Aus dem Vergleich von Netzwerkstrukturen lernen
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Bei der Bewertung seiner Umwelt neigt der Mensch dazu, Dinge miteinander zu vergleichen, um daraus zu lernen. Hierbei sind „Dinge“ ganz allgemein zu verstehen und beschränken sich keineswegs auf gegenständliche Objekte. Zum Beispiel vergleichen wir unser eigenes Verhalten mit dem anderer. Auch in der Wirtschaft vergleichen sich Firmen mit Wettbewerbern, um einzuschätzen, was sie gut machen oder wo sie sich verbessern können. Doch Vergleiche sind nicht immer einfach. Insbesondere wenn es um dynamisches Verhalten geht, werden die zeitlichen Zusammenhänge und Abhängigkeiten häufig durch sehr komplexe Netzwerke dargestellt. In einem neuen interdisziplinären Forschungsprojekt wollen Forschende der TU Dortmund und der Universität Duisburg-Essen neue vergleichende Datenanalysemethoden entwickeln.
Diese Methoden sollen Wege aufzeigen, wie Daten aus dynamischen Prozessen in ein einheitliches Netzwerkmodell überführt und als solches verglichen werden können. Projektleiter Prof. Carsten Jentsch von der Fakultät Statistik der TU Dortmund sagt: „Die Abstraktion komplexer Datenstrukturen als dynamische Netzwerke erlaubt einen neuartigen Zugang für statistische Analysemethoden.“ JProf. Fabian Beck vom Bereich Datenvisualisierung der Universität Duisburg-Essen ergänzt: „Wir wollen nicht nur die Unterschiede in Zahlen ausdrücken, sondern auch das Wie und Warum verstehen. Daher arbeiten Statistik und Datenvisualisierung in diesem Projekt eng zusammen.“
Von Logistik bis IT-Sicherheit
Insbesondere widmen sie sich dabei der Logistik, die im Ruhrgebiet eine Schlüsselbranche darstellt und durch JProf. Anne Meyer von der Fakultät Maschinenbau der TU Dortmund im Projekt vertreten ist. Es sollen aber auch Anwendungen im Bereich von Mensch-Computer-Interaktion und IT-Sicherheit untersucht werden, die im Essener Softwaretechnik-Institut paluno erforscht werden. Beim Erkennen von Veränderungen mittels vergleichender Analysen unterstützt Prof. Roland Fried von der Fakultät Statistik der TU Dortmund bei der Überwachung von dynamischen Netzwerkprozessen.
Förderung durch Mercator Research Center Ruhr
Das Projekt „Vergleichende Analyse dynamischer Netzwerkstrukturen im Zusammenspiel statistischer und visueller Methoden“ wird durch das Mercator Research Center Ruhr (MERCUR) mit einer Projektförderung in Höhe von ca. 400.000 Euro unterstützt und läuft über drei Jahre. Im Rahmen dieses Projekts soll auch die Zusammenarbeit innerhalb der Universitätsallianz Ruhr gestärkt und eine gemeinsame Forschungsagenda in diesem Bereich auf den Weg gebracht werden.
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