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SEMSAI

Selbstreferenzielle Multiskalenmodellierung und -simulation der Ausbreitung schwerer Infektionskrankheiten

Projektinhalte und Ziele

Die Covid-19-Pandemie hat gezeigt, dass Modellprognosen auf Grundlage historischer Daten Infektionszahlen oft überschätzen. Dies schwächt die öffentliche Akzeptanz von Simulationsprognosen als Grundlage für politische Entscheidungen. Herkömmliche Modelle berücksichtigen keine Verhaltensänderungen aufgrund von wahrgenommenen Risiken und lassen die Auswirkungen von Krisenkommunikation und subjektiven Wahrnehmungen außer Acht.
Ziel von SEMSAI ist es, zu erforschen, wie modellbasierte Vorhersagen so angepasst werden können, dass sie die Realität besser widerspiegeln, und wie sich die Kommunikation von Vorhersagen auf das zukünftige Verhalten auswirkt.

Das Konsortium besteht aus drei Partnern aus den Bereichen Psychologie und sozialwissenschaftliche Katastrophenforschung, mathematische Modellierung und Vorhersage sowie agentenbasierte Sozialsimulation. Das interdisziplinäre Konsortium wird diese Rückkopplungsmechanismen untersuchen und vorschlagen, wie sowohl makro- als auch mikroskalige Modellierung davon profitieren kann, reflexive Mechanismen einzubeziehen, die das Situationsbewusstsein abbilden.

Projektverantwortliche

Agentenbasierte Sozialsimulation und Konsortialführung
Prof. Dr. Ingo J. Timm
Dr. Jan Ole Berndt

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
Themenfeld: Kognitive Sozialsimulation

Mathematische Modellierung und Vorhersage
Dr. Jan Mohring
Dr. Neele Leithäuser

Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM)

Psychologie und sozialwissenschaftliche Katastrophenforschung
Dr. Katja Schulz

Freie Universität Berlin
Katastrophenforschungsstelle (KFS)