Arbeitsbereich: Informatik

Maike Behrendt ist seit Januar 2021 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl Machine Learning in der Informatik der HHU-Düsseldorf. Darüber hinaus ist sie Mitarbeiterin im Use Case Politik der Manchot-Forschungsgruppe zum Thema Unterstützung politischer Entscheidungen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz. Sie studierte Wirtschaftsinformatik (B. Sc.) an der Universität zu Köln und Informatik (M. Sc.) and der HHU-Düsseldorf.

Sie promoviert aktuell zu dem Thema „Natural Language Processing für Diskussionsplattformen“.

Julia Romberg ist seit 2019 wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Nachwuchsforschungsgruppe „CIMT – Citizen Involvement in Mobility Transitions (Bürger*innenbeteiligung an der Verkehrswende)“ an der HHU-Düsseldorf. Sie hat Informatik an der Universität Düsseldorf und der Universidad Politécnica de Madrid studiert. Im Rahmen ihrer Dissertation beschäftigt sie sich mit der Frage, wie die Auswertung von textuellen Beiträgen der konsultativen Öffentlichkeitsbeteiligung automatisiert unterstützt werden kann.

Ihre Forschungsschwerpunkte liegen auf der Analyse von Argumenten und der thematischen Klassifikation von Texten.

Fotograf: ©Tilman Schenk

Prof. Dr. Stefan Dietze ist Professor für Data & Knowledge Engineering an der HHU-Düsseldorf und wissenschaftlicher Direktor der Abteilung Wissenstechnologien für die Sozialwissenschaften bei GESIS (Leibniz Insitut für die Sozialwissenschaften) in Köln. In seiner Forschung arbeitet er an der Nutzbarmachung großer Datenmengen aus dem Web mit Methoden des Natural Language Processing (NLP), Information Retrieval und maschinellen Lernens. Als wissenschaftlicher Leiter der Abteilung Wissenstechnologien für die Sozialwissenschaften bei GESIS liegt ein besonderer Schwerpunkt auf der Nutzung von (Social) Web Daten für interdisziplinäre Forschungsfragen in den Sozialwissenschaften.

Am DIID gilt sein Interesse der Untersuchung von Online Diskursen mithilfe NLP-basierter Methoden, z.B. zur Erkennung und Klassifikation von Aussagen oder Quellen oder dem Verstehen von Informationsdiffussion in sozialen Netzwerken.

Björn Ebbinghaus hat seit 2013 Informatik an der HHU-Düsseldorf studiert. 2017 schloss er seinen Bachelor of Science ab. Zeitgleich arbeitete er bereits an D-BAS, dem dialogbasiertem Argumentationssystem, einem Projekt der ersten Phase des Forschungskollegs, als studentische Hilfskraft. Während seines Masterstudiums an der HHU beschäftigte er sich mit der Nutzung von Argumentationssystemen in natürlich sprachlichen Umgebungen, wie Chat-Systemen, durch Chatbots.

In seiner Masterarbeit untersuchte er die Möglichkeiten bestehende Argumentationssysteme mit einer anschließenden Entscheidungsfindung zu erweitern. Dazu wurde ein Experiment mit der Studierendenschaft der Informatik durchgeführt um zu testen, ob diese Art der Entscheidungsfindung für die Studenten als fair und akzeptabel empfunden wird. Seit Januar 2019 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Rechnernetze von Prof. Martin Mauve angestellt und forscht dort an dem praktischen Einsatz und der Entwicklung von Systemen zur Entscheidungsbildung.

Prof. Dr. Jörg Rothe leitet seit 2000 die Arbeitsgruppe für Komplexitätstheorie und Kryptologie am Insituts für Informatik an der HHU-Düsseldorf. Seine Forschungsinteressen liegen in der Computational Social Choice, der Algorithmischen Spieltheorie und Fair Division, wobei der Fokus jeweils auf der algorithmischen und komplexitätstheoretischen Behandlung der relevanten Probleme liegt.

Im Rahmen des DIID gilt sein Interesse formalen Modellen der theoretischen Informatik für die Beschreibung und Bewertung von Nutzer-Interaktionen in Online-Partizipationsprozessen.

Jun.-Prof. Dr. Dorothea Baumeister ist seit September 2013 Juniorprofessorin für theoretische Informatik an der HHU-Düsseldorf. Seit 2017 ist sie Leiterin des DFG-Projekts „Distanzen in Wahlen“. In ihrer Forschung konzentriert sie sich auf die axiomatische und komplexitätstheoretische Analyse der Felder Präferenzaggregation, Wahlsysteme und Verteilungsprobleme.

Am DIID gilt ihr Interesse insbesondere der formalen Modellierung von Online-Partizipationsprozessen sowie dem Einfluss von Distanzen in Online-Wahlprozessen.