Neues Buch im Springer Verlag erschienen: "Ahrweiler, P., Neumann, M. (2021). Advances in Social Simulation. Proceedings of the 15th Social Simulation Conference: 23–27 September 2019.
Neue Publikation des Arbeitsbereichs
Selbstlernende Sensorsysteme für Natur und Technik
Im Rahmen des BMBF Programms Cluster4Future beteiligt sich das TISSS Lab der Johannes Gutenberg-Universität zusammen mit den Partnern Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main, Technische Universität Darmstadt, Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF sowie dem Institut für Tierökologie und Naturbildung am Zukunftscluster SENSORITHM Rhein-Main. Das Konsortium ist interdisziplinär zusammengesetzt, um Expertise aus Physik, Biologie, Informatik, Maschinenbau und Sozialwissenschaften zu verbinden. SENSORITHM wird untersuchen, wie intelligente Sensortechnologien Kollisionen mit Vögeln und Fledermäusen mit Windrädern vermeiden helfen und wird selbstlernende Sensorsysteme zur Überwachung technischer Komponenten und Anlagen entwickeln.
Damit kann Sensorithm dazu beitragen, ein Grün-Grün-Dilemma aufzulösen: Einerseits soll die von Windrädern erzeugte erneuerbare Energie den Klimawandel aufhalten und damit letztlich auch die Artenvielfalt sichern, andererseits gefährden die Rotorblätter seltene Vogelarten wie den Roten Milan und verschiedene Fledermausarten. Durch die Einführung intelligenter Sensortechnologien könnte der Zielkonflikt von Klimaneutralität vs. Energiebedarf mithilfe eines bereit aufgestellten Innovationsnetzwerks aufgelöst werden.
TISSS Lab-Leiterin Prof. Dr. Ahrweiler mit ihrem Team wird im Projekt für die sozialwissenschaftliche Analyse und Gestaltung der Vieldimensionalität dieses Innovationsnetzwerks im Spannungsfeld technologischer, ökologischer, wirtschaftlicher, politischer und sozialer Aspekte verantwortlich sein.
So ist zum Beispiel zu erwarten, dass sich Genehmigungsverfahren von Windenergieanlagen verändern und dass das Wissen über neue technologische Möglichkeiten Eingang in politische Diskurse findet. Das Zukunftscluster ist eng mit Partnern aus Industrie, Hochschulen, Instituten, Behörden und Zivilgesellschaft (Umweltschützer*innen, Verbände, NGOs, Schulklassen) verknüpft und wird mit diesen zusammenarbeiten. Das TISSS Lab wird Partizipationsprozesse unterstützen und eine adäquate Einbindung relevanter Stakeholder sicherstellen.
Neue Publikation des Arbeitsbereiches (in Quality & Quantity)
Neue Veröffentlichung in der Zeitschrift Quality & Qunatity: "Voinea, C., Neumann, M. (2020). Political culture. A theory in search for methodology. An editorial. Quality & Quantity 54(2): 335-360.
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)
Neue Publikation des Arbeitsbereiches (in Evidence based HRM)
Ein Artikel in der Zeitschrift Evidence based HRM wurde veröffentlicht: "Neumann, M. (2020). From organizing to organizations: a typological scale of human relations management outside the legal world. Evidence based HRM: a global forum for empirical scholarship (online first)"
Neue Publikation des Arbeitsbereiches (in Handbuch der Methoden der Politikwissenschaft)
Das Handbuch der Methoden der Politikwissenschaft wurde mit Beitrag des Arbeitsbereiches veröffentlicht: "Neumann, M., Lorenz, J. (2020) Simulation in der Politiwissenschaft. In: Wagemann, C., Goerres, A., Siewers, M. (Eds.). Handbuch der Methoden der Politikwissenschaft (pp. 595-618). Cham: Springer."
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 (in Quality & Quantity)
Neues Special Issue der Zeitschrift Quality & Quantity - International Journal of Methodology unter Mitwirkung des Arbeitsbereichs erschienen: "Voinea, C. F., Neumann M. (2020): Interdisciplinary Approaches in Political Culture Research Methodology, in: Quality & Quantity Vol. 54 / Issue 2 (Special Issue)."
Neue Publikation des Arbeitsbereichs (in Kriminologie)
Neuer Artikel des Arbeitsbereichs in der Zeitschrift Kriminologie - Das Online-Journal erschienen: "Neumann, M., Möhring, M. (2020): Rockerbanden: Netzwerke oder Organisationen?, in: Kriminologie - Das Online-Journal Vol. 2 / Issue 1: 63-86."
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.