Der Complexity Science Hub (CSH) ist ein unabhängiges Forschungsinstitut mit Sitz in Wien. Es beschäftigt sich mit der Erforschung komplexer Systeme, um mit wissenschaftlichen Methoden zu Antworten auf die großen Herausforderungen unserer Zeit beizutragen.
Der Complexity Science Hub beschäftigt sich mit der Erforschung komplexer Systeme – Systeme, die aus vielen dynamisch verbundenen Komponenten bestehen und deren Verhalten nicht einfach aus dem Verhalten der einzelnen Elemente abgeleitet werden kann. Dazu zählen etwa soziale Netzwerke, Lieferketten, Finanzmärkte oder Ökosysteme. Ziel ist es, die Dynamiken dieser Systeme zu erfassen und zu verstehen, um Einblicke in die Mechanismen hinter globalen Herausforderungen wie dem wirtschaftlichen Wandel, Versorgungsengpässen, der Klimakrise, Pandemien, Künstliche Intelligenz, Cyberkriminalität und soziale Krisen zu gewinnen. Ein Fokus liegt auf der Einschätzung systemischer Risiken in einer zunehmend globalisierten und dadurch in riesigen Netzwerken verbundenen Welt.[1]
Für ein tiefgreifendes wissenschaftliches Verständnis komplexer Systeme sind enorme Datenmengen erforderlich. Um aus diesen Datenmengen aussagekräftige Informationen zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen ableiten zu können, entwickeln Forschende am CSH unter Verwendung hochmoderner Verfahren (u.a. Machine Learning, KI etc.) neue Paradigmen, Ansätze, Methoden und Werkzeuge. Der CSH kombiniert dazu Methoden der Mathematik, Computermodellierung sowie der Data Science und Netzwerkforschung mit Fragestellungen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Medizin, Wirtschaft, Ökologie und Sozialwissenschaften.[2]
Die Forschung des CSH zielt darauf ab die Grundlagen für evidenzbasierte Entscheidungen zu liefern. Durch ein besseres Verständnis der Wechselwirkungen innerhalb und zwischen komplexen Systemen sowie einer Einschätzung wie diese Systeme auf Veränderungen reagieren werden, sollen realistische Interventionen entwickelt werden, um diese Systeme im Sinne der Gesellschaft positiv zu beeinflussen.
Theoretische Grundlagen der Komplexitätsforschung: Entwickeln neuer mathematischer und statistischer Verfahren, um die Natur komplexer Systeme besser zu verstehen
Gesundheit und Medizin: Datengetriebenes Verständnis der Bevölkerungsgesundheit und Optimierung von Sozialsystemen
Artenübergreifende Medizin: Epidemiologische Muster von Zoonosen und Entwicklung von Präventionsstrategien
Finanztechnologie: Funktion und Sicherheit neuer Finanztechnologien wie digitale Zahlungsmittel und Kryptowährungen
Wirtschaft im Wandel: Rasante Veränderung moderner Volkswirtschaften und ihre Konsequenzen
Lieferketten: Dynamiken in globalen Liefernetzwerken, systemische Risiken und Verbesserung der Resilienz
Algorithmische Fairness: Fairness und Gleichbehandlung in Zeiten von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz
Kollektive Anpassung: Anpassung von Menschen an Veränderung sowie Entstehung von Überzeugungen und Polarisierung
Nachhaltige Städte: Vorbereitung auf städtisches Wachstum, Neugestaltung des Stadtverkehrs und Ressourcenoptimierung
Migration: Dynamik und Auswirkungen von menschlichen Migrationsströmen
Soziale Komplexität & Kollaps: Verwendung historischer Daten zum Verständnis und zur Bewältigung aktueller Krisen
Kriminalität im digitalen Zeitalter: Neuartige Formen und Dimensionen globaler Kriminalität – von Cyberkriminalität bis organisiertes Verbrechen
KI und Machine Learning: Neue Machine Learning-Methoden zur Erschließung des positiven Potenzials von KI
Der Complexity Science Hub setzt Wissenschaft zum Nutzen der Gesellschaft ein. Forschende identifizieren und untersuchen Probleme, die Menschen jeden Tag – direkt oder indirekt – betreffen (und betreffen werden), finden deren Ursachen und mögliche Lösungen. Indem sie Verständnis für komplexe Netzwerke erlangen, die der Gesellschaft zugrunde liegen, können nicht nur die heutigen Herausforderungen angegangen werden, sondern auch künftige Herausforderungen, deren treibende Kräfte sowie Ansatzpunkte für Maßnahmen identifiziert werden.
