Verbundprojekt Echtzeiterkennung und Nachweis hybrider Desinformationskampagnen in Online-Medien (HybriD) - Teilvorhaben: Hybride Echtzeitentdeckung und Analyse von hybriden Desinformationskampagnen in Online-Medien
Al, human rights and ethics: platform regulation and data protection (im Rahmen des IVAC - International Virtual Academic Collaboration)
Projektstatus |
abgeschlossen |
Projektzeitraum |
01.10.2021- 30.09.2022 |
Förderer |
DAAD - International Virtual Academic Collaboration |
Projektnummer |
57599237 |
Schlüsselwörter |
DAAD; Information Systems; Law; Economics; interdisciplinary |
Reduzierung des Moderationsaufwandes von Nutzer-Kommentaren mit Hilfe von Automatisierung durch textanalytische Methoden
In den letzten Jahren hat ein rasanter Anstieg rassistisch, politisch und religiös motivierter Hasskommentare dazu geführt, dass viele Zeitungsredaktionen ihre Onlinekommentarfunktionen auf ihren Webseiten deaktivieren. Während dies aus ökonomischer Sicht für die einzelnen Verleger nachvollziehbar ist, ergeben sich angesichts von Einschränkungsquoten von bis zu 50% ernsthafte Probleme für den öffentlichen Diskurs. Das Projekt MODERAT! möchte durch einen integrativen und interdisziplinären Ansatz Software-Werkzeuge und sowie eine Web-Plattform entwickeln, die es Betreibern ermöglichen, die Moderation von Netzdebatten mit signifikant geringerem Aufwand durchzuführen. Hierbei werden Kommentare automatisch analysiert, sodass lediglich eine geringe Anzahl an kritischen Kommentaren manuell betrachtet werden muss. Auf diese Weise soll es Medienhäusern und Verlagen ermöglicht werden, Netzdebatten wieder auf ihren eigenen Webseiten anzubieten und so in einen aktiveren Austausch mit der Leserschaft einzutreten.
Projektstatus |
abgeschlossen |
Projektzeitraum |
07.02.2019- 31.01.2022 |
Webseite |
https://www.moderat.nrw/ |
Förderer |
MKW - EFRE-Wettbewerb Neue Leitmärkte - CreateMedia.NRW |
Projektnummer |
EFRE-0801431 |
Schlüsselwörter |
Wirtschaftsinformatik; Informationsmanagement |
Algorithmisierung und gesellschaftliche Interaktion
Was macht es eigentlich mit uns und der Gesellschaft, wenn wir bei einem Unternehmen anrufen und dort nur mit künstlichen Ansprechpartnern und nicht mehr mit Menschen sprechen können? Führt die Tatsache, dass wir über soziale Medien verstärkt auf uns zugeschnittene Informationen bekommen dazu, dass jeder nur noch in seiner eigenen Blase lebt? Diese gesellschaftlich wie politisch hoch relevanten Fragestellungen werden im Themenfeld „Algorithmisierung und gesellschaftliche Interaktion“ analysiert. Wirtschaftsinformatiker*innen, Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler*innen und Jurist*innen gehen darin diesen und damit verbundenen Fragen nach. Ziel ist es dabei, herauszufinden, wie einerseits Algorithmen zur Steuerung gesellschaftlicher Interaktion eingesetzt werden (können) und wie andererseits die Gesellschaft, sowohl auf der Ebene der Bevölkerung als auch der politischen und sozialen Entscheidungsträger, auf diese zunehmende algorithmische Steuerung reagiert.
Projektstatus |
abgeschlossen |
Projektzeitraum |
01.10.2020- 31.12.2021 |
Förderer |
Uni Münster-internal funding - Topical Programs |
Schlüsselwörter |
Algorithmisierung; Künstliche Intelligenz; Gesellschaft; (Soziale) Medien; Data Science; Data Analytics |
Detektion und Analyse von Social Bots im Jahr 2021
Projektstatus |
abgeschlossen |
Projektzeitraum |
01.07.2021- 30.11.2021 |
Förderer |
Federal Office for Information Security |
Schlüsselwörter |
Studie; Technologieevaluation; soziale Medien |
Verbundprojekt: Erkennung, Nachweis und Bekämpfung verdeckter Propaganda-Angriffe über neue Online-Medien - Teilvorhaben: Koordination von Simulation, Erkennung und Abwehr von verdeckten Propagandaangriffen
Das Projekt adressiert als interdisziplinärer Ansatz die Identifikation und den Nachweis von (semi-)automatisch erzeugter verdeckter Propaganda in Online-Medien (z.B. sozialen Netzwerken).
