Login

René Schallner

Senior Researcher

René Schallner ist Senior Researcher in den Bereichen Data Science und Future & Trends.

Sein aktueller Forschungsschwerpunkt liegt in den Bereichen AI, Machine Learning, Computer Vision und Natural Language Processing, mit dem Ziel, Marktentscheidungen prognostizieren, erklären und unterstützen zu können.

In früheren Projekten forschte er gemeinsam mit Dr. Carolin Kaiser an Methoden zur Gewinnung von Marketingwissen aus Social-Media-Bildern. Das Forschungsprojekt Social-Media-Bilder wurde 2016 mit dem Innovationspreis des BVM (Bundesverband Deutscher Markt- und Sozialforscher) ausgezeichnet. Sein Schwerpunkt lag auf der Entwicklung moderner Technologien und Verfahren, wie dem Deep-Learning im Bereich der Computer-Vision, und deren Einsatz auf mobilen Endgeräten.

Im Forschungs-Bereich Future und Trends setzt er sich mit zukunftsweisenden Themen wie der Blockchain auseinander.

Als IT-Experte sorgt Rene Schallner ausserdem dafür, dass die IT-, Kommunikations- und Security-Infrastruktur des Nürnberg Instituts für Marktentscheidungen den stetig steigenden technologischen Ansprüchen der aktuellen Forschungsprojekte und den Anforderungen agiler Arbeitsmethoden gerecht werden.

Als überwiegend selbständig international agierender Software-Entwickler gelangte er im Laufe von 20 Berufsjahren, ausgehend von der Telekom-, über die Medizintechnik-Branche schließlich zur Marktforschung, wo er zunächst drei Jahre an der Verschlüsselung und Analyse von Smartphone-Daten bei der GfK SE arbeitete, bevor er 2016 zum Nürnberg Institut für Marktentscheidungen (damals GfK Verein) wechselte.

René Schallner absolvierte die "Höhere Abteilung für Elektronik und technische Informatik" der österreichischen Höheren Technischen Bundeslehr- und Versuchsanstalt in Mödling bei Wien.

Publikationen:

Harzig, P., Brehm, S., Lienhart, R., Kaiser, C., and Schallner, R. (2018). Multimodal Image Captioning for Marketing Analysis. In Proceedings of the IEEE Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval, FL, USA.

Paolanti, M., Kaiser, C., Schallner, R., Frontoni, E., and Zingaretti, P. (2017). Visual and Textual Sentiment Analysis of Brand-Related Social Media Pictures Using Deep Convolutional Neural Networks. In Battiato, S., Gallo, G., Schettini, R., and Stanco, F., editors, Lecture Notes in Computer Science, vol 10484, Springer, 402-413.