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Modellierung von Komplexität

Modellierung von Komplexität für die Entscheidungsfindung: Wie können neue Modelle und Algorithmen durch Daten gesteuerte Entscheidungen verbessern?

„Wir sind begraben unter einem Berg von Informationen, die wir mit Wissen verwechseln” Tom Waits

In unserer heutigen Welt der Datenfülle lässt sich die Suche nach verwertbaren Informationen mit einem „Schluck aus dem Feuerwehrschlauch“ vergleichen.

In den späten 1980er Jahren wurde erstmals aus volatile, uncertain, complex und ambiguous der Begriff „VUCA“ geprägt – und seitdem ist die Welt für Entscheidungsträger tatsächlich immer volatiler, unsicherer, komplexer und uneindeutiger geworden. Neue Modellansätze sind erforderlich, um mit diesen Herausforderungen umzugehen. Gleichzeitig entstanden zahlreiche Ideen für neue, fortschrittliche Analyse- und Modellansätze, deren Zahl in rasantem Tempo wächst, um komplexe Probleme anzugehen.

Dies führt zu neuen Forschungsfragen, die für Wissenschaftler und Praktiker gleichermaßen relevant sind:

Welche neuen Data-Science-Ansätze sind für die verschiedenen Marketing- und Entscheidungsfragen am besten geeignet? Wie bewertet man ihre Leistungsfähigkeit? Welche sind die Vor- und Nachteile der unterschiedlichen Ansätze?
Welche Rolle übernimmt die menschliche Expertise in einer Datenwelt, die zunehmend von intelligenten Maschinen beherrscht wird? Wie werden Menschen und künstliche Intelligenz (KI) in Zukunft interagieren, um zu datengesteuerten Entscheidungen zu gelangen? Unter welchen Bedingungen wird die Delegation von Entscheidungen gefördert und welche Auswirkungen hat dies?

  • Wie können Ansätze des maschinellen Lernens für Menschen besser verständlich und erklärbar gemacht werden? Welche Vorteile bringt eine höhere Transparenz des maschinellen Lernens und der KI-Modelle?
  • Wie können komplexe und volatile Daten visualisiert werden? Welche Visualisierungen fördern die Auseinandersetzung mit Daten und führen zu Erkenntnissen, die wirklich zu besseren Entscheidungen beitragen können?

Unsere Projekte zu diesem Forschungsthema: