Aktuelle Fellows und Projektmitarbeiter

DSI Fellows

Dr. Moritz Büchi

Dr. Moritz Büchi ist von August 2019 bis Juli 2020 DSI Fellow und befasst sich mit dem Thema digitales Wohlbefinden:

Welche Rolle spielt die Nutzung digitaler Informations- und Kommunikationstechnologien für ein «gutes Leben»?

Ziel des Fellowships ist die Entwicklung eins soziotechnisches Frameworks für digital well-being – persönliches Wohlbefinden in einem sozialen Umfeld, das durch die Digitalisierung nahezu aller Lebensbereiche und durch ein ständiges Überangebot an digitalen Informations- und Kommunikationsoptionen gekennzeichnet ist. Das Framework kann empirische Forschung anleiten, die sich mit der Frage beschäftigt, wie Menschen digitale Informations- und Kommunikationstechnologien so in ihren Alltag integrieren, dass sie die Erreichung persönlicher Ziele ermöglichen und unterstützten, anstatt zu beeinträchtigen. Das Projekt hat seine Wurzeln in der Kommunikationswissenschaft und untersucht die oft gleichzeitig auftretenden Nutzen und Risiken des Online-Verhaltens.

Website: Dr. Moritz Büchi

Dr. Alexandra Diehl

Dr. Alexandra Diehl ist von Juni 2020 bis Mai 2021 DSI Fellow:

 

Visuelle Tools auf der Grundlage von Bürgerdaten zur Verbesserung der Kommunikation von Unwetterereignissen

 

Nach Angaben des Büros der Vereinten Nationen für Katastrophenvorsorge (United Nations Office for Disaster Risk Reduction, UNDRR) sind die indirekten wirtschaftlichen Verluste, die durch klimabedingte Katastrophen verursacht werden, im Zeitraum 1998-2017 im Vergleich zum Zeitraum 1978-1997 um über 150 % gestiegen [1]. Zu den prominentesten Wetterereignissen mit starken Auswirkungen gehören Überschwemmungen, Stürme und Hitzewellen. Wissenschaftler müssen die Genauigkeit und Kommunikation der Wettervorhersagen verbessern, um die durch diese Art von Wettergefahren verursachten Schäden zu verringern oder sogar zu vermeiden. Schon wenige Stunden im Voraus über den Ort und die Intensität von Wettergefahren zu wissen, kann dazu beitragen, die Folgen von Naturkatastrophen zu mildern, Leben zu retten und wirtschaftliche Verluste zu verhindern. Sehr kurzfristige Wettervorhersagetechniken, die als Nowcasting bezeichnet werden, sind dabei wichtige Instrumente, aber sie sind in vielen Regionen noch nicht genau genug oder decken bestimmte Gebiete nicht ab, weil keine Sensordaten zur Verfügung stehen. In diesem Zusammenhang kann die Verfügbarkeit von vertrauenswürdigen Beobachtungen, die von Bürgern stammen, eine neue entscheidende Rolle spielen. Die Bürger erzeugen kontinuierlich eine enorme Menge an digitalen Inhalten verschiedenster Art, wie z.B. Blog-Beiträge, Tweets sowie Fotos und Videos. Die Menschen neigen dazu, sich proaktiv an digitalen Medien zu beteiligen und diese Art von Ereignissen mit großer Wirkung in Internet-Kanälen wie sozialen Medien, Nachrichten-Feeds und bürgerwissenschaftlichen Projekten zu kommunizieren, was eine große Chance zur Verbesserung der aktuellen Wettervorhersage darstellt. Um diese Informationen nutzen zu können, benötigen Wissenschaftler Methoden zur Bewertung und Quantifizierung der Qualität der Bürgerdaten. Die hohe Dimensionalität und Komplexität von Bürgerdaten machen den Einsatz von rein automatisierten und algorithmischen Ansätzen zur Qualitätsbewertung schwierig und unzureichend. Gegenwärtig ist es rechenaufwändig, alle möglichen versteckten und dennoch wesentlichen Merkmale, die Bürgerinnen und Bürger in die Daten aufgenommen haben könnten, nur mit Hilfe von Algorithmen zu berücksichtigen. Zur Bewältigung dieser Herausforderung schlagen wir einen kombinierten Ansatz aus Visualisierung, Modellierung und Datenanalyse vor, um (i) eine "Ground Truth" von Wetterereignissen auf der Grundlage von Social Media- und bürgerwissenschaftlichen Daten zu generieren, (ii) die topologischen Merkmale der aufkommenden Aktivität von Nutzern in sozialen Medien bei schweren meteorologischen Ausbrüchen zu analysieren und (iii) die Modellergebnisse visuell zu untersuchen und ihre Qualität zu bewerten, als erste Schritte hin zu einem systematischen Ansatz für die Quantifizierung von Bürgerdaten im Kontext von Wetterereignissen.

