Centro de Ciencia de la Complejidad

El Centro de Ciencia de la Complejidad de Viena (CSH) es una organización de investigación con sede en Viena cuyo objetivo es agrupar, coordinar e impulsar la investigación sobre sistemas complejos , análisis de sistemas y ciencia de macrodatos en Austria.

El CSH se fundó en 2015 como una iniciativa conjunta para fomentar la ciencia de macrodatos en beneficio de la sociedad y para aumentar la visibilidad internacional de la investigación austriaca sobre complejidad. ^{[ 1 ]} El inicio oficial fue en 2016. ^{[ 2 ]} Desde mayo de 2016, el CSH tiene su sede en el Palais Strozzi de Viena.

Las primeras cuatro instituciones miembros fueron la TU Wien , la Universidad Tecnológica de Graz , la Universidad Médica de Viena y el Instituto Austriaco de Tecnología (AIT) . ^{[ 3 ]} En 2016, la Universidad de Economía y Negocios de Viena y el Instituto Internacional de Análisis de Sistemas Aplicados (IIASA) se convirtieron en miembros de la CSH. ^{[ 4 ]} Otros miembros son la Universidad del Danubio Krems ^{[ 5 ]} y las Cámaras Económicas Austriacas (desde 2018), el Instituto de Biotecnología Molecular IMBA y la Universidad de Medicina Veterinaria de Viena (desde 2019), y la Universidad Centroeuropea (desde 2020).

El CSH está integrado en una red internacional de centros de investigación de la complejidad y universidades, entre las que se incluyen el Instituto Santa Fe en Nuevo México, la Universidad Tecnológica de Nanyang en Singapur, la Universidad Estatal de Arizona y el Instituto de Estudios Avanzados (IAS) en Ámsterdam. Desde abril de 2017, mantiene una colaboración con la Universidad Centroeuropea en Budapest. ^{[ 6 ]}

El científico especializado en complejidad Stefan Thurner ha sido el primer presidente y director científico del CSH desde su fundación. El consejo asesor científico internacional está presidido por la socióloga austriaca Helga Nowotny .

Los principales temas de investigación en el CSH incluyen: ^{[ 7 ]}

• fundamentos teóricos de la ciencia de la complejidad (fi propiedades de los sistemas complejos, entropía de los sistemas complejos, mecánica estadística , el origen de las leyes de potencia , las matemáticas del colapso, evolución y coevolución, dependencia de la trayectoria , modelos basados ​​en agentes ) ^{[ 8 ] [ 9 ]}
• salud y medicina (eficiencia y resiliencia de los sistemas de atención médica, basados ​​en datos de atención médica; medicina personalizada ; predicción y prevención de enfermedades) ^{[ 10 ] [ 11 ]}
• Riesgo sistémico (¿Por qué colapsan sistemas complejos como las redes bancarias? ¿Cuál es la probabilidad de colapso? ¿Se puede predecir el colapso? ¿Cómo construir un sistema complejo para que sea estable?) ^{[ 12 ] [ 13 ]}
• Ciudades ("Ciencia de las ciudades") (¿Cómo se pueden utilizar los datos en beneficio de las ciudades, la población y la administración (" Ciudad inteligente ")? ¿Cómo pueden las ciudades ser más sostenibles? ¿Cómo aumentar la participación ciudadana? ¿Existe una relación directa entre el tamaño de la ciudad y la vida urbana?)
• El " Internet de las cosas " (¿Una producción más eficiente conlleva automáticamente una mayor vulnerabilidad? ¿Qué tan segura es una producción totalmente digitalizada frente a los ataques? ¿Cómo se pueden utilizar los datos de los sensores para responder preguntas sistémicas?)
• ciencia social computacional (Formación de opinión en redes sociales y sociedades heterogéneas. ^{[ 14 ]} ¿Cómo surgen los conflictos? ¿Cómo se pueden resolver los conflictos? ¿Cuál es la diferencia entre las redes de hombres y mujeres?) ^{[ 15 ]}
• Análisis de macrodatos (¿Perdemos nuestra privacidad? ¿Son las redes sociales una amenaza para la democracia? ^{[ 16 ]} ¿Cómo se pueden identificar las noticias falsas ? ^{[ 17 ]} ¿Qué dicen las redes sociales sobre el género? ^{[ 18 ] [ 19 ]} Modelos de sociedad basados ​​en agentes y macrodatos ^{[ 20 ] [ 21 ]} )

• Sitio web oficial