Nyt forskningsprojekt kombinerer samfundsvidenskab og matematik

Livsbegivenheder som at miste en elsket, blive dømt for en forbrydelse eller gennemføre en uddannelse har store indvirkninger på den enkeltes liv, men hvordan kombinationer af begivenheder forårsager bestemte livsbaner er stadig dårligt forstået. Ved at udvikle avancerede kausale læringsmetoder og anvende dem på data om hele den danske befolkning, vil det nye forskningsprojekt behandle kernespørgsmålet:

Hvordan kan et individs livsforløb forklares på basis af tidligere livsbegivenheder?

Projektet vil kombinere metodisk ekspertise fra Copenhagen Causality Lab (CoCaLa) på Institut for Matematiske Fag med dataekspertise og en dyb substantiel viden fra Copenhagen Center for Social Data Science (SODAS).

Denne nye bro mellem to stærke forskningsmiljøer på KU giver os mulighed for at adressere det tekniske ”hvordan”, såvel som den substantielle retfærdiggørelse, fortolkning og anvendelse: hvordan kan vi bruge data til årsagsforklaring; hvad retfærdiggør dette; hvad betyder det; og hvordan hjælper det mennesker?

Projektet bygger bro mellem førende metodisk forskning fra statistik med anvendelser til kausal inferens inden for samfundsvidenskaben. Ved at etablere et nyt samarbejde og bruge en unik dataressource om den danske befolkning, vil projektet udvikle begge grupper og føre til banebrydende indsigt i kausal dynamik for livsbaner.

Projektet - Causal dynamics of individual life trajectories in the Danish population - tildeles i alt 804.000 kr. fra Københavns Universitets Data+ pulje, rettet mod forskere i tværfaglige projekter, der integrerer datavidenskab i nye forskningsområder.

Bevillingen medfinansierer en ph.d.-studerende i tre år. Vedkommende vil være tilknyttet forskningsmiljøerne i både CoCaLa og SODAS. Niels Richard Hansen fra MATH vil være vejleder, mens Andreas Bjerre-Nielsen og Sune Lehmann fra SODAS fungerer som medvejledere.

Anvendelsen på data af denne størrelse og kompleksitet vil afsløre nye forskningsveje og lover væsentlige resultater med stor betydning.

---

Copenhagen Causality Lab er en forskningsgruppe under Sektionen for Statistik og Sandsynlighedsregning, Institut for Matematiske Fag. Kausalitet er et grundlæggende begreb inden for videnskab, og laboratoriets forskning er centreret om dette koncept, og hvordan det relaterer til statistisk modellering og dataanalyse. Læs mere om CoCaLa.

Copenhagen Center for Social Data Science er et tværfagligt center på Det Samfundsvidenskabelige Fakultet på Københavns Universitet. Ved at kombinere hele spektret af klassiske samfundsvidenskabelige metoder fra økonometri til etnografi med nye datavidenskabsteknikker, herunder machine learning og natural language processing, stræber SODAS efter at lave banebrydende og kreativ tværfaglig forskning, undervisning og effekt ved det frugtbare vejkryds mellem samfundsvidenskab og datavidenskab. Læs mere om SODAS.