Das Mannheimer Barockschloss und der Ehrenhof unter blauem Himmel.

Erforschung der Ungleich­heit im digitalen Zeitalter: MCDS sponsert CSS-Workshop zu KI und Gesellschaft

Am 15. und 16. Mai 2025 fand am Mannheimer Zentrum für Europäische Sozialforschung (MZES) der zweite Computational Social Science (CSS)-Workshop statt, der eine interdisziplinäre Gruppe von Wissenschaft­lern zusammenbrachte, um die Über­schneidung von Künstlicher Intelligenz und sozialer Ungleich­heit zu unter­suchen.

Unter dem Motto „AI and Society – Exploring Inequality in the Digital Age“ (KI und Gesellschaft – Erforschung von Ungleich­heit im digitalen Zeitalter) befasste sich der Workshop mit der Frage, wie KI-Technologien – vom maschinellen Lernen in der Politik bis hin zu großen Sprach­modellen – soziale Strukturen und Forschung im digitalen Zeitalter umgestalten. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer diskutierten lebhaft über die Chancen und Risiken, die KI für das Verständnis von Ungleich­heit durch eine computer­gestützte Sichtweise mit sich bringt.

Die Veranstaltung wurde gemeinsam vom MZES und dem Mannheim Center for Data Science (MCDS) organisiert und diente als Plattform für Networking, fach­liche Weiter­entwicklung und methodischen Austausch über Disziplinen wie Soziologie, Politik­wissenschaft, Informatik, Digital Humanities und Wirtschafts­wissenschaften hinweg. Während das MCDS die Veranstaltung als Sponsor unter­stützte, wurde der Erfolg des Workshops durch die herausragenden Beiträge der Organisations­teams, Referenten und Teilnehmer ermöglicht. Ein Höhepunkt des Programms war die Verleihung des ersten Posterpreises der Workshop-Reihe, gestiftet von der Deutschen Gesellschaft für Online-Forschung (DGOF e. V.). Christel Piersig erhielt den Preis für ihr Poster zum Thema „Team-Kommunikation im Bereich eSports“, eine Studie, die den Einsatz quanti­tativer Methoden zur Unter­suchung von Gruppen­dynamiken vorstellt.

Wir gratulieren den Organisatoren und Mitwirkenden zu einer gelungenen Veranstaltung und freuen uns, Initiativen zu unter­stützen, die die interdisziplinäre Zusammenarbeit an der Schnittstelle von Daten­wissenschaft und Gesellschaft fördern.

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