Algorithm Accountability Lab: Prof. Dr. Katharina Anna Zweig

	Prof. Dr. Katharina Zweig
Post:	TU Kaiserslautern Postfach 3049 67663 Kaiserslautern
Room:	48-670
ORC ID:	0000-0002-4294-9017
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Forschungsinteressen

2003 begann ich meine Doktorarbeit im Bereich der Analyse komplexer Netzwerke. Komplexe Netzwerke stellen einen gängigen Weg dar, komplexe Systeme zu modellieren und zu analysieren. Daher werden ihre Ergebnisse auch oft dafür genutzt, Schlussfolgerungen über die komplexen Systeme zu ziehen - diese Ergebnisse können auch politische Konsequenzen haben. Ein augenöffnender Artikel wurde von Professor Carter Butts 2009 unter dem Titel "Revisiting the Foundations of Social Network Analysis" veröffentlicht. Ich hatte zu diesem Zeitpunkt schon einige Algorithmen designt und verschiedene interdisziplinäre Netzwerkanalysen durchgeführt. Insbesondere war ich aber an der Frage interessiert, warum es so oft viele Maße für dieselbe Art von Fragestellung gibt, z.B. ca. 60 Maße um die Knoten eines Netzwerkes nach ihrer Wichtigkeit zu sortieren. In einem Artikel von Steve Borgatti erklärt er, dass wir eigentlich nicht die Struktur des (statischen) Netzwerkes untersuchen sollten, sondern die darauf verlaufenden Prozesse: Auf einem (realen) sozialen Netzwerk können Informationen übertragen werden, Leute stecken sich gegenseitig mit der neuesten Grippe an oder sie unterstützen einander. Jeder dieser Flussprozesse bedarf anderer Zentralitätsmaße. Damit verknüpfte Borgatti die Art des Netzwerkflusses (einen sozialen Prozess) mit dem mathematischen Maß, mit dem dieser untersucht werden kann. Ohne die Kenntnis des sozialen Prozesses ist eine Interpretation eines beliebigen Zentralitätsmaßes aber nicht möglich. Ich begann dieses Problem in seiner Allgemeinheit zu untersuchen: "Wann ist welches Maß, welcher Ansatz der Netzwerkanalyse geeignet, um eine Schlussfolgerung bezüglich der realen Welt zu ziehen?". Meine Ergebnisse habe ich in meinem Buch Network Analysis Literacy veröffentlicht. Seitdem haben wir den Ansatz auf Data Science im Allgemeinen ausgeweitet und arbeiten an verschiedenen Fragen im Bereich der Algorithm Accountability. Um das auch in der Benennung der Gruppe darzustellen, habe ich 2017 meine Gruppe umbenannt in das "Algorithm Accountability Lab". Wir arbeiten an Fragen zur Messung der Qualität und der Fairness von algorithmischen Entscheidungssystemen (ADM Systems), an Black-Box-Methoden zur überwachung von ADM-Systemen, an theoretischen Fragen zur Robustheit von Methoden des maschinellen Lernens und denken auch über die beste Art der Regulierung von ADM Systemen nach.

Als Mitglied der Enquete Kommission Künstliche Intelligenz (2018-2020), Mitglied des ITA Beraterkreise des BMBF (seit 2014), der Plattform Lernende Systeme (AG3, UG Ethik und Recht) trage ich unsere Forschung auch in die Gesellschaft.

Federführend habe ich zudem den Studiengang Sozioinformatik gestaltet, der 2013 akkreditiert wurde. Für diese Gestaltung dieses deutschlandweit bisher einzigartigen Studiengangs bekam ich 2017 den Ars legendi-Fakultätenpreis in den Ingenieurwissenschaften und der Informatik.

Wissenschaftlicher Werdegang

Seit Okt. 2018	Mitglied des Koordinierungsgremium des Netzwerks Verbraucherforschung des Bundesministerium der Justiz und für Verbraucherschutz(BMJV)
Seit Sep. 2018	Mitglied der Enquete Kommission Künstliche Intelligenz zur Beratung des Bundestages
Seit Apr. 2018	Mitglied der Plattform Lernende Systems des BMBF in der Arbeitsgruppe 3, "Ethik und Recht"
Seit Nov. 2014	Mitglied des ITA Beraterkreises des Bundesministerium für Bildung und Forschung(BMBF)
Seit Apr. 2012	W2-Professorin an der TU Kaiserslautern
Sep. 2009 - Apr. 2012	Nachwuchsgruppenleiterin an der Universität Heidelberg, IWR
Apr. 2008 - Aug. 2009	Postdoc an der ELTE University, Budapest, Ungarn (Postdoc-Stipendiatin der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina)
Jul. 2007 - Mrz. 2008	Postdoc in der Arbeitsguppe "Paralleles Rechnen" bei Prof. Michael Kaufmann, Universität Tübingen
Jan. 2003 - Jul. 2007	Doktorandin in der Arbeitsguppe "Paralleles Rechnen" bei Prof. Michael Kaufmann, Universität Tübingen
Okt. 1998 - Sep. 2006	Diplom in Bioinformatik, Universität Tübingen
Apr. 1996 - Jul. 2001	Diplom in Biochemie, Universität Tübingen

Auszeichnungen

2019	Ausgezeichnet mit dem Communicator-Preis 2019
2018	Ausgezeichnet für die Mitgründung von AlgorithmWatch mit der Theodor-Heuss-Medaille
2017	Ausgezeichnet mit dem Ars legendi-Fakultätenpreis in den Ingenieurwissenschaften und der Informatik
2016	Ausgezeichnet mit dem Outreach Award für herausragende Öffentlichkeitsarbeit von der SPP 1736 - Algorithms for Big Data
2014	Digitaler Kopf 2014 (im Rahmen des Wissenschaftsjahres "Die digitale Gesellschaft")
2013 - 2018	Gesellschaft für Informatik e.V. (GI) Junior Fellow

Best Paper Awards

Mareike Bockholt and Katharina A. Zweig. Process-driven betweenness centrality measures. In 4th European Network Intelligence Conference. Lecture Notes on Social Networks, Springer, 2017.
Ausgezeichnet von der ENIC
Brugger, C.; Grigorovici, V.; Jung, M.; Weis, C.; Schryver, C. D.; Zweig, K. A. & Wehn, N. : A Custom Computing System for Finding Similarities in Complex Networks. Proceedings of the IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI, 2015.
Ausgezeichnet von der SPP 1736 - Algorithms for Big Data und der IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI
K.A. Lehmann, Michael Kaufmann: "Evolutionary Algorithms for the Self-Organized Evolution of Networks", Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO'05), 2005.
Ausgezeichnet von der GECCO