Centro de Ciencias de la Complejidad Viena

La Ciencia de la Complejidad Hub Viena (CSH) es una organización de investigación con sede en Viena con el objetivo de agrupar, coordinar y avanzar en la investigación de sistemas complejos , análisis de sistemas y datos de gran ciencia en Austria.

Organización

La CSH se fundó en 2015 como una iniciativa conjunta para fomentar la ciencia de big data en beneficio de la sociedad y para aumentar la visibilidad internacional de la investigación de complejidad austriaca. ^[1] El inicio oficial fue en 2016. ^[2] Desde mayo de 2016, la CSH se encuentra en el Palais Strozzi de Viena.

Las primeras cuatro instituciones miembros fueron TU Wien , la Universidad Tecnológica de Graz , la Universidad Médica de Viena y el Instituto Austriaco de Tecnología AIT . ^[3] En 2016, la Universidad de Economía y Negocios de Viena y el Instituto Internacional de Análisis de Sistemas Aplicados (IIASA) se convirtieron en miembros de la CSH. ^[4] Otros miembros son la Universidad Krems del Danubio ^[5] y las Cámaras Económicas de Austria (desde 2018), el Instituto de Biotecnología Molecular IMBA y la Universidad de Medicina Veterinaria de Viena (desde 2019), y laUniversidad Centroeuropea (desde 2020).

El CSH está integrado en una red internacional de centros de investigación de complejidad y universidades, incluido el Instituto Santa Fe en Nuevo México, la Universidad Tecnológica Nanyang en Singapur, la Universidad Estatal de Arizona y el Instituto de Estudios Avanzados (IAS) en Ámsterdam. Desde abril de 2017, existe una asociación con la Universidad Centroeuropea de Budapest. ^[6]

El científico de la complejidad Stefan Thurner ha sido el primer presidente y director científico de la CSH desde su fundación. El consejo asesor científico internacional está presidido por la socióloga austríaca Helga Nowotny .

Investigar

Los principales temas de investigación en la CSH incluyen: ^[7]

• fundamentos teóricos de la ciencia de la complejidad (propiedades fi de sistemas complejos, entropía de sistemas complejos, mecánica estadística , origen de las leyes de poder , matemáticas del colapso, evolución y coevolución, dependencia de la trayectoria , modelos basados ​​en agentes ) ^{[8] [9 ]}
• salud y medicina (eficiencia y resiliencia de los sistemas de atención médica, basados ​​en datos de atención médica; medicina personalizada ; predicción y prevención de enfermedades) ^{[10] [11]}
• Riesgo sistémico (¿Por qué colapsan sistemas complejos como las redes bancarias? ¿Cuál es la probabilidad de colapso? ¿Se puede predecir el colapso? ¿Cómo construir un sistema complejo para que sea estable?) ^{[12] [13]}
• Ciudades ("Ciencia de las ciudades") (¿Cómo se pueden utilizar los datos en beneficio de las ciudades, la población, la administración (" Smart city ")? ¿Cómo se vuelven más sostenibles las ciudades? ¿Cómo aumentar la participación ciudadana? ¿Existe un vínculo directo entre el tamaño de la ciudad y la vida de la ciudad?)
• el " Internet de las cosas " (¿Una producción más eficiente conduce automáticamente a una mayor vulnerabilidad? ¿Qué tan segura es una producción totalmente digitalizada cuando se trata de ataques? ¿Cómo se pueden usar los datos de los sensores para responder preguntas sistémicas?)
• ciencias sociales computacionales (Formación de opinión en redes sociales y sociedades heterogéneas. ^[14] ¿Cómo surgen los conflictos? ¿Cómo se pueden resolver los conflictos? ¿Cuál es la diferencia entre redes de hombres y mujeres?) ^[15]
• análisis de grandes volúmenes de datos (qué perdemos nuestra privacidad? Are medios sociales una amenaza para la democracia? ^[16] ¿Cómo pueden noticia falsa puede identificar? ^[17] ¿Qué dicen los medios de comunicación social sobre el género? ^{[18] [19]} basado en agentes y grande modelos de datos de la sociedad ^{[20] [21]} )

