SNF Förderprofessur für das Institut für Informatik

Der Schweizerische Nationalfonds hat im Februar 39 Förderungsprofessuren an hervorragende Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler vergeben. Neun dieser Professuren gingen an die Universität Zürich. Ingo Scholtes, Senior Assistant und Dozent an der ETH Zürich, wird im Rahmen des Programms ab Sommer 2018 am Institut für Informatik forschen.

Forschungsthema: "Next-Generation Network Analytics for Time Series Data"

Als SNF Professor wird sich Ingo Scholtes mit neuen Methoden zur Analyse zeitgestempelter Daten zu komplexen Netzwerken beschäftigen. Solche Daten spielen eine zunehmend wichtige Rolle, bspw. bei der Untersuchung sozialer Netzwerke, der Analyse biologischer Interaktionen in einer Zelle, oder der Studie von Finanztransaktionsnetzen. Netzwerkanalysemethoden haben einen entscheidenden Beitrag für unser Verständnis solcher Systeme geliefert.

Zeit als entscheidender Faktor

Allerdings haben aktuelle Methoden einen entscheidenden Nachteil: sie ignorieren die zeitliche Reihenfolge der Verbindungen in zeitgestempelten Netzwerkdaten. Diese ist jedoch ausschlaggebend, bspw. um zu entscheiden wer wen in einem sozialen Netzwerk beeinflussen kann.

Ein einfaches Beispiel hilft uns, dies zu verstehen: Trifft sich bspw. Alice zuerst mit Bob, bevor sich Bob anschliessend mit Carol trifft, so kann eine Information von Alice über Bob zu Carol gelangen. Dies ist unmöglich, wenn die Treffen in umgekehrter Reihenfolge stattfinden - die zeitliche Reihenfolge ist also entscheidend!

Entwicklung neuer Datenanalyseverfahren

Aktuelle Analysemethoden ignorieren diesen wichtigen Einfluss der zeitlichen Abfolge von Verbindungen auf sogenannte «kausale Pfade» in dynamischen Netzwerken. In seiner interdisziplinären Forschung hat Ingo Scholtes gezeigt, dass dies zu verzerrten Ergebnissen führt.

Als SNF Professor am Institut für Informatik wird er eine neue Generation von Datenanalyseverfahren entwickeln, die diese Einschränkung aktueller Methoden beheben. Sie haben das Potenzial, unser Verständnis komplexer sozialer, technischer und biologischer Systeme zu verbessern.