, Online (Apr/2023). Künstliche Intelligenz: Aktuelle Entwicklungen und Auswirkungen für den Hochschulbereich.
• Podiumsdiskussion von Mentoring Hessen, Herausforderungen in Wissenschaftskarrieren, Online (Apr/2023). Mobilität, Flexibilität und mögliche Karrierewege.
• Expert Panel on Machine Learning, Artifical Intelligence and Big Data, Online (Nov/2022). Machine Learning and Artificial Intelligence for Sustainability.
• Tag der Forschung, Frankfurt UAS (Nov/2022). Sustainability Monitor @ FRA-UAS.
• MINT-Vortragsreihe der Carl-Schurz-Schule, Frankfurt (Nov/2022). Wirtschaftsinformatik und Interdisziplinarität: Wie passen Algorithmen, digitales Marketing und Nachhaltigkeit zusammen?
• Climate Change Seminar Series, Online (Oct/2022). Artificial Intelligence for Sustainability.
• SEACEN Data Analytics for Macroeconomic Surveillance Workshop, Online (Sep/2022). Deep Learning: An Overview of Methods and Applications.
• SEACEN Data Analytics for Macroeconomic Surveillance Workshop, Online (Nov/2021). Predictive Modeling: Ensemble Methods for Response Modeling. Shedding Light on the Black Box of Ensemble Methods.
• Festakt des 50-jährigen Jubiläums der Frankfurt UAS, Frankfurt (Sep/2021). Finden wir den Laden um die Ecke noch?
• Hessen Technikum Hochschultag, Online (Jan/2021). Maschinelles Lernen im Alltag – Anwendungen und Live-Beispiele.
• ITCS Summit, Frankfurt (Dez/2019): Towards Algorithmic Transparency: Shedding Light on the Black Box​​​​​​
• Science Slam, Mainz (Nov/2019): Eine Reise zu den Sternen
• Interdisziplinäres Forum Methodenzentrum 2019 Data Science (Jun/2019): Machine Learning: Praxis- und forschungsorientierte Anwendungen
• Key Note Vortrag, Dean's List Veranstaltung, Fachbereich Wirtschaftswissenschaften (Mai/2019): Die „Ins and Outs“ einer Karriere in der Wissenschaft
• Spot on Marketing-Science, Marketing Club Frankfurt (Dez/2018): The Value of Organic Search Visibility
• E-Finance Lab Spring, Frankfurt (Feb/2018): Leveraging Multiple Data Sources to Measure a Firm’s Risk in Organic Search
• Science Slam for Female Researchers, Frankfurt (Dez/2017): Tod durch Unsichtbarkeit

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Kurse und Workshops

• Workshop für Mitglieder des Center for Latin American Monetary Studies (CEMLA) und Beschäftigte von Notenbanken in Lateinamerika (Apr/2023, Sep/2022, Mar/2021, Nov/2020): Introduction to Machine Learning
• Workshop für Beschäftigte von Notenbanken weltweit (Mar/2023, Jul/2022, Mar/2021): Introduction to Machine Learning
• Workshop für Praktiker und Forschende, 82. Jahrestagung des VHB, Frankfurt (Mar/2020): Towards Interpretable Machine Learning: An Overview of Current Techniques to Shed Light on the Black Box
• Workshop für Praktiker und Forschende, E-Finance Lab Spring Conference, Frankfurt (Feb/2018): Text Mining with R

In ihrer Forschung widmet sich Gabriela Alves Werb Projekten in der Schnittstelle zwischen Marketing, Finanzwesen und Wirtschaftsinformatik, die zum Ziel haben, relevante Praxisprobleme für Konsumenten, Investoren und Entscheidungsträger in der Industrie zu lösen.

Ihre empirische Forschung setzt auf verschiedene Datenquellen, wie Unternehmens-, Aktienmarkt- und Suchmaschinendaten sowie unstrukturierte Inhalte. Diese wertet sie mithilfe von etablierten ökonometrischen Methoden sowie Methoden des maschinellen Lernens und künstlicher Intelligenz aus.

In der internationalen Community engagiert sich Gabriela Alves Werb in Workshops sowie als Reviewerin für Fachtagungen, wie die European Conference on Information Systems (ECIS) und die International Conference on Information Systems (ICIS). 

Ihre Forschungsprojekte wurden unter anderem durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), das Bundesministerium für Bildung und Forschung sowie durch das E-Finance Lab und die Vereinigung von Freunden und Förderern der Goethe-Universität unterstützt.

Beiträge in Zeitschriften / Konferenzbeiträge (Peer-Review)

Doll, H. C., & Alves Werb, G. (2023). Innovation for Improving Climate-Related Data—Lessons Learned from Setting Up a Data Hub. AStA Wirtschafts-und Sozialstatistisches Ar-chiv, 17(3), 355-380. doi.org/10.1007/s11943-023-00326-w

Doll, H. C., Fehr, M., Yalcin-Roder, E., and Werb, G. A. (2023). Measuring the Emission Profile of Self-Proclaimed Sustainable Exchange-Traded Funds. IFC Bulletin (Vol. 58). Bank for International Settlements.

Alves Werb, G. and Schmidberger, M. (2021), "Predictive Modeling in Marketing: Ensemble Methods for Response Modeling", Die Unternehmung – Swiss Journal of Business Research and Practice, 75(3), 376-396. doi.org/10.5771/0042-059X-2021-3-376

Working Paper

Alves Werb, G. and Skiera, B. (2022), "Visibility-at-Risk: Measuring Firms’ Risk of Visibility Losses in Organic Search Results", Working paper.

Alves Werb, G. (2020), "The Google Effect: Linking Organic Search Visibility to Shareholder Value", Working paper.

Alves Werb, G.,and Paul, T. (2020), "In Reviews We Trust: The Dark Side of Review Incentive Programs", Working paper.

Managementorientierte Veröffentlichungen

Alves Werb, G. and Skiera, B. (2019), "Visibility in Organic Search: Why Should Managers and Investors Care about It?", E-Finance Lab Quarterly 03/2019, EFL - The Data Science Institute.

• efl Annual Conference 2023 - Goethe Universität Frankfurt. Harnessing AI to Reshape the Sustainability Data Landscape (Frankfurt, Nov/2023)

• German Data Science Days 2023 - LMU München. Data Orchestration: Bringing Together Economics and Data Science (Munich, Mar/2023)

Die Abschlussarbeit ist ein wichtiger Meilenstein in Ihrem Studium, und es ist entscheidend, dass Sie diesen Prozess gut vorbereitet angehen. 

Erfahrungsgemäß ist meine Betreuungskapazität schon vor dem Semesteranfang ausgeschöpft. Daher sollten Sie sich spätestens bis zu einem Monat vor dem Semesteranfang melden, wenn Sie von mir betreut werden möchten. Wir müssen uns zudem konkret über Ihr gewünschtes Thema unterhalten, bevor ich die Betreuung Ihrer Abschlussarbeit zusagen kann.

Bitte lesen Sie sich in meine Hinweise zur Durchführung von Abschlussarbeiten ein. Dieses Dokument enthält weitere Hinweise zur Formulierung des Themas bzw. der Forschungsfrage und zu weiteren Schritten für die Durchführung der Abschlussarbeit.