Psychologie, Computer und soziale Phänomene

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Quelle: jisc / www.jisc.ac.uk

Was in den letzten Jahren als "Digitalisierung" der Gesellschaft bezeichnet wurde, hat zu Veränderungen in der Art und Weise geführt, wie Wissenschaftler soziale, psychologische, politische und ökonomische Phänomene untersuchen. Laut dem Center for Data Science der New York University werden wir bis 2020 Daten im Wert von 35 Zetabytes erstellen (ein Cisco-Blog gibt an, dass ein einziges Zettabyte an Daten den Daten von etwa 250 Milliarden DVDs entspricht). Viele Forscher auf dem Gebiet der "Computational Social Science" nutzen die Fülle von Daten (oft "Big Data" genannt) über menschliches Verhalten, das aus der Besessenheit der Gesellschaft gegenüber neuen Medienplattformen und -technologien entsteht. Computational Social Science ist im weitesten Sinne der Einsatz von Computer-Tools zur Modellierung, Simulation und Analyse komplexer sozialer Phänomene wie Ungleichheit, Gesundheit, Bildung, Umwelt und Demokratie.

Die neuen Chancen, die sich aus Big Data ergeben, bringen auch neue Herausforderungen mit sich. Eine dieser Herausforderungen besteht darin, diese Daten zu verwenden, um Probleme zu untersuchen, die Disziplinen umfassen, wenn interdisziplinäre Zusammenarbeit nicht gerade alltäglich ist. Zum Beispiel kann ein Informatiker über Kenntnisse in den Werkzeugen verfügen, die zum Sammeln und Analysieren von Daten benötigt werden, die aus dem Internet stammen, aber nicht über das tiefe Fachwissen eines Psychologen oder Soziologen, das für die richtigen Fragen und die Formulierung relevanter Modelle unerlässlich ist mit den Daten. Glücklicherweise gibt es eine Bewegung, die darauf abzielt, Forscherteams mit unterschiedlichem Fachwissen zusammenzubringen, um die Wirkung von Big Data auf die wissenschaftliche Forschung zu maximieren. Daher wird es auch klar, wie wichtig es ist, Psychologen in diesen Bereich einzubeziehen. Wie sehen Psychologen aus, die sich mit Computer-Sozialwissenschaften beschäftigen? Im Folgenden finden Sie kurze Beschreibungen einiger Psychologen, die interessante Beiträge zur computergestützten Sozialwissenschaft leisten.

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Quelle: Von Lazarus666 / Wikimedia Commons

Dr. Rosaria ConteLeiterin des LABSS (Labor für agentenbasierte soziale Simulation) am ISTC (Institut für Kognitionswissenschaft und Technologie) in Rom, Italien.

Dr. Conte ist ein Kognitions- und Sozialwissenschaftler, dessen Labor agentenbasierte Modelle (ABM) verwendet, um positive soziale Aktionen wie Altruismus, Kooperation und soziale Normen zu untersuchen. ABM beinhaltet das Erstellen eines Rechenmodells, das aus "Agenten" besteht, die Akteure in der sozialen Welt darstellen, und einer "Umgebung", in der die Agenten agieren. Agenten können miteinander interagieren und sind so programmiert, dass sie autonom sind. Ein Großteil der Arbeit von Conte betrachtet besondere Lösungen für soziale Dilemmata (dh Situationen, in denen die Zusammenarbeit zwischen Mitgliedern der Gesellschaft schwer zu erreichen ist, weil der beste Schritt für eine Person nicht das beste Ergebnis für die Gruppe ergibt). Frühere Arbeiten zeigen, dass Normen, Konventionen und gesellschaftliche Regelungen wirksam sind, um den Zusammenbruch der gesellschaftlichen Kooperation zu verhindern, wenn sich die Mitglieder der Gesellschaft gegenseitig kennen (siehe Ostrom, 2005 für eine Übersicht). Wenn jedoch Personen mit unbekannten Unbekannten konfrontiert werden, mit wenig oder keinen Möglichkeiten für zukünftige Wiederbegegnungen, kollabiert die Zusammenarbeit leicht, es sei denn, Nicht-Mitarbeiter werden bestraft. Conte und Giardini (2012) nutzten ABM, um eine neuartige Alternative anzubieten. Insbesondere zeigten sie, wie sich die Verbreitung von Reputation (Klatsch) entwickelt, um Nicht-Kooperatoren zu identifizieren, und dass sie eine kosteneffektive Lösung für die Durchsetzung von Gruppenzusammenarbeit darstellt.

