Helena Mihaljević, Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin

Helena Mihaljević lehrt als Professorin für Data Science im Frauen-Studiengang "Informatik und Wirtschaft" sowie im berufsbegleitenden Studiengang "Professional IT-Business" an der HTW Berlin. Sie forscht im Bereich der Datenanalysen mit statistischen und algorithmischen Methoden, häufig unter Anwendung von Algorithmen des Maschinellen Lernens. 

Ich habe gemeinsam mit Prof. Castro Varela von der ASH ein Projekt gestartet, in welchem wir im Internet verbreitete Hassreden und Verschwörungserzählungen zur COVID-19-Pandemie untersuchen werden. Es gibt einige solche Erzählungen und sie werden schnell und viel verbreitet. Viele Menschen weltweit glauben beispielsweise nicht daran, dass es COVID-19 gibt, oder sie suchen die Ursachen in geheimen Verschwörungen. Oftmals enthalten diese Narrative rassistische und antisemitische Ideen und Stereotype - bei der COVID-19-Pandemie wurde beispielweise die gesamte asiatische Community für den Ausbruch verantwortlich gemacht, doch schnell wurde der Fokus auf Migrant:innen im Allgemeinen, Roma und Sinti sowie Juden und Jüdinnen im Besonderen ausgeweitet. Rassistisch und antisemitisch geprägte Feindbilder sind typisch für Krisensituationen wie Pandemien. Bei der aktuellen Krise haben wir die Möglichkeit, die Erzählungen und Bilder, die im Netz über verschiedene Social-Media-Kanäle transportiert werden, auch mit algorithmischen Ansätzen zu untersuchen und somit ein umfassendes Bild zu bekommen. Außerdem wollen wir an der HTW Berlin herausfinden, welche algorithmischen Methoden sich besonders gut eignen, entsprechende Diskurse frühzeitig zu erkennen. Die Ