Zwei neue Cross-Disciplinary Labs der Fakultät vom HCDS gefördert

5. Juni 2023, von Zsuzsa Becker

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Im Rahmen der Cross-Disciplinary Labs (CDLs) unterstützt das House of Computing and Data Science (HCDS) der UHH Forschungsprojekte, die im Sinne der Interdisziplinarität Kooperationen zwischen Anwendungs- und Methodendisziplinen auf- oder ausbauen, darunter auch zwei neue Projekte von Wissenschaftler:innen der Fakultät für Geisteswissenschaften.

Historische Kulturgüter im digitalen Raum

Das Cross-Disciplinary Lab "MuMokA - Multimodale Modellierung kultureller Artefakte im digitalen Raum" unter der Leitung von Prof. Dr. Julia Nantke (SLM I) und Prof. Dr. Frank Steinicke (MIN-Fakultät) setzt sich zum Ziel, im interdisziplinären Dialog zwischen Geisteswissenschaften und Informatik die nachhaltige und reflektierte digitale Transformation der Geisteswissenschaften voranzutreiben, indem generische Konzepte für eine multimodale Modellierung und Repräsentation historischer Kulturgüter im digitalen, immersiven Raum entwickelt werden. Als Ausgangspunkt und exemplarischer Anwendungsfall hierfür soll das vom Gegenwartsautor Walter Kempowski nachgelassene Werk-Fragment /Ortslinien/ dienen. Die Multimodalität, die konzeptuelle Unfertigkeit und der Fragment-Charakter der /Ortslinien/ sollen genutzt werden, um im interdisziplinären Dialog zwischen Geisteswissenschaften und Informatik grundlegende Fragen der digitalen Modellierung kultureller Artefakte im Hinblick auf deren Erschließung, Repräsentation und Beforschung zu bearbeiten und Lösungswege für die damit verbundenen wissenschaftlichen, konzeptuellen, technischen, rechtlichen und ethischen Herausforderungen aufzuzeigen.

Das CDL MuMokA wird vom House of Computing and Data Science, von der Fakultät für Geisteswissenschaften sowie der Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften für drei Jahre mit einer Summe von insgesamt 524.210 € gefördert.

Gesundheitsversorgung und Social Media

Das Cross-Disciplinary Lab "Predicting COVID-19 Vaccination Uptake from Public Discourse: A Machine Learning Approach" unter der Leitung von Prof. Dr. Robert Fuchs (SLM II), Prof. Dr. Jonas Schreyögg, Prof. Dr. Martin Spindler und Dr. Esra Eren Bayindir (alle Fakultät BWL) untersucht Zusammenhänge zwischen öffentlichem Diskurs und der Bereitschaft zur COVID-19-Impfung. Ein zentrales Element des Projekts ist sein interdisziplinärer Ansatz, der Gesundheitsökonomie und Linguistik mit neuen Methoden der Data Science verbindet. Durch dieses Vorgehen wird das Projekt demonstrieren, wie die Digital Humanities zu anwendungsorientierter Forschung beitragen können.

Das Projekt wird insbesondere untersuchen, wie Daten aus sozialen Medien aus Deutschland und England genutzt werden können, um die öffentliche Meinung zur COVID-19-Impfung zu ermitteln. Dies wird es wiederum ermöglichen, Strategien zu identifizieren, die zur Steigerung der COVID-19-Impfraten geführt haben. Bei der Analyse werden Methoden aus den Bereichen Big-Data und maschinellem Lernen auf Twitter-Daten angewandt und diese mit Daten über lokale Impfraten verknüpft. Aus politischer Sicht können die Ergebnisse dieses Projekts genutzt werden, um die öffentliche Gesundheit bei künftigen Pandemien in Echtzeit nachzuverfolgen.

Das CDL Predicting COVID-19 Vaccination wird vom House of Computing and Data Science, von der Fakultät für Geisteswissenschaften sowie der Fakultät für Betriebswirtschaft für drei Jahre mit einer Summe von insgesamt 479.445 € gefördert.

Weitere Informationen zu den Cross Disciplinary Labs finden sie auf der Webseite des HCDS.