Projektstatus |
abgeschlossen |
Projektzeitraum |
01.06.2016- 30.11.2019 |
Webseite |
http://www.propstop.de |
Förderer |
Federal Ministry of Education and Research |
Projektnummer |
16KIS0495K |
Schlüsselwörter |
Wirtschaftsinformatik; Netzwerkforschung; Social Media; Propagena; Meinungsbildung; Internet |
ERCIS Omni-Channel Lab - powered by Arvato
Das ERCIS Omni-Channel Lab ist ein Forschungsprojekt in Kooperation mit Arvato CRM Solutions. Das Lab kombiniert akademische Forschung und Lehraktivitäten des ERCIS mit Arvatos praktischer Erfahrung in Omni-Channel-CRM-Lösungen in 110 Standorten für weltweit bekannte Marken. Das Lab hat drei Fokusbereiche: Prozesse, Daten und Analytics.
Projektstatus |
abgeschlossen |
Projektzeitraum |
01.03.2016- 28.02.2019 |
Webseite |
https://omni-channel.ercis.org/ |
Förderer |
ARVATO direct services GmbH |
Schlüsselwörter |
Customer Lifecycle; Omni-Channnel Prozesse; Omni-Channel Business; Kundensegmentierung |
Instanz-Basierte Algorithmenselektion inexakter State-Of-The-Art Solver für Traveling-Salesman-Probleme
Das Traveling-Salesman-Problem (TSP) ist eines der prominentesten und
bestuntersuchten NP-harten Optimierungsprobleme. Ausgehend von n Städten und
paarweisen Distanzen (Kosten) soll eine Rundreise mit minimalen Gesamtkosten
gefunden werden, sodass jede Stadt genau einmal besucht und am Ende wieder zum Start zurückgelangt wird. Effiziente inexakte Solver gewinnen im Vergleich zu exakten Solvern, für die eine Garantie der optimalen Lösung getroffen werden kann, immer mehr an Bedeutung, da sehr gute bzw. optimale Lösungen i.A., vor allem mit
steigender Instanzgröße, schneller gefunden werden können. Eine Verbesserung
gegenüber des derzeitigen inexakten State-Of-The-Art-Algorithmus LKH würde
aufgrund der hohen Praxisrelevanz des TSP von großer Bedeutung sein. Dies soll
hier umgesetzt werden mit Hilfe des vielversprechenden Konzeptes der instanzbasierten Algorithmenselektion.
Projektstatus |
abgeschlossen |
Projektzeitraum |
01.01.2017- 31.12.2018 |
Förderer |
German Academic Exchange Service |
Projektnummer |
57314626 |
Schlüsselwörter |
Algorithmenselektion; Inexakte Solver; Traveling-Salesman-Problem; Statistik; Wirtschaftsinformatik; Kanada |
9. Internationale Konferenz zur Mehrkriteriellen Evolutionären Optimierung, Münster 19. - 22.03.2017
EMO 2017 is the 9th International Conference on Evolutionary Multi- Criterion Optimization, aiming to continue the success of previous EMO conferences. We will bring together both the EMO and the multiple criteria decision making (MCDM) communities and moreover focus on solving real-world problems in government, business and industry. The classical EMO format will be supplemented by an EMO competition.
Projektstatus |
abgeschlossen |
Projektzeitraum |
19.03.2017- 22.03.2017 |
Webseite |
http://www.emo2017.org |
Förderer |
Participation / conference fees |
Projektnummer |
TR 891/9-1 |
Schlüsselwörter |
Evolutionäre Mehrkriterielle Optimierung |
DAAD Austauschprogramm: PPP Mexiko: "Hybridisierung von Metaheuristiken mit lokalen Suchstrategien"
Das Projekt realisiert den internationalen Austausch von Forschungspartnern aus Deutschland und Mexiko im Kontext der Hybridisierung mehrkriterieller evolutionärer Algorithmen, insbesondere zur Thematik der Einbindung lokaler Suchstrategien in state-of-the-art Metaheuristiken wie SMS-EMOA und dP-EMOA.
Projektstatus |
abgeschlossen |
Projektzeitraum |
01.01.2014- 31.12.2015 |
Förderer |
German Academic Exchange Service |
Projektnummer |
57065955 |
Schlüsselwörter |
Hybridisierung; Metaheuristiken mit lokalen Suchstrategien |
Addressing Current Challenges in Evolutionary Multi-Objective Optimization: Indicator-based Selection, Convergence and Applicability
Dieses Projekt zur Initiierung und Intensivierung bilateraler Kooperationen setzt es sich zum Ziel, Forscher aus Brasilien und Deutschland unter Fragestellungen aktueller Forschungsthemen im Bereich der mehrkriteriellen evolutionären Optimierung zusammen zu bringen.
Projektstatus |
abgeschlossen |
Projektzeitraum |
01.01.2014- 31.12.2014 |
Förderer |
DFG - Initiation of International Collaboration |
Projektnummer |
TR 891/7-1 |
Schlüsselwörter |
Multikriterielle Optimierung; Evolutionäre Algorithmen; Algorithmenselektion |