Das Projekt wird diese Herausforderungen angehen, indem es zwei verschiedene Ansätze, die Bürgerwissenschaft und die Analyse sozialer Medien, vereint. Zu diesem Zweck werden wir eine mobile bürgerwissenschaftliche Anwendung entwerfen, die visuelle Wahrnehmungshinweise berücksichtigt, um Daten über Wetterereignisse mit grosser Auswirkung zu sammeln, und eine gemeinsame Terminologie sammeln, die von den Bürgern verwendet wird, wenn sie sich auf Wetterereignisse und Wetterbedingungen beziehen. Der zweite Ansatz wird aus der Analyse von Daten aus sozialen Medien und einer ersten Modellierung sozialer Netzwerke bestehen, um nützliche Informationen über Wetterereignisse mit großer Auswirkung zu extrahieren, Experten unter den sozialen Netzwerken zu identifizieren und wichtige thematische Begriffe und damit verbundene Emotionen zu individualisieren. Das Ergebnis dieses Projekts wird bestehen aus (i) einem prozentual-basierten visuellen Design einer mobilen Anwendung für die Wissenschaft der Bürger zu Wetterereignissen mit hoher Auswirkung, (ii) einem visuellen Analysewerkzeug zur Integration von Daten aus der Wissenschaft der Bürger und sozialen Medien, dem offenen Quellcode und anonymen und aggregierten Datensätzen, die für die Forschung verwendet werden, in Übereinstimmung mit den aktuellen GDPR-Bestimmungen und den Schweizer Gesetzen zum Datenschutz.

 

Literaturhinweise

1] P. Wallemacq und R. House. UNISDR- und CRED-Bericht. wirtschaftliche Verluste, Armut und Katastrophen 1998-2017. brüssel: Forschungszentrum für die Epidemiologie von Katastrophen (CRED), 31, 2018. 

Webseite: Dr. Alexandra Diehl

 

Dr. Markus Kneer

Dr. Markus Kneer ist im Herbstsemester 2019 und Frühlingssemester 2020 DSI Fellow und wird sich mit dem folgenden Thema befassen:

Grundlegende psychologische Dispositionen in der Mensch-Roboter-Interaktion

An der DSI leiste ich empirische Arbeiten zu grundlegenden psychologischen Dispositionen in Kontexten, in denen Menschen mit autonomen künstlichen Agenten (und nicht mit anderen Menschen) interagieren. Die drei unabhängigen, aber nicht untrennbaren Stränge dieser Forschung betrachten (i) die Zuschreibung moralischer Verantwortung in der Mensch-Roboter-Interaktion, (ii) Merkmale des Vertrauens in und des Verlassens auf autonome künstliche Agenten sowie (iii) normative Erwartungen an autonome künstliche Agenten, beispielsweise in Kontexten der Kommunikation. Die oben genannten Themen werden in verschiedenen kulturellen Kontexten und Sprachen behandelt. 

Webseite: Dr. Markus Kneer

Prof. Dr. Thomas Lampoltshammer

Ass.-Prof. Dr. Thomas Lampoltshammer forscht von Februar bis Mai 2020 an der DSI an folgendem Projekt:

Die Auswirkungen der Digitalisierung sind aktuell stärker spürbar denn je. Wurde dieser Paradigmenwechsel anfangs noch als technisches Problem begriffen, so ist dieser aber nun schon zentraler Bestandteil von strategischen Governance-Konzepten und damit Kern der neuen Value-Proposition (Li et al., 2017, Grover et al., 2018). Dieser Einfluss auf die Wertschöpfung wurde auch durch die Europäische Kommission anerkannt. Diese spricht hier von ca. 415 Mrd. € pro Jahr an Wirtschaftswachstum, zur Förderung von Beschäftigung, Wettbewerb, Investitionen und Innovation in der EU, unterstützt durch Konzepte wie den Digital Single Market und die damit zusammenhängenden Regularien wie etwa die Single Digital Gateway Regulation (SDGR). Um die neu positionierte Value-Proposition effektiv nutzen zu können, bedarf es eines entsprechend gut etablierten Informationsflusses und somit Beziehungen zwischen dem Unternehmen und den jeweiligen Geschäftspartner. Die Fähigkeit zur Nutzung von entsprechenden Netzwerken durch das Unternehmen – besonders für KMUs, da diese auf vergleichsweise geringere Ressourcen zurückgreifen können – wird daher zur kritischen Komponente (Battistella et al., 2017; Parida et al., 2017). Durch den Ausbau von Netzwerkkapazitäten gelingt es den Unternehmen, zeitnah auf Marktveränderungen und damit auf dynamische Anforderungen an Ressourcen zu reagieren und darüber hinaus neue Geschäftszweige schneller zu identifizieren sowie nutzbar zu machen (Acosta et al., 2018). Es ist gerade das strategische Management von internen und externen Netzwerken (und Informationsflüssen), die es KMUs erlauben, ihre Leistungsfähigkeit zu erhöhen, Overhead in Prozessen zu reduzieren, dadurch Kosten zu sparen und letztendlich auch Wissen zu teilen und an geteiltem Wissen zu partizipieren (Lin & Lin, 2016) – Stichwort: Open Innovation (Chesbrough, 2003).

