Computational Methods erschließen neue Forschungsmöglichkeiten
GESIS forscht zu Computational Methods, um angesichts des raschen Wandels in den Informations- und Wissenstechnologien und der fortschreitenden Digitalisierung der Gesellschaft qualitativ hochwertige Forschungsdaten für die Sozialwissenschaften bereitzustellen und die Findbarkeit und das Analysepotential dieser Daten zu erhöhen.
Ziel dieser Forschung ist es, neuartige Methoden, Modelle und Algorithmen der Informatik für die Bereitstellung von Forschungsinfrastrukturen und Methoden in den Sozialwissenschaften zu erproben, zu analysieren, zu adaptieren, weiterzuentwickeln und zu evaluieren. Ein wichtiger Bestandteil dieses Forschungsbereichs ist die Erschließung von digitalen Verhaltensdaten – wie z.B. Daten aus Sozialen Medien oder durch spezielle Forschungssoftware generierte Daten – für die sozialwissenschaftliche Forschung.
Data Quality
Wir forschen, um die Qualität, das analytische Potential und die Auffind- und Nutzbarkeit von Forschungsdaten zu verbessern.
Um die Qualität, das analytische Potential und die Auffind- und Nutzbarkeit von Forschungsdaten zu verbessern, forschen wir zu Methoden der Informatik in den Bereichen Natural Language Processing, Data and Network Science, Information Retrieval und Human Computer Interaction.
Human Information Interaction & Information Retrieval
Die Forschung im Bereich Human Information Interaction und Information Retrieval beschäftigt sich damit, wie Menschen Informationen suchen, finden und nutzen – und wie sie dabei besser unterstützt werden können.
Data Science & Natural Language Processing (NLP)
Unser Forschungsziel im Bereich Data Science und Natural Language Processing (NLP) ist die Entwicklung innovativer Methoden und Werkzeuge zur Erhebung, Nutzbarmachung, Aufbereitung und Analyse von Forschungsdaten.