Willkommen auf der Website des Departments Soziologie und Computational Social Science

Es sind spannende Zeiten für Soziologen. Globalisierung, Klimawandel und Digitalisierung haben das Potenzial, Gesellschaften grundlegend zu verändern und stellen neue Herausforderungen an den sozialen Zusammenhalt, die öffentliche Debatte und die demokratische Entscheidungsfindung. Eingebunden in das Institut für Technikzukunft des KIT untersucht die Abteilung Soziologie mit rigorosen theoretischen und empirischen Methoden die gesellschaftlichen Folgen neuer Technologien. Wir untersuchen zum Beispiel, ob und unter welchen Bedingungen soziale Online-Netzwerke, Social Bots und personalisierte Empfehlungssysteme zu Prozessen der Meinungspolarisierung und demokratischen Entscheidungsfindung beitragen und leisten damit einen Beitrag zum Verständnis, zur Bewertung und zur Weiterentwicklung dieser Technologien.

Mit einem starken Fundament in der klassischen Soziologie wendet der Fachbereich Soziologie Methoden aus der Komplexitätsforschung und dem aufstrebenden Feld der Computational Social Science an, um sowohl grundlegende soziologische Forschungsprobleme als auch aktuelle technologische Herausforderungen zu adressieren. Zu diesem Zweck entwickeln wir formale Modelle der sozialen Dynamik und wenden analytische und rechnergestützte Methoden an, um diese Modelle zu analysieren. Die Modellannahmen und -vorhersagen werden mit Experimenten im Labor und im Feld sowie mit groß angelegten Beobachtungsdaten getestet.

Gemeinsam mit dem Institut für Soziologie, Medien- und Kulturwissenschaft des KIT trägt die Abteilung Soziologie zur Soziologieausbildung am KIT bei. Darüber hinaus tragen wir zum Programm des Methodenlabors im House of Competence des KIT bei.

Sven Banisch
How do confirmation biases contribute to individual and societal-level polarization?

Our recent study published in the Journal Sociological Methods & Research combines an experiment on biased argument processing with a computational theory of group deliberation to shed new light on this question. We introduce confirmation bias into argument-based opinion dynamics biased processing. This increases the micro validity of the models, and has a strong impact on their macro-level predictions. (online demo).

 

Consortium Meeting in Karlsruhe in October 2023
Consortium Meeting in Karlsruhe in October 2023

Mit Methoden der #KünstlichenIntelligenz die Effekte sozialer Medien auf demokratische Debatten erforschen, das haben sich die Forschenden des EU-geförderten Projekts Twin of Online Social Networks (#TWON) auf die Fahnen geschrieben. Anfang Oktober fand das zweite Konsortialtreffen im TRIANGEL Transfer | Kultur | Raum Event Space des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) sowie im FZI House of Living Labs statt. Weitere Informationen gibt es hier.

123
Meinungspolarisierung

Die Zeitschrift Advances in Complex Systems hat neue Forschungsergebnisse publiziert. Darin zeigen wir, dass Polarisierung oft schwer vorherzusagen ist und die menschliche Intuition auch in scheinbar trivialen Fällen gerne versagt. Formale Methoden wie Computersimulationen können aber helfen und erlauben es, Ansätze einem Test zu unterziehen, um Polarisierung zu verringern. Den Artikel finden Sie hier (https://www.worldscientific.com/doi/10.1142/S0219525922500114). 

strength of weak bots
The strength of weak bots

Wir haben einen Artikel zur Verbreitung von Unwahrheiten durch sog. "social bots" in sozialen Netzwerken veröffentlicht. Mit einem bekannten formalen Modell von Robert Axelrod zeigen wir, dass bots die sehr aktiv und gut vernetzt sind erstaunlicher Weise wenig erfolgreich dabei sein sollten fake news zu verbreiten. Sie finden den Artikel hier.

transition
Professur neu besetzt

Seit November 2020 hat das Department für Soziologie eine neue Leitung. Prof. Dr. Michael Mäs wechselt von der Universität Groningen ans KIT. Seine persönliche website finden Sie hier