Complexity Science Hub Viena - Complexity Science Hub Vienna
O Complexity Science Hub Vienna (CSH) é uma organização de pesquisa com sede em Viena com o objetivo de agrupar, coordenar e promover a pesquisa de sistemas complexos , análise de sistema e ciência de big data na Áustria.
Organização
O CSH foi fundado em 2015 como uma iniciativa conjunta para promover a ciência de big data para o benefício da sociedade e para aumentar a visibilidade internacional da pesquisa austríaca da complexidade. O início oficial foi em 2016. Desde maio de 2016, o CSH está localizado no Palais Strozzi em Viena.
As primeiras quatro instituições membros foram a TU Wien , a Graz University of Technology , a Medical University of Vienna e o AIT Austrian Institute of Technology . Em 2016, a Universidade de Economia e Negócios de Viena e o Instituto Internacional de Análise de Sistemas Aplicados (IIASA) tornaram-se membros do CSH. Outros membros são a Universidade Krems do Danúbio e as Câmaras Econômicas Austríacas (desde 2018), o Instituto de Biotecnologia Molecular IMBA e a Universidade de Medicina Veterinária de Viena (desde 2019), e a Universidade da Europa Central (desde 2020).
O CSH está inserido em uma rede internacional de centros e universidades de pesquisa de complexidade, incluindo o Instituto Santa Fe no Novo México, a Universidade Tecnológica de Nanyang em Cingapura, a Universidade Estadual do Arizona e o Instituto de Estudos Avançados (IAS) em Amsterdã. Desde abril de 2017, existe uma parceria com a Universidade da Europa Central em Budapeste.
O cientista da complexidade Stefan Thurner foi o primeiro presidente e diretor científico da CSH desde sua fundação. O conselho consultivo científico internacional é presidido pela socióloga austríaca Helga Nowotny .
Pesquisa
Os principais tópicos de pesquisa do CSH incluem:
- fundamentos teóricos da ciência da complexidade (fi propriedades de sistemas complexos, entropia de sistemas complexos, mecânica estatística , a origem das leis de potência , a matemática do colapso, evolução e co-evolução, dependência de caminhos , modelos baseados em agentes )
- saúde e medicina (eficiência e resiliência dos sistemas de saúde, com base em dados de saúde; medicina personalizada ; previsão e prevenção de doenças)
- Risco sistêmico (Por que sistemas complexos, como redes bancárias entram em colapso? Qual é a probabilidade de colapso? O colapso pode ser previsto? Como construir um sistema complexo para ser estável?)
- Cidades ("Ciência das Cidades") (Como os dados podem ser usados em benefício das cidades, da população, da administração (" Cidade inteligente ")? Como as cidades se tornam mais sustentáveis? Como aumentar a participação do cidadão? Existe um link direto entre o tamanho da cidade e a vida na cidade?)
- a " Internet das coisas " (uma produção mais eficiente leva automaticamente a mais vulnerabilidade? Quão segura é uma produção totalmente digitalizada quando se trata de ataques? Como os dados do sensor podem ser usados para responder a perguntas sistêmicas?)
- ciência social computacional (Formação de opinião em redes sociais e sociedades heterogêneas. Como surgem os conflitos? Como os conflitos podem ser resolvidos? Qual é a diferença entre redes de homens e mulheres?)
- análise de big data (perdemos nossa privacidade? As mídias sociais são uma ameaça à democracia? Como as notícias falsas podem ser identificadas? O que as mídias sociais dizem sobre gênero? Modelos de sociedade baseados em agentes e de big data)