Dr. Michel Schilperoord

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Johannes Gutenberg-Universität Mainz
Fachbereich 02: Sozialwissenschaften, Medien & Sport
Institut für Soziologie
Technik- und Innovationssoziologie, Simulationsmethoden

Jakob-Welder-Weg 20
55128 Mainz

Philosophicum II, Raum 03-310
Tel +49 6131 39-29133
Fax +49 6131 39-26525

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Dr. Michel Schilperoord ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Arbeitsbereich für Technik- und Innovations-soziologie, Simulationsmethoden und ist dort unter anderem in das Projekt Simulating Shanghai Innovation Policy (SiSH) eingebunden. Zurzeit arbeitet er an seinem Habilitationsvorhaben.

Er studierte Ökonometrie an der Erasmus-Universität Rotterdam und promovierte dort 2005 mit einer Arbeit zum Thema "Komplexität und Foresight". Während seiner Promotion wirkte er als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS, Brasilien), der Universität von Lissabon (Portugal) und dem Trinity College Dublin (Irland) an Projekten mit, die agentenbasierte Simulationsmodelle für die Bereiche Umwelt, Innovation (EU-COSI-Projekt) und Politik entwickelt haben. Anschließend war er an der Entstehung integrierter Bewertungsmodelle (EU-MATISSE-Projekt) mit An-wendungen für Mobilität und Wohnen am niederländische Research Institute for Transitions (DRIFT) der Erasmus-Universität Rotterdam beteiligt.

Danach wurde er im Rahmen der irischen Innovationspolitiksimulation (IPSE-Projekt) und der Ex-ante-Evaluierung möglicher Finanzierungsstrategien im Zusammenhang mit EU-Ausschreibungen Horizon 2020 in der Innovationsforschungsabteilung des University College Dublin tätig. 2015 wechselte er zu einer Position bei der EA European Academy GmbH in Deutschland, wo er die Innovationsfähigkeit von öffentlichen For-schungseinrichtungen (BMBF-Projekt "Enabling Innovation by Simulation") simulierte.

Forschungsschwerpunkte

  • Innovationspolitische Simulation
  • Ex-ante-Bewertung der Forschungsförderpolitik
  • Integrierte Bewertungsmodellierung
  • Big Data "Lab"-Anwendungen: Datenbankentwicklung, Middleware, Visualisierung
  • Komplexitätsforschung
  • Agentenbasierte Simulationsmodelle
  • Netzwerkanalyse

Weiteres zur Person


Semester: WiSe 2020/21

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