Der wissenschaftliche Fokus der Fachgruppe „Data Science und Networked Life“ liegt derzeit auf Techniken der kooperativen Spieltheorie und deren Anwendung im Bereich Data Science, insbesondere zur Analyse von Netzwerkdaten.
Die Fachgruppe „Data Science and Networked Life“ wird geleitet von Jochen Staudacher. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich kooperative und evolutionäre Spieltheorie und deren Anwendung zur Lösung praktischer Probleme sowie in der Paketentwicklung mit R.
[1] Hauke, W. (2013). Fuzzy-Modelle in der Unternehmensplanung (Vol. 68). Springer-Verlag.
[2] Hintze, A., Staudacher, J., Gelhar, K., Pothmann, A., Rasch, J., & Wildegger, D. (2020). Inclusive groups can avoid the tragedy of the commons. Scientific reports, 10(1), 1-8. https://doi.org/10.1038/s41598-020-79731-y
[3] Staudacher, J., Kóczy, L. A., Stach, I., Filipp, J., Kramer, M., Noffke, T., Olsson, L., Pichler, J. & Singer, T. (2021). Computing power indices for weighted voting games via dynamic programming. Operations Research and Decisions, 31(2), 123-145. https://doi.org/10.37190/ord210206.
[4] Staudacher, J., Olsson, L., & Stach, I. (2021). Implicit power indices for measuring indirect control in corporate structures. In: Transactions on Computational Collective Intelligence XXXVI. Lecture Notes in Computer Science; Nguyen, N., Kowalczyk, R., Mercik, J., Motylska-Kuzma, A. Eds.; Springer: Berlin/Heidelberg, Volume 13010, pp. 73-93. https://doi.org/10.1007/978-3-662-64563-5_4
[5] Mercik, J., Gladysz, B., Stach, I., & Staudacher, J. (2021). Shapley-Based Estimation of Company Value—Concept, Algorithms and Parameters. 23 pages. Entropy 23(12), 1598. https://doi.org/10.3390/e23121598
[6] Staudacher, J., Wagner, F., & Filipp, J. (2022). Dynamic Programming for Computing Power Indices for Weighted Voting Games with Precoalitions. 17 pages. Games 13(1), 6. https://doi.org/10.3390/g13010006
Prof. Dr. Jochen Staudacher
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