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Dr. Morteza DehghaniAssistenzprofessor für Psychologie an der Universität von Südkalifornien.

Dr. Dehghanis Forschung umfasst Psychologie und künstliche Intelligenz und stützt sich auf große Datenmengen, um menschliches Verhalten zu untersuchen. Er verwendet sowohl Textanalyseverfahren als auch traditionelle Verhaltensstudien, um Eigenschaften von Kognition zu untersuchen. In einer Studie verwendeten Dehghani und seine Kollegen 731.000 Tweets über die Schließung der US-Regierung 2013, um festzustellen, wie fünf grundlegende moralische Anliegen – Sorge / Schaden, Fairness / Betrug, Loyalität / Verrat, Autorität / Subversion und Reinheit / Degradierung – die soziale Nähe vergrößern oder verkleinern zwischen Menschen. Sie beobachteten Beziehungen auf Twitter und fanden heraus, dass Rhetorik innerhalb der Tweets bezüglich Reinheit der beste Prädiktor für die Distanz zwischen zwei Personen auf Twitter war. Mit anderen Worten, Reinheit ist das moralische Fundament, das Menschen auseinandertreibt und sie zusammenhält.

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Dr. Michael JonesWK Estes Lehrstuhl für Kognitive Modellierung, Indiana University Bloomington.

Dr. Jones Forschung umfasst die Bereiche kognitive Modellierung, semantisches Gedächtnis, künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft. In einem von NSF und Google finanzierten Projekt untersuchte das Labor von Dr. Jones, wie sich perzeptuelle Komponenten in Modelle integrieren lassen, wie Menschen die Bedeutungen von Wörtern lernen (semantisches Lernen) und diese Bedeutungen mental repräsentieren. Standardmodelle des menschlichen semantischen Lernens verwenden nur die statistischen Informationen, die in den Sprachmustern enthalten sind (z. B. Worthäufigkeit, gemeinsames Auftreten von Wörtern im Text), um auf semantische Strukturen zu schließen. Darüber hinaus werden die meisten dieser Modelle mit weitaus weniger Daten trainiert, als Menschen typischerweise beim semantischen Lernen erfahren. Um diesen Problemen Rechnung zu tragen, entwickelte Jones 'Labor eine Reihe von Online-Spielen, die die menschliche Codierung von Wahrnehmungsinformationen crowdourcen. Die riesigen Datenmengen, die von den Teilnehmern dieser Online-Spiele gesammelt werden, werden dann verwendet, um computergestützte Modelle des semantischen Lernens zu entwickeln, die Wahrnehmungs- und linguistische Informationen integrieren. Weitere Informationen zu diesen Spielen und Arbeiten im Labor finden Sie hier.

Wie man dorthin kommt

Wenn Sie daran interessiert sind, Computational Social Scientist zu werden, beginnen immer mehr Schulen, Programme speziell für diesen Bereich anzubieten. Wenn Sie bereits ausgebildeter Sozialwissenschaftler sind, lohnt es sich möglicherweise, an einem Workshop teilzunehmen, um zu lernen, wie man mit Big Data einschließlich Social-Media-Daten arbeitet (23. Juni 2016 veranstaltet Northwestern eine Konferenz und einen entsprechenden Workshop). Wenn Sie bereits Computational Skills haben, aber nach Mitarbeitern suchen, kann es sinnvoll sein, nach Möglichkeiten für Networking in diesem Bereich zu suchen, wie dies kürzlich im Februar 2016 stattfand.

Danke, dass Sie diese Wochenpost gelesen haben. Wir hoffen, es hat Ihnen gefallen und Sie können gerne Fragen stellen oder Fragen stellen.

Bitte beachten Sie, dass die Kommentare von Dr. Golding, Dr. Lippert und den anderen, die auf diesem Blog posten, ihre eigene Meinung und nicht die der Universität von Kentucky zum Ausdruck bringen.

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Verweise

E. Ostrom, Verständnis der institutionellen Vielfalt, Princeton University Press; 2005

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