Wie wird/soll die Welt nach der Coronakrise aussehen?

Call

Gewöhnlich lebt das ZiF für und vom persönlichen Austausch: zwischen Forscher*innen verschiedener Disziplinen aber auch zwischen Forscher*innen und Künstler*innen und dem interessierten Publikum. In der aktuellen Krise suchen wir nach Wegen, diesen Austausch auch weiter zu ermöglichen. Die öffentlichen Veranstaltungen mussten wir absagen oder verschieben, die ZiF-Forschungsgruppen arbeiten – vor allem in virtuellen Treffen – weiter.

Aber wir wollen unseren Blick auch auf die Zukunft lenken: Dazu laden wir Wissenschaftler*innen aller Disziplinen dazu ein, mit uns darüber nachzudenken, wie die Welt nach Covid-19 aussehen wird. Was wird sich verändern? Was sollte sich verändern? Welche Rolle spielt die (interdisziplinäre) Forschung dabei?

Der Blog „Interdisciplinarity“ des ZiF ist das Forum für diese Diskussion, die das ZiF gemeinsam mit dem internationalen UBIIAS Netzwerk ins Leben gerufen hat.

Call for Papers
Die Welt nach Covid-19
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Aktuelle Hinweise auf neue Beiträge finden Sie auch auf Twitter: @ZiF_Bi

Coronavirus – was tut die Universität Bielefeld?

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Was ist das ZiF?

Das ZiF fördert als Institute for Advanced Study der Universität Bielefeld herausragende interdisziplinäre und innovative Forschungsprojekte. Das ZiF ist eine unabhängige, thematisch ungebundene Forschungseinrichtung und steht Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aller Länder und aller Disziplinen offen.

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Flyer What is the ZiF?
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Aus den Forschungs- und Kooperationsgruppen

Forschungsgruppe

Multimodale Rhetorik in der Onlinemedien-Kommunikation

2020

Die Forschungsgruppe wird untersuchen, wie die rasante Vermehrung von Medienplattformen es politischen Gruppierungen ermöglicht, rhetorische Diskurse ins Leben zu rufen und zu lenken, die die in traditionellen konsensbasierten Medienrahmen geführten Diskurse zunehmend verdrängen. Ein flagrantes Beispiel ist zurzeit höchst personalisierte Werbung, in der falsche Nachrichten nach Nutzerprofilen konstruiert werden und durch Plattformen wie Twitter sich schneller verbreiten als traditionelle Nachrichten. Daraus folgt die dringende Notwendigkeit, die Mechanismen solcher Diskurse zu verstehen. Dazu gehört eine detaillierte Auseinandersetzung mit den als Träger solcher Diskurse identifizierten Erscheinungsorten sowie mit den für diese Diskurse eingesetzten multimodalen kommunikativen Strategien (linguistisch, visuell, filmisch).

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Forschungsgruppe

Situationsmodelle: Neue Perspektiven auf das kognitive Verhalten von Menschen, Tieren und Maschinen

2019/2020

Aktuelle Fortschritte der Kognitiven Neurowissenschaften (KN, der Kombination von Psychologie und Hirnforschung) zeichnen uns zunehmend deutliche Umrisse wichtiger Kernkomponenten von kognitivem Verhalten und deren Rolle beim Zustandekommen der beim Menschen und vielen Spezies des Tierreichs (z.B. Nagetiere, Affen) beeindruckenden Flexibilität und Kontextsensitivität. Gleichzeitig sehen wir wichtige Durchbrüche im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik: dort eröffnen Verbindungen von deep learning mit weiteren maschinellen Lernverfahren – zusammen mit der Verfügbarkeit hochentwickelter Roboterplattformen, neuen Interaktionsszenarien und sehr großen Datensätzen – neue Wege, um intelligentes Verhalten durch Lernen vorwiegend aus Daten und Interaktion zu synthetisieren.

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Kooperationsgruppe

Statistical Models for Psychological and Linguistic Data

2019/2021

The goal of the cooperation group is to investigate and further develop a series of statistical methods that are now available for (a) the analysis of experimental and psychometric data from psychology and psycholinguistics, (b) the modeling of linguistic distributional data, and, possibly going beyond these domains, (c) the analyses of genome-wide associations. The methods in focus are (generalized) linear mixed models [(G)LMMs], generalized additive (mixed) models [GA(M)Ms], and multivariate (generalized) mixed models [MV(G)MMs]. These statistical methods deal with inferential statistical problems that arise from dependencies between, for example, measures on the same subjects or the same items in psycholinguistic experiments or, again as an example beyond the core domains, the same nucleotides in the genome (i.e., within-unit correlations).

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Kooperationsgruppe

Anreizstrukturen, Steuerungssysteme und Erkenntnisqualität

2019/2021

Die Kooperationsgruppe untersucht die Wechselwirkung zwischen ökonomischen Anreizen, institutionellen Merkmalen und den Erkenntniszielen der Wissenschaft. Sie bringt Wissenschaftsökonomie, -soziologie und -philosophie zusammen und arbeitet im Besonderen die Beziehungen zwischen den gesellschaftlichen Bedingungen, unter denen Wissenschaft operiert, und der Beschaffenheit oder dem Inhalt des produzierten Wissens heraus. Größere Themenbereiche betreffen die Anreizstruktur der wissenschaftlichen Gemeinschaft und ihre Auswirkungen auf den Forschungsprozess, die Steuerbarkeit von Forschung und insbesondere akademischer Forschung durch materielle Anreize, den Einfluss von gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Forderungen, die an die Forschung herangetragen werden, auf die Forschungsergebnisse sowie Strategien für die Erzeugung praktisch fruchtbarer, innovativer Ergebnisse.

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Kooperationsgruppe

Barrieren durchbrechen: Interdisziplinäre Modellbildung für eine komplexe Welt

2018/2020

Modellbildung ist ein methodisches Kernstück der Befassung mit den Herausforderungen einer komplexen Welt. Der Kooperationsgruppe "Barrieren durchbrechen" (BreaCon) strebt die Analyse von Modellierungspraktiken durch interdisziplinären Austausch und Reflexion an. Die Teilnehmer entstammen der Physik, Chemie, Biologie, Computerwissenschaft, Sozialwissenschaft, Geschichte und Philosophie. Gemeinsam verbinden sie Modellbildung als zentrale erkenntnisorientierte Aktivität mit der Untersuchung dieser Aktivität. Die gemeinsamen Forschungen sind wesentlich interdisziplinär in dem Sinne, dass die Wanderung von Modellen über disziplinäre Grenzen hinweg verfolgt wird.

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Aktuelle Publikationen

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ZiF-Forschungsgruppe 2022/23
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ZiF Junior Fellowships 2020/21
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