Neue Publikation des Arbeitsbereiches (in Evidence based HRM)

Ein Artikel in der Zeitschrift Evidence based HRM wurde veröffentlicht: "Siebers, Ü., Herath, D., Bardone, E., Farahbakhs, S., Knudes, S., Madsen, J. Mufti, M., Neumann, M., Richards, D., Seri, R., Secchi, D. (2020). On the quest for defining organizational plasticity. Evidence based HRM: a global forum for empirical scholarship (online first)

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Workshop des Arbeitsbereichs im Rahmen des Projekts AI NAVI

Im Rahmen des Projekts AI NAVI hat der Arbeitsbereich vom 08. bis 10. Juli einen Workshop im Kloster Nütschau durchgeführt. Im Fokus des Workshops stand der menschliche Umgang mit Komplexität in Entscheidungssituationen und dem Bestreben zur Reduktion derselben. Das Programm umfasste eine Mischung aus formellen Präsentationen, partizipativer Gamification, experimentellen Formaten und inter-aktiven Diskussionen.

Das Projekt "Artificial Intelligence Navigation of Complex Social Landscapes (AI Navi)" untersucht den Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) auf menschliche Denk- und Entscheidungsprozesse in ver-schiedenen sozialen Bereichen.

Neue Publikation des Arbeitsbereichs: Kommentar der Europäischen Social Simulation Community zur aktuellen COVID-19 Pandemie

Computational Models That Matter During a Global Pandemic Outbreak: A Call to Action

The COVID-19 pandemic is causing a dramatic loss of lives worldwide, challenging the sustainability of our health care systems, threatening economic meltdown, and putting pressure on the mental health of individuals (due to social distancing and lock-down measures). The pandemic is also posing severe challenges to the scientific community, with scholars under pressure to respond to policymakers’ demands for advice despite the absence of adequate, trusted data. Understanding the pandemic requires fine-grained data representing specific local conditions and the social reactions of individuals. While experts have built simulation models to estimate disease trajectories that may be enough to guide decision-makers to formulate policy measures to limit the epidemic, they do not cover the full behavioural and social complexity of societies under pandemic crisis. Modelling that has such a large potential impact upon people’s lives is a great responsibility. This paper calls on the scientific community to improve the transparency, access, and rigour of their models. It also calls on stakeholders to improve the rapidity with which data from trusted sources are released to the community (in a fully responsible manner). Responding to the pandemic is a stress test of our collaborative capacity and the social/economic value of research.

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Neues Forschungsprojekt "AI NAVI"

Die VW Stiftung fördert das Forschungsprojekt "AI Navigation of Complex Social Landscapes (AI-NAVI) im Rahmen eines Planning Grants, welches die Grundlage für ein mehrjähriges Forschungsprojekt durch ein Full Grant bietet.

AI-NAVI soll erforschen, ob und wie künstliche Intelligenz gesellschaftspolitische Entscheidungen beeinflusst und zu den gegenwärtigen Erscheinungsformen des Populismus weltweit beiträgt. Das TISSS Lab der JGU Mainz wird die Leitung und Koordination eines interdisziplinären Konsortiums aus Sozial-, Kognitions-, und Computerwissenschaftlern der Universitäten Gießen, Mainz, Newcastle, Surrey und des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz übernehmen, um einen innovativen, integrierten Ansatz zur Untersuchung dieser komplexen Ereignisse zu entwerfen.

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Vortrag "Understanding the World with AI: Training and Validating AI Systems Using Synthetic Data" – Philipp Slusallek

09.12.2019
16:00-18:00 Uhr
Raum 03-134 im SBII

Der Arbeitsbereich Technik- und Innovationssoziologie, Simulationsmethoden lädt in Kooperation mit KI@JGU (einer 2018 gegründeten Arbeitsgruppe von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus vielen Fachbereichen und anderen Institutionen der JGU, die entweder Forschung an KI betreiben oder KI für ihre Arbeit einsetzen (z.B. in der Hochschullehre)) zu einem Vortrag zum Thema „Understanding the World with AI: Training and Validating AI Systems Using Synthetic Data„ von Prof. Dr.-Ing. Philipp Slusallek, wissenschaftlicher Direktor am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), ein.

Über rege Teilnahme würden wir uns sehr freuen, eine zusätzliche Anmeldung ist nicht erforderlich.

 

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