Computational Social Sciences

Forskningen inom området Computational Social Sciences inom Linnaeus University Centre for Data Intensive Sciences and Applications (DISA) handlar om att producera och analysera stora mängder data för att förstå mänskligt beteende i sociala sammanhang.

Vår forskning

Forskarna inom computational social sciences analyserar data som genereras av mänsklig aktivitet för att utöka kunskapen om drivkrafterna bakom mänskligt beteende och de vanligaste mönstren för interaktion. I forskningen genomför de analyser av stora datamängder (big data) från olika källor (sociala medier, inlärningsplattformar ...), implementerar online-experiment, gör analyser av sociala nätverk och bygger sociala simuleringsmodeller baserade på empiriska data.

Forskargruppen är öppen för arbete med externa partners. Forskning inom computational social sciences används ofta exempelvis som stöd vid kontinuerlig kompetensutveckling och beslutsfattande.

Computational Social Sciences är ett tillämpningsområde inom Linnaeus University Centre of Excellence (LNUC) for Data Intensive Sciences and Applications.

Pågående forskning

  • Online-experiment kring problem med kollektivt handlande för att lindra klimatförändringar
  • Analys av dynamiken i kollegial granskning i vetenskapliga tidskrifter
  • Analys av faktorer som främjar politiskt deltagande online
  • Analys av faktorer och teknologier för att främja lärande på olika nivåer, från grundskola till yrkesutbildning
  • Analys av datadrivet stöd kombinerat med systematisk kompetensutveckling för att förbättra studenters resultat.

Såddprojekt

Vid DISA uppmuntrar och stöder vi såddprojekt. Såddprojekt är avsedda att främja och driva upp framstående forskning, utveckling och innovation med tvärvetenskapligt samarbete inom dataintensiva vetenskaper och tillämpningar.

Såddprojekt vid Computational Social Sciences

Projekt

Pågående projekt

Avslutade projekt

Pågående forskning

  • Online-experiment rörande kollektiva handlingsproblem vid minskning av klimatförändringar
  • Online-experiment om acceptansen av obligatoriska och frivilliga skyddsåtgärder för Covid-19
  • Analys av dynamiken i kollegial utvärdering (peer review) i vetenskapliga tidskrifter
  • Analys av debatten om migration i traditionell och online-media
  • Analys av faktorer som främjar politiskt engagemang online
  • Analys av faktorer och teknologier för att främja inlärning på olika nivåer, från lågstadiet till yrkesutbildning

Publikationer

Medarbetare