Projektbeschreibung
Das Verständnis komplexer nichtlinearer Phänomene in den Sozialwissenschaften
In der Querschnittsforschung sind Variablen wie die Neigung zum Teilen von Falschmeldungen eng mit der menschlichen Wahrnehmung verknüpft, wodurch komplizierte Muster entstehen, die sich linearen Analysen entziehen. Längsschnittuntersuchungen, mit denen der nicht-stationäre Charakter zeitlicher sozialer Prozesse verfolgt wird, erschweren das Problem zusätzlich. Mit herkömmlichen Methoden kann diese Komplexität nicht erfasst werden. Im vom Europäischen Forschungsrat finanzierten Projekt NONLINEARSCIENCE, einer bahnbrechenden Initiative, werden Bayes‘sche Gauß‘sche Prozesse genutzt, um dieses Problem zu lösen. Das Projektteam schlägt flexible nichtparametrische Methoden vor, die es Forschenden ermöglichen, komplexe nichtlineare Formen zu erfassen, Vorwissen zu integrieren und Theorien zu testen. Eine neue benutzungsfreundliche Software wird eine breite Zugänglichkeit mit maßgeschneiderten Erweiterungen für verschiedene Datentypen gewährleisten. Durch NONLINEARSCIENCE werden Forschende komplizierte nichtlineare Mechanismen verstehen, die zeitliche Entwicklung verfolgen und genaue Vorhersagen in der dynamischen Landschaft der Sozialwissenschaften treffen können.
Ziel
Nonlinearity is ubiquitous in the social sciences. In cross-sectional research, nonlinearity naturally follows from the fact that variables often depend on human perception. The tendency to share fake news, for example, depends in a complex nonlinear manner on peoples’ personality and political preferences. In longitudinal research, nonlinearity follows from the fact that temporal social processes are nonstationary by nature. For instance, stressful life events (e.g. unemployment, pandemic) have a complex nonlinear impact on well-being over time. To study these nonlinear phenomena, much more data are needed than in linear analyses. Therefore, researchers increasingly rely on technological innovations to collect rich data, such as panel data via online surveys, experience sampling data via mobile apps, or temporal social network data using digital communication (e.g. email). In addition, prior information (e.g. from experts) is often available to inform us about plausible nonlinear shapes. A crucial problem is however that statistical approaches for learning nonlinearity still heavily rely on old-fashioned techniques which can only model simple (curvilinear) effects and are unable to include external prior information. Our understanding about nonlinear phenomena therefore remains limited. This project aims to resolve these shortcomings by developing cutting-edge methods for nonlinear social science using Bayesian Gaussian processes. With this nonparametric methodology, we can learn complex nonlinear shapes, add prior knowledge, and test nonlinear theories. Implementation in user-friendly software will ensure general utilization. Tailor-made extensions will be developed for cross-sectional data, panel data, experience sampling data, and temporal social network data. After this project, we will be able to truly understand complex nonlinear mechanisms, to learn how these unfold over time, and to make accurate predictions (e.g. of well-being after life events).
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
Das Projektteam hat die Klassifizierung dieses Projekts bestätigt.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
Das Projektteam hat die Klassifizierung dieses Projekts bestätigt.
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen überwachtes Lernen
- Naturwissenschaften Mathematik angewandte Mathematik Statistik und Wahrscheinlichkeit Bayes-Statistik
- Sozialwissenschaften Soziologie soziale Missstände
- Sozialwissenschaften Psychologie
Schlüsselbegriffe
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
HAUPTPROGRAMM
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2022-COG
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Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
5037 AB Tilburg
Niederlande
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.