Description du projet
Comprendre les phénomènes non linéaires complexes en sciences sociales
Dans les recherches transversales, des variables telles que la propension à partager des fausses informations sont étroitement liées à la perception humaine, créant des schémas complexes qui défient les analyses linéaires. Les études longitudinales, qui suivent la nature non stationnaire des processus sociaux temporels, exacerbent ce problème. Les méthodes traditionnelles ne tiennent pas compte de cette complexité. Le projet NONLINEARSCIENCE, financé par le CER, est une initiative pionnière qui s’appuie sur les processus gaussiens bayésiens pour remédier à cette situation. Le projet propose des méthodologies non paramétriques flexibles, permettant aux chercheurs d’appréhender des formes non linéaires complexes, d’intégrer des connaissances préalables et de tester des théories. Un nouveau logiciel convivial garantira une large accessibilité et proposera des extensions sur mesure pour différents types de données. NONLINEARSCIENCE aidera les scientifiques à comprendre les mécanismes non linéaires complexes, à suivre l’évolution temporelle et à faire des prédictions précises dans le paysage dynamique des sciences sociales.
Objectif
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).
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
La classification de ce projet a été validée par des humains.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
La classification de ce projet a été validée par des humains.
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique apprentissage supervisé
- sciences naturelles mathématiques mathématiques appliquées statistique et probabilité statistique bayésienne
- sciences sociales sociologie problèmes de société
- sciences sociales psychologie
Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2022-COG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
5037 AB Tilburg
Pays-Bas
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.