Forschung (alt)
Der Forschungsschwerpunkt der Professur Information Processing and Analytics ist Web Science, "the emergent science of the people, organizations, applications, and of policies that shape and are shaped by the Web, the largest informational artifact constructed by humans in history" (aus dem Aufruf für Einreichungen der ACM Web Science Konferenz). Angesiedelt in der Informationswissenschaft gibt es vielfältige Verknüpfungen zur Informatik, Psychologie, Soziologie, Wirtschaftswissenschaft und den digitalen Geisteswissenschaften.
Projekte
AI-SKILLS
Im BMBF-geförderten Projekt AI-SKILLS entwickeln wir eine anwendungsorientierte Infrastruktur für KI-Communities in Lehr-Lern-Settings an der Humboldt-Universität zu Berlin.
Unknown Data
Gemeinsam mit Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik (Betreiber von DBLP) und GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften entwickeln wir Verfahren zur Erfassung und Konsolidierung von Metadaten für Forschungsdaten aus dem Web in diesem DFG-geförderten Forschungsprojekt.
Was ist wichtig? Schlüsselstellen in der Literatur
Als Teil des DFG-Schwerpunktprogramms Computational Literary Studies untersuchen wir im Projekt Was ist wichtig? Schlüsselstellen in der Literatur, wie Schlüsselstellen in der Literatur entdeckt werden können und durch welche Eigenschaften sich diese auszeichnen.
Abgeschlossene Projekte
Uncovr
Im Industrie-finanzierten und am Forschungszentrum L3S angesiedelten Projekt Uncovr entwickeln wir Verfahren zur Identifikation und Verknüpfung von Musikwerken in Videos. Dazu werden Methoden der künstlichen und kollektiven Intelligenz angewendet und weiterentwickelt. So soll beispielsweise untersucht werden, welche Aufgabentypen und Anreizsysteme geeignet sind, um mit Hilfe von Serious Games oder Crowdsourcing qualitativ hochwertige Video-Werkzuordnungen zu erhalten. Ebenso wird untersucht, wie maschinelle Lernverfahren, zum Beispiel Meta-Learning- und Ähnlichkeitslernansätze, zur Lösung der Aufgabe geeignet sind.
REGIO
Das REGIO-Projekt wird vom BMBF im Rahmen der quantitativen Wissenschaftsforschung gefördert. Ziel ist die Kartierung der Entstehung und des Erfolgs von Kooperationsbeziehungen in regionalen Forschungsverbünden und Innovationsclustern. In unserem Teilprojekt untersuchen wir insbesondere, inwiefern sich Webseiten von Forschungseinrichtungen dafür eignen, regionale Kooperationsbeziehungen zu bewerten.
DESIR
Als technischer Partner in der EU CSA DESIR (DARIAH ERIC Sustainability Refined) entwickeln wir Verfahren und Systeme zum kollaborativen Wissensmanagement und zur Entitäts-basierten Suche.