Profile der Wissenschaftsbotschafter/innen

• 1-2 Besuche pro Jahr
• Regionen: Wien, Niederösterreich
• Anfallende Kosten für die Schule: Keine anfallenden Kosten für Schulen aus Wien, Schulen aus Niederösterreich müssen die Fahrtkosten für den Wissenschaftler rückerstatten

Forschungsschwerpunkte

• Science and Technology Studies
• Critical Algorithm and Data Studies
• Ethik und Bias von Algorithmen

Aktuelle Projekte

Big Data Analytics 

In diesem Projekt untersuchen wir, wie sich die Verbesserung des Datenschutzes und des Schutzes der Privatsphäre, insbesondere durch die Datenschutz-Grundverordnung, auf verschiedene Aspekte von Machine Learning auswirkt. Wie verändert sich die Ergebnisqualität, wenn die Daten DSGVO-konform anonymisiert werden? Was für einen Unterschied macht es aus, wenn gewisse Bevölkerungsgruppen ihre Daten bevorzugt löschen lassen? Und was heißt es überhaupt, jemandes Daten aus einem neuronalen Netz zu entfernen?

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Algorithmen, Recht und Gesellschaft – Entscheider:innen zwischen algorithmischer Steuerung und persönlicher Verantwortung

Mehr und mehr Entscheidungen (in Banken und Versicherungen, beim AMS, …) werden heute oder in naher Zukunft schon mit der Hilfe von Algorithmen getroffen. Die Rechtslage sieht vor, dass Entscheidungen über Menschen nur von Menschen gefällt werden dürfen – aber was heißt das in der Praxis? Sind Entscheidungs„vorschläge“ von Algorithmen wirklich nur Vorschläge, wenn die Sachbearbeiter/innen nur wenige Minuten Zeit haben, um sie zu überprüfen? Und wer trägt am Schluss die Verantwortung für Fehler – der/die Sachbearbeiter/in, der/die Programmierer/in, die Führungskraft?

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Algorithmische Vorhersage und Mitbestimmung: Eine Studie zum Verhältnis von „Predictive Risk Intelligence“ und Interessenvertretung

Unternehmen setzen zunehmend algorithmische Verfahren ein („Predictive Risk Intelligence“ oder PRI), um die Ausfallwahrscheinlichkeiten von Maschinen, Prozessen oder Infrastruktur vorab zu berechnen. Neueste PRI-Software versucht sogar, soziale Ereignisse wie Demonstrationen, Streiks und Kundgebungen vorherzusagen. Damit werden Fragen der betrieblichen und überbetrieblichen Mitbestimmung berührt. Bisher ist nur sehr wenig darüber bekannt, ob Unternehmen damit zum Beispiel Praktiken der betrieblichen Mitbestimmung sabotieren oder ob (optimistisch betrachtet) sie frühzeitig den Dialog suchen, bevor Arbeitskonflikte eskalieren können. In diesem Projekt untersuchen wir dieses neu aufkommende Spannungsfeld.

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Auszug aus dem wissenschaftlichen Werdegang

Ausbildung/Beruf

• 2018–: Researcher (FH St. Pölten)
• 2018/2022: Doktorat der technischen Wissenschaften sub auspiciis (TU Wien)
• 2011: Diplom-Ingenieur in Mathematik (TU Wien)
• 2009: Bachelor of Science in Mathematik in den Computerwissenschaften (TU Wien)