Mit Computational Methods erschließen wir neue Forschungsmöglichkeiten
Um angesichts des raschen Wandels in den Informations- und Wissenstechnologien ein hohes Qualitätsniveau digitaler GESIS-Produkte und -Dienste sicherstellen zu können, betreibt GESIS Forschung im Bereich der Computational Methods.
Ziel dieses Forschungsfeldes ist es, neuartige Methoden, Modelle und Algorithmen der Informatik im Anwendungsfeld Sozialwissenschaften zu erproben, zu analysieren, zu adaptieren, weiterzuentwickeln und zu evaluieren. Ein Kernbestandteil dieses Forschungsbereiches ist dabei vor allem die Erschließung von digitalen Verhaltensdaten wie z.B. Daten aus sozialen Medien oder durch Sensoren generierte Daten für die sozialwissenschaftliche Forschung. Denn die Entwicklung und Beurteilung von Methoden zur Erhebung, Aufbereitung und Analyse dieser neuen Daten erweitert die Basis zur Beantwortung sozialwissenschaftlicher Fragen. Durch die Implementierung der gewonnen Erkenntnisse können so in Zukunft auf die Sozialwissenschaften zugeschnittene, innovative und integrierte Forschungsinfrastrukturen und -angebote zu allen Phasen des Forschungsdatenzyklus entstehen.
Schwerpunkte des Forschungsbereichs Computational Methods
Information Linking & Retrieval
Wir erforschen und entwickeln Modelle für die Verknüpfung von heterogenen Informationstypen.
Text & Data Mining
Wir erforschen und entwickeln Methoden, um Wissen aus unstrukturierten Texten zu gewinnen.
Network Science
Wir entwickeln Methoden und Instrumente, um relationale Daten, die als Netzwerk modelliert werden können, zu erschließen, verarbeiten und zu analysieren.
Open Science
Wir erforschen kollaborative und partizipative Modelle und Infrastrukturen für Open Science in den Sozialwissenschaften.
Knowledge Graph Infrastructure
Wir erforschen eine Infrastruktur für GESIS-weite Verlinkung von Forschungsdaten, um deren Interoperabilität und Auffindbarkeit im Netz zu optimieren.