Creating Skills. Kapazitäten für zukünftige Herausforderungen.
Der CSH kombiniert qualitatives Fachwissen aus verschiedenen Disziplinen mit einem profunden Verständnis quantitativer Methoden und Modellierungstechniken. Er vermittelt diesen Ansatz durch praktische Erfahrung. Im Mittelpunkt dieser Philosophie steht die Vermittlung einer Forschungskultur, die über traditionelle Disziplinen und Strukturen hinausgeht. Nachwuchsforschende sind dazu eingeladen, sich diese Vision zu eigen zu machen und eine neue Generation von Komplexitätsforschenden zu werden, die in der Lage ist, die Welt mit Daten und Wissenschaft über mehrere Sektoren hinweg zu verändern.
No Walls. Wissen für alle.
Der CSH erachtet es als Kernaufgabe, Forschung einem breiten Publikum auf verständliche Weise zugänglich zu machen. Um die Kluft zwischen wissenschaftlichen Publikationen und allgemein verständlichen Informationen zu überwinden, bedient sich der CSH unterschiedlicher Kanäle. Dazu gehören Visualisierungen, Pressemitteilungen, Soziale Medien und Lehrmaterialien, die auf verschiedene Zielgruppen, darunter auch Kinder, zugeschnitten sind.
Der CSH engagiert sich zudem für Open Science und stellt daher Daten, Methoden, Erkenntnisse und Modelle öffentlich zur Verfügung, damit andere sie nutzen, von ihnen lernen und sie bei der Entscheidungsfindung helfen können.
Der Complexity Science Hub bietet eine Reihe von Forschungs- und Ausbildungsmöglichkeiten für unterschiedliche Stufen der akademischen Karriere.[5] Seit seinen Anfängen betreut der CSH Doktorandinnen und Doktoranden, die ihre Dissertation durchführen, sowie Postdoktorandinnen und Postdoktoranden, die in Zusammenarbeit mit Mitgliedern der CSH-Fakultät forschen.
Im Jahr 2024 hat der CSH – mit Unterstützung österreichischer Bundesministerien – die Digital Innovation School (DIS) gegründet,[6][7] eine Dachstruktur für Forschungs- und Ausbildungsprogramme auf Doktorats- und Postdoc-Ebene. Das DIS Graduate Program in Complexity Science[8] wird in Kooperation mit neun Universitäten und einer außeruniversitären Forschungseinrichtung durchgeführt. Besondere Merkmale des DIS-PhD-Programms sind eine jährliche Reihe von Masterclasses sowie zwei Forschungspraktika außerhalb der akademischen Welt. Das DIS-PostDoc-Programm[9] konzentriert sich auf die Weiterentwicklung von Forschungsmethoden im Bereich komplexer Systeme, mit besonderem Fokus auf die Förderung wissenschaftlicher Exzellenz, etwa durch die Anwendung von FAIR-Datenprinzipien.
Der CSH bietet folgende Programme für Nachwuchsforscher an:
PostDoc-Programm
Graduate Program in Complexity Science (PhD-Programm)
Complexity Science Winter School
Visiting Students Program
Summer Internship Program
CSH Goes School richtet sich an Lehrende, Eltern und Schulkinder. Es bietet thematische Arbeitsblätter, die Lernende mithilfe von interaktiven Datenvisualisierungen und Dashboards spielerisch in die Welt der Wissenschaft einführen, ihre Anwendung auf alltägliche Themen demonstrieren und ihre Neugierde wecken sollen. Zudem organisiert CSH Goes School interaktive Workshops für Schulgruppen aus der Region und beteiligt sich an der Langen Nacht der Forschung sowie anderen lokalen Veranstaltungen mit dem Ziel der Wissenschaftsvermittlung.
Der CSH ist zudem in ein internationales Netzwerk von Komplexitätsforschungszentren eingebettet, darunter das Santa Fe Institute in New Mexico, die Arizona State University, das Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas (CBPF) in Rio de Janeiro, die Sapienza Università di Roma und das Institute for Advanced Study (IAS) in Amsterdam. Durch die External Faculty wird der internationale Austausch verstärkt, indem führende Wissenschaftler aus verschiedenen Disziplinen aktiv in die Forschung des CSH eingebunden werden, gemeinsame Projekte initiieren und zur Entwicklung neuer methodischer Ansätze beitragen.[20]