Referencias

1. "Big Data mit Sinn:" Complexity Science Hub Vienna "nimmt Arbeit auf" . Ciencia APA . 28 de julio de 2015 . Consultado el 11 de marzo de 2019 .
2. "Phantastische Dinge mit Big Data tun: Neue Forschungsstelle en Wien" . Der Standard . 18 de mayo de 2016 . Consultado el 28 de noviembre de 2018 .
3. "Complejidad Science Hub Vienna nimmt Arbeit auf" . Der Standard . 28 de julio de 2015 . Consultado el 26 de noviembre de 2018 .
4. "IIASA se une a Complexity Science Hub Vienna" . IIASA . 23 de mayo de 2016 . Consultado el 26 de noviembre de 2018 .
5. "Donau-Universität Krems ist neues Mitglied im Complexity Science Hub Vienna" . Wirtschaftszeit . 25 de octubre de 2018 . Consultado el 26 de noviembre de 2018 .
6. "Complejidad Science Hub Viena apoya CEU" . CEU . 25 de abril de 2017 . Consultado el 26 de noviembre de 2018 .
7. "Campos de investigación en la CSH" . Consultado el 28 de noviembre de 2018 .
8. Thurner S, Hanel R, Klimek P (2018). Introducción a la teoría de sistemas complejos . Prensa de la Universidad de Oxford. ISBN 978-0-19-186106-2.
9. Thurner S, Corominas-Murtra B, Hanel R (2017). "Tres caras de la entropía para sistemas complejos: información, termodinámica y el principio de máxima entropía" . Revisión E física . 96 (3). arXiv : 1705.07714 . doi : 10.1103 / PhysRevE.96.032124 .
10. "Personalisierte Therapie mindert Krebsrisiko für Diabetiker" . Der Standard . 8 de noviembre de 2016 . Consultado el 28 de noviembre de 2018 .
11. " ' Internet der Kühe' soll Gesundheit von Tier und Mensch verbessern" . Der Standard . El 5 de noviembre de 2018 . Consultado el 28 de noviembre de 2018 .
12. Poledna S, Thurner S (2016). "Eliminación del riesgo sistémico en las redes financieras mediante un impuesto a las transacciones de riesgo sistémico". Finanzas cuantitativas . 16 (10): 1599-1613. arXiv : 1401.8026 . doi : 10.1080 / 14697688.2016.1156146 .
13. "Riesgo sistémico: la búsqueda continua de modelos para supervisar y gestionar el último desafío a la estabilidad financiera" . GARP . 1 de septiembre de 2016 . Consultado el 28 de noviembre de 2018 .
14. "Los teóricos de sistemas complejos explican por qué está muriendo la democracia" . VICE (placa base) . 27 de noviembre de 2018 . Consultado el 30 de noviembre de 2018 .
15. García D (2017). "Filtración de perfiles de privacidad y sombra en redes sociales online" . Avances científicos . 3 (8): e1701172. doi : 10.1126 / sciadv.1701172 .
16. "Información Spookyhighway # 470 habla con David García" . Scienceforthepeople.org . 20 de abril de 2018 . Consultado el 28 de noviembre de 2018 .
17. "Physiker: Fake News lassen sich allein an Netzwerkstruktur erkennen" . Der Standard . 10 de diciembre de 2017 . Consultado el 28 de noviembre de 2018 .
18. "Los investigadores están utilizando datos de Facebook para estudiar la desigualdad de género" . red de micrófono . 13 de julio de 2018 . Consultado el 28 de noviembre de 2018 .
19. "¿Por qué más hombres usan Facebook en estos países?" . Inversa . 24 de junio de 2018 . Consultado el 28 de noviembre de 2018 .
20. "Estudio: Keine Muster en Erfolgsläufen von Künstlern und Forschern" . Ciencia APA . 11 de julio de 2018 . Consultado el 28 de noviembre de 2018 .
21. Poledna S, Hinteregger A, Thurner S (2018). "Identificación de empresas de importancia sistémica mediante el uso de la red crediticia de toda una nación" . Entropía . 20 (10). doi : 10.3390 / e20100792 .

enlaces externos

• Sitio web oficial