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Sprach- und Literaturwissenschaftliche Fakultät

Professur für Datenmodellierung und interdisziplinäre Wissensgenerierung

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Forschung

Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen publizieren gemeinsam, Firmen gehen Beteiligungsverflechtungen ein und Menschen vernetzen sich über Social Media: täglich werden Millionen Datenpunkte generiert, die uns Einblicke in zwischenmenschliche Interaktionen und gesamtgesellschaftliche Prozesse geben können.

Dabei gibt es zwei Herangehensweisen, menschliches Verhalten anhand dieser Daten zu untersuchen: die erste Herangehensweise ist vor allem am Individuum und individuellen Phänomenen interessiert und spielt sich konzeptuell hauptsächlich auf der Mikroebene ab. Die andere Herangehensweise zielt darauf ab, die Auswirkungen individueller Handlungen auf der Makroebene gesamtgesellschaftlichen Zusammenlebens zu verstehen.

Aus den verschiedenen Perspektiven ergeben sich stets auch neue methodische und algorithmische Herausforderungen an die Operationalisierung der Fragestellungen, an die Modellierung der Daten und schließlich an die Analyse derselben.

Im Kern geht es stets um zweierlei Untersuchungsgegenstände: zum einen widmet sich diese Professur der Struktur der oben genannten sozialen Verflechtungen und zum anderen untersuchen wir die Inhalte dieser Verflechtungen auf der Ebene von Texten. Unseren methodischen Schwerpunkt bilden die Soziale Netzwerkanalyse, Text Mining und Natural Language Processing (NLP). Wir setzen diese Verfahren ein und entwicklen auch neue Algorithmen in diesen Bereichen.

Unser besonderer Schwerpunkt ist die Verknüpfung von Struktur und Inhalt in der Analyse. Um das Verhalten von individuellen Akteuren in komplexen Strukturen besser verstehen zu können, ist eine holistische Perspektive auf die Kontexte notwendig, in denen sich die Akteure bewegen. Situationen müssen umfassend beschrieben werden, um neuartige Erkenntnisse zu ermöglichen. Dazu gehören neben beschreibenden Metadaten wie Zeit-, Orts- oder Aktivitätsinformationen auch die eigentlichen Inhalte der strukturellen Verflechtungen - z.B. Texte, in denen Menschen ihre Interessen und Ansichten ausdrücken. Erst wenn strukturelle und kontextuelle Informationen in ihrer Gänze miteinander kombiniert werden, sind neuartige qualitative Untersuchungen möglich, von denen auch die KollegInnen geistes- und sozialwissenschaftlicher Disziplinen profitieren können.


Projekte

KONECO Teaser

Network Embedding für ökonomische Fragestellungen

Fluid Ontologies of Contestation Teaser

Fluid Ontologies of Contestation


Verantwortlich für die Redaktion: Juniorprofessor Mirco Schönfeld

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