Algorithm Accountability Lab: Sude Tavassoli

	Information
Titel	Dr.
Nachname	Tavassoli
Vorname(n)	Sude
E-Mail	tavassoli [at] cs.uni-kl.de
Website	link

Über meine Forschung

Laufende Projekte:

Im ersten Jahr meiner Doktorandenzeit arbeitete ich mit mit einem großen Datensatz, der von Dr. Markus Mössner von der Universitätsklinik Heidelberg zusammengestellt wurde. Dieser Datensatz enthält die Chatlogs von psychotherapeutischen Gruppen-Chat-Sitzungen. Mein Ziel war, aus den Gruppen-Chat-Logs soziale Netzwerke der Patienten zu extrahieren und statistische Muster in den Netzwerken zu identifizieren.

Jedoch enthalten die Chat-Log-Daten viele falsch addressierte Nachrichten, sodass ich für jede Nachricht zunächst den Empfänger identifizieren musste, wofür ich einige Methoden entwickelte.

Aufbauend darauf widmete ich mich mit meiner Betreuerin Prof. Dr. Katharina Zweig der Forschungsfrage, wie die Aktivität der Chat-Log-Mitglieder bewertet werden kann. Aus dieser Motivation heraus beschäftigte ich mit netzwerkanalytischen Zentralitätsmaßen, die intuitiv schienen, um diese Forschungsfrage zu beantworten. Allerdings stellte sich heraus, dass es für manche Datensätze nicht ausreichend ist, nur einen Aspekt von Zentralität zu beachten. Deshalb habe ich eine Methode vorgeschlagen, die es erlaubt, mehrere Zentralitätsaspekte in ein Maß zu integrieren. Diese Methode benutzt Fuzzy-Operatoren mit sprachlichen Quantoren und erwies sich als nützlich, um besonders zentrale Mitglieder des Chat-Logs zu identifizieren.

Ich wandte die neue Methode auch auf anderen Netzwerken an, vor allem auf multiplexen Netzwerken. Um das Zentralitätsranking von Knoten in verschiedenen Netzwerkschichten vergleichen zu können, ist es allerdings notwendig, Modellierungsentscheidungen zu treffen, insbesondere müssen die Zentralitätswerte normalisiert und aggregiert werden.

Da es mehrere Methoden gibt, Zentralitätswerte zu normalisieren und zu aggregieren, habe ich untersucht, inwiefern die verschiedenen Normalisierungs- und Aggregationsmethoden das Zentralitätsranking der Knoten beeinflussen. Hierbei konnte ich feststellen, dass es in einigen multiplexen Netzwerken eine ganze Reihe von Knoten gibt, deren Zentralitätsranking sehr empfindlich auf die genannten Modellierungsentscheidungen reagiert.

Für weitere Informationen über meine Forschung, siehe meine Homepage: www.stavassoli.com

Publikationen:

Sude Tavassoli and Katharina A. Zweig, "Analyzing multiple rankings of influential nodes in multiplex networks." In the proceedings of the 5th International Workshop on Complex Networks and their Applications, pp. 135-146. Springer International Publishing, 2016.
Sude Tavassoli and Katharina A. Zweig, "Most central or least central? How much modeling decisions influence a node's centrality ranking in multiplex networks", In the proceedings of the third European Network Intelligence Conference, pp. 25-32, 2016. doi:10.1109/ENIC.2016.11 (arXiv:1606.05468)
Sude Tavassoli and Katharina Anna Zweig, "Analyzing the activity of a person in a chat by combining network analysis and fuzzy logic", in Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM), 2015 IEEE/ACM International Conference, pp.1565-1568, 25-28 Aug. 2015. doi: 10.1145/2808797.2809335
Sude Tavassoli, Markus Moessner, and Katharina Anna Zweig, "Constructing social networks from semi-structured chat-log data,"in Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM), 2014 IEEE/ACM International Conference, pp.146-149, 17-20 Aug. 2014. doi: 10.1109/ASONAM.2014.6921575
[Poster], Sude Tavassoli, Markus Moessner, Katharina Anna Zweig, “Group chat analysis using network analytic approaches: Interpreting a psychotherapeutic process”, International School and Conference on Network Science (NetSci2015), Zaragoza, Spain, 1-5 June, 2015.
[Poster], Sude Tavassoli, Markus Moessner, Katharina Anna Zweig, “Constructing social networks from semi-structured chat-log data”, Computational Social Science Winter Symposium, Cologne, 1st of December, 2014.