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Forschung

Interdisziplinäre Kollaboration ist der Schlüssel, um komplexe Aufgaben zu lösen. Gleichzeitig ist die Kommunikation und Zusammenarbeit von Akteuren in einer solchen Kollaboration selbst gekennzeichnet durch vielschichtige dynamische Prozesse, die nicht immer leicht zu überblicken sind.

 

Das ID+Lab erforscht die Strukturen interdisziplinärer Zusammenarbeit, um sie besser zu verstehen, zu veranschaulichen und zu erproben. Das hierfür entwickelte ID+Modell erlaubt einen neuartigen, detaillierten Blick auf diese Strukturen. Die Anwendung dieses Modells auf eine Situation befähigt die Beteiligten, auf Grundlage der Analyse von Akteuren und deren Beziehungen untereinander, strukturelle Besonderheiten und Defizite zu erkennen, aber auch Potentiale zu nutzen und zu erhöhen. Das ID+Modell ermöglicht so eine neue Art der Gestaltung interdisziplinärer Projekte.

Das ID+Modell

Komplexe Kollaborationen lassen sich mit dem ID+Modell als ein Netzwerk aus Akteuren und Bindungen analysieren, modellieren und gestalten.

//// Basiselement

ID+Akteure

Basiselemente sind elf ID+Akteure, die sich in interdisziplinären Kollaborationen als wesentlich herausgestellt haben: Personen, Organisationen, Ereignisse, Aufgaben, Methoden, Werkzeuge, Gelder, Themen, Zeiten, Quellen und natürlich auch Orte.

//// Vernetzung

ID+Bindungen

Die ID+Akteure vernetzen sich über semantisch definierte ID+Bindungen mit unterschiedlichen Status, Wert und Intensität.

//// Datengrundlage

ID+Ontologie

Die formale Definierung der Modellierung in der ID+Ontology öffnet Forschungsdaten für das Semantic Web und der Linked Open Data Cloud.

Einsatzgebiete des ID+Modells

Interdisziplinaritätsforschung

Mit dem ID+Modell können bestehende und historische interdisziplinäre Strukturen modelliert werden, die für die Erstellung der Forschungsergebnisse relevant waren. Mit diesen modellierten Strukturen wird es möglich, allgemeine Projektkonstellationen und Fortschritte zu bewerten und zu vergleichen, sowie Muster von erfolgreichen Konfigurationen in der interdisziplinären Forschung und Wissenschaft zu erkennen.

Projektmanagement

Das ID+Modell und dessen Visualisierung von interdisziplinären Teams ermöglicht Maßnahmen zur Korrektur und Optimierung von projektrelevanten Faktoren. Darüber hinaus werden so mögliche Verbindungen zu anderen Projekten sichtbar oder können hergestellt werden. Damit ist die Methode ein wertvolles Instrument, um entscheidende Faktoren für wissenschaftliches Projektmanagement und die Planung zu ermitteln und aktiv zu gestalten.

Enhanced Publications

Das ID+Modell ermöglicht es Teams, Ergebnisse und Daten ihrer Forschung zu veröffentlichen, sowie die Struktur, die diese interdisziplinäre Arbeit ermöglicht hat. Gerade letztere Information ist meistens schwer zu bekommen, aber sehr interessant für andere Forscher, die an ähnlichen Problemen arbeiten und trägt zur aktuellen Debatte über Open Science und Open Data bei. Zudem wird eine höhere Sichtbarkeit und Konnektivität der veröffentlichten Ergebnisse bzw. für die Autoren möglich.

ID+Stage

Das ID+Lab entwickelt die interdisziplinäre Publikationsplattform ID+Stage, die eine neuartige Form von Enhanced Publications ermöglicht. Funktionselemente sind das Modellierungswerkzeug ID+App, die eine entsprechende ID+Publikation generiert, welche auf der Plattform selber, der ID+Stage veröffentlicht wird. Die ID+Ontologie als Modellierungsgrundlage ermöglicht die semantische Erfassung und Durchsuchbarkeit aller Daten.

//// Modellierungssoftware

ID+App

Mit einem strukturierten Fragendialog werden alle wesentlichen Akteure und Bindungen erfasst und im Hintergrund in ein maschinenlesbares Format übersetzt und gespeichert.

//// Modellierungsergebnis

ID+Publikation

Die Verbindung eines Forschungsergebnisses mit dem modellierten Entstehungskontext bildet die ID+Publikation.  So werden nicht nur Forschungsergebnisse veröffentlicht, sondern auch deren Entstehungsprozesse offengelegt.

//// Publikationsplattform

ID+Stage

Die ID+Stage ist die Publikationsplattform für interdisziplinäre Forschungsprojekte. Darin sollen Publikationsformen ermöglicht werden, die in disziplinspezifischen Kontexten unüblich sind.

Das ID+Lab Team

Das ID+Lab ist ein Projekt des Interdisziplinären Labors Bild Wissen Gestaltung, Exzellenzcluster der Humboldt-Universität zu Berlin. Das Interdisziplinäre Labor ist ein Zusammenschluss aus Geistes-, Natur- und Technikwissenschaften, der Medizin und der Gestaltungsdisziplinen Design und Architektur. Mehr als 40 verschiedene Disziplinen forschen zu grundlegenden Gestaltungsprozessen der Wissenschaften. Das ID+Lab erforscht die Strukturen dieser interdisziplinären Zusammenarbeit, um sie besser zu verstehen, zu veranschaulichen und zu erproben.

Michael Dürfeld

Architekt und Architekturtheoretiker

Wolfgang Schäffner

Wissenschafts- und Medienhistoriker

Anika Schultz

Interaktionsdesignerin

Christian Stein

Informatiker und Linguist

Benjamin Thomack

Informatiker

Nadia Zeissig

Kommunikationsdesignerin

Kooperationen

In Kooperation mit dem Netzwerk Architekturwissenschaft e.V.  wird der Einsatz des ID+Modells als Projektmanagement-Tool erprobt. Die 7 jährige Entwicklung des Netzwerkes wird retrospektiv modelliert und analysiert wird. Ziel ist es, die Besonderheiten und Dynamiken der Kollaboration der Netzwerkmitglieder herauszuarbeiten.

Zusammen mit der Jungen Akademie  Berlin wird das ID+Modell als Analyseinstrument für historische Forschungskontexte erprobt. Exemplarisch wird hierfür das Forschungsnetzwerk des Sprachwissenschaftlers Ferdinand de Saussure (1857-1913) untersucht, modelliert und visualisiert.

Mit dem gamelab.berlin wird eine Umsetzung in eine VR-Umgebung geplant. Damit wird eine völlig neuartige Darstellung und Interaktion mit den Akteuren interdisziplinärer Forschungskollaborationen möglich.

In Zusammenarbeit mit dem Fachbereich Architekturtheorie der TU Berlin wird das ID+Modell für die Erforschung der genuin interdisziplinären Disziplin Architektur erprobt. Exemplarisch wird die aktuelle interdisziplinäre Architekturlehre als Akteursnetzwerk modelliert und dargestellt.