Das Projektvorhaben adressiert das Spannungsfeld zwischen ‘Exploitation’ und ‘Exploration’ und den daraus resultierenden Leistungsauswirkungen (Acosta et al., 2018) in Unternehmen. Ein komplementärer Ansatz könnte hier beide Vorteile vereinen (Kristal et al., 2010), jedoch scheitern etliche Unternehmen an dieser Hürde (Solís-Molina et al., 2018), auch aufgrund der notwendigen und je nach Rahmenbedingungen sehr heterogenen Anforderungen an Struktur und Ressourcen (Gonzalez et al., 2018); dies gilt insbesondere für KMUs, da diese meistens über sehr limitierte Ressourcen verfügen (Junni et al., 2013). Die digitale Vernetzung kann hier KMUs helfen, ihre Performance zu verbessern, vor allem auch hin zu einer ‘Digital Platform Capability’ (Cenamor et al., 2019). Das Projektvorhaben unterstützt diesen Ansatz durch den Einsatz von State-of-the-Art Methoden des Natural Language Processing (NLP) und der Social Network Analysis (SNA). Mittels der Umlage auf das Konzept der Stigmergie wird es möglich, die online befindliche Selbstrepräsentation der Unternehmen nutzbar zu machen und ein konzeptionelles Innovationsnetzwerk entlang der thematischen Ausrichtungen der Unternehmen sowie ihrer Kompetenzen zu formulieren und zu validieren.

Webseite: Prof. Dr. Thomas Lampoltshammer

Dr. Aurelia Tamò-Larrieux

Dr. Aurelia Tamò-Larrieux ist DSI-Fellow von Januar bis Dezember 2020. Ihr Forschungsprojekt ist:

Entscheidungsfindung durch Maschinen: Regulatorische Strategien zur Bewältigung unerwünschter Nebeneffekte der maschinellen Entscheidungsfindung

Das Ziel von Aurelias Fellowship-Zeit ist es zu untersuchen, welche Regulierungsstrategien eingesetzt werden können, um die unerwünschten Nebenwirkungen der automatisierten Entscheidungsfindung zu bekämpfen. Zu diesem Zweck wird zunächst eine Bestandsaufnahme und Bewertung der Probleme im Zusammenhang mit der automatisierten Entscheidungsfindung vorgenommen und die Nebenwirkungen, die solche Systeme für den Einzelnen und die Gesellschaft im Allgemeinen mit sich bringen, herausgearbeitet. In einem zweiten Schritt klassifiziert dieses Forschungsprojekt die bisherigen regulatorischen Ansätze, um die identifizierten Nebenwirkungen der automatisierten Entscheidungsfindung zu behandeln (z.B. Informationsanforderungen, Standards zur Bewertung von Trainingsdaten, individuelle Rechte auf Einspruch gegen Entscheidungen durch Maschinen, Anforderungen an die Folgenabschätzung, technische Erklärungsmechanismen, algorithmischer Due Process, Aufsichtsbestimmungen). Die Analyse der zur Verfügung stehenden rechtlichen, technischen und organisatorischen Maßnahmen soll Erkenntnisse darüber liefern, welche Mischung von Regulierungsansätzen notwendig ist, um den unerwünschten Nebenwirkungen der automatisierten Entscheidungsfindung zu begegnen.

Webseite: Aurealia's ORCID ID

Prof. Dr. Walther Zimmerli

Prof. Dr. Walther Zimmerli wird im FS und HS 2020 als DSI Fellow an der UZH sein.

Die Digitalisierung der Gesellschaft hat ihren Ausgang von den Hochschulen und Forschungseinrichtungen genommen; derzeit zeigt sich, dass sie rekursiv auch diese wieder erfasst: Der Prozess der Digitalisierung ist de facto dabei, full circle zu den Hochschulen und Forschungseinrichtungen zurückzukehren, ohne dass diese sich dessen schon immer bewusst wären. Der Begriff ‚Virtuelle Universität’, der zunächst einmal im Sinne von Ivan Illichs Konzept des De-schooling eine tertiäre Bildungseinrichtung ohne reale Substrate wie Gebäude, Institutionen etc. bedeutete und später mit Begriffen wie ‚Open University’, ‚Fernuniversität’, ‚Distanzlernen’, ,University of the Air’ etc. assoziiert wurde („Virtualisierung erster Ordnung“), erhält damit rekursiv eine zweite, digitalisierte Bedeutungsebene. Die Frage ist nicht mehr nur: Wie bedienen sich die tertiäre Bildungseinrichtungen der digitalen, elektronischen Medien?, sondern: Wie wird eine umfassende Digitalisierung diese Einrichtungen möglicherweise selbst verändern? Bei dem Projekt RD2VH, das im Frühlings -und Herbstsemester 2020 in Rahmen der Digital Society Initiative (DSI)durchgeführt werden soll, handelt es sich um ein philosophischtheoretisches Vorhaben, das diese Frage im Ausgang von einem kritisch rekonstruierten Digitalisierungskonzept historisch wie epistemologisch in ihre kognitionswissenschaftliche, bildungs- und institutionentheoretische Dimension ausdifferenzieren soll. Ziel ist die Erarbeitung eines theoretischen Modells virtueller Hochschulen zweiter Ordnung, in das Erfahrungen mit der Umsetzung des Konzepts einer virtuellen Hochschule erster Ordnung einfließen können. Der Schwerpunkt liegt dabei genauer auf dem Bereich der Weiterbildung. Ob und inwiefern sich dieses Modell empirisch validieren und in Handlungsempfehlungen für einem Pilotversuch umsetzen lässt, soll einem nächsten Schritt vorbehalten bleiben. Der institutionelle USP dieses Vorhabens liegt darin, dass es schon durch die Person des Antragstellers in der Schnittmenge der Aktivitäten der Digital Science Initiative (DSI) und des Centers for Higher Eduction and Science Studies (CHESS) der UZH angesiedelt ist und daher die sich daraus und aus der Nutzung der dazugehörigen Netzwerke ergebenden Synergien zu nutzen in der Lage zu sein verspricht.

Webseite: Prof. Dr. Walther Zimmerli

 

 

DSI Projekte

Bingjie Cheng

Webseite: Bingjie Cheng

 

 

PD Dr. Markus Christen

Webseite: PD Dr. Markus Christen

 

 

Armand Kapaj

Webseite: Armand Kapaj

 

Dr. Michele Loi

Webseite: Dr. Michele Loi

 

Dr. Sara Maggi

Webseite: Dr. Sara Maggi

 

Dr. Ian Ruginski

Webseite: Dr. Ian Ruginski

 

 

 

DSI Direktorium

Prof. Dr. Abraham Bernstein

Prof. Dr. Sara Irina Fabrikant

Prof. Dr. Mike Martin

Gesundes Altern

Unser Ziel ist ein kontextualisierbares Gesamtbild der Gesundheit und Lebensqualität im Alter zu haben. Neu ermöglicht hier die Digitalisierung eine preiswerte und innovative Erweiterung des Lebensqualitäts- und Gesundheits-Monitoring. Die bisherigen Daten sind arm an situativen und kontextbezogenen Informationen, und werden relativ selten erfasst. Um die im WHO-Modell des «Gesunden Alterns» (2016) zentrale funktionale Fähigkeit einzelner Personen systematisch und flächendeckend als Versorgungsziel überhaupt umzusetzen, benötigt es dichte Beobachtungen im realweltlichen Kontext. Dies erfordert eine Investition in eine Forschungsinfrastruktur für verantwortliche Gesundheitsforschung mit hohen Datendichten, in digitale Kompetenzen älterer Menschen zur Nutzung ihrer Gesundheitsdaten und in transdisziplinäre Forschungsgruppen aus Gesundheits-, Technik-, Rechts- und Kontext-/Geistes-WissenschaftlerInnen zur Erschliessung kausaler Zusammenhänge zwischen den erfassten Informationen. Diese Kausalmodelle sind Voraussetzung zur Reduzierung von Versorgungskosten im Bereich koordinationsintensiver Erkrankungen allein von Hunderten Millionen Schweizer Franken jährlich. 

 

Partizipative Gesundheitsforschung

Mit der Digitalisierung und Open Science stehen immer mehr Informationen immer mehr Menschen in der Bevölkerung für Gesundheitsentscheidungen zur Verfügung. Kompetenzen zur Auswahl und kritischen Bewertung von Forschungsergebnissen müssen damit auch bei allen in der Gesellschaft verfügbar sein. Die Schaffung von Rahmenbedingungen für die partizipative Bewertung, Konzeption und Durchführung von Gesundheitsforschungsprojekten verfolgen wir in Zusammenarbeit mit dem Zentrum für Gerontologie und dem UZH/ETH-Citizen Science Center Zurich.

 

Webseite: Prof. Dr. Mike Martin

Prof. Dr. Florent Thouvenin

Prof. Dr. Claudia Witt