Social Computing

Wir arbeiten daran, soziales Verhalten in komplexen sozialen Netzwerken und Systemen besser zu verstehen, es vorherzusagen und zu gestalten.

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Forschungsbereiche

1Theoriegeprägte Empfehlungssysteme

Unser Ziel ist es, neue Empfehlungssysteme zu entwickeln, die auf
Modellen des menschlichen Verhaltens basieren. Wir untersuchen aber auch potenziell schädliche Auswirkungen dieser Systeme wie etwa Informationsblasen und andere Verzerrungen bei der Meinungsbildung, die sich auf User von Empfehlungssystemen negativ auswirken. Dabei verwenden wir innovative Algorithmen, um unser hauseigenes Empfehlungsframework ScaR zu erweitern.

2Dynamiken in sozialen Netzwerken

Wir arbeiten daran, die Informationsverbreitung in komplexen Netzwerken zu gestalten. Etwa, indem wir Konflikt- und Kooperationsdynamiken, aber auch die Verbreitung von Fehlinformationen und Vertrauen in bestimmte Inhalte modellieren. Außerdem sind wir stets bemüht, unsere Forschung zur Meinungsdynamik in sozialen Online-Netzwerken um Mechanismen zur Verbesserung der Konsensbildung zu erweitern.

3Strategie- und Tool-Entwicklung für Open Science

Unser Ziel ist es, die evidenzbasierte Gestaltung der EU-Politik zu unterstützen, um eine offene Wissenschaft auf europäischer und nationaler Ebene zu etablieren. Wir versuchen die vielen Faktoren zu verstehen, die wissenschaftliche Arbeitsabläufe beeinflussen. Außerdem wollen wir herausfinden, welche politischen Maßnahmen dazu beitragen können, die drei Phasen der wissenschaftlichen Arbeit (Überprüfung, Veröffentlichung, Bewertung) für eine breite Öffentlichkeit zu öffnen.

Forschungskompetenzen

  • Empfehlungssysteme
  • Predicitve Modeling
  • Social Network Analysis
  • Machine Learning & Data Mining
  • Web Science
  • Social Data Science
  • Open Science
  • Information Quality and Credibility
  • User Modeling
  • Collaborative Systems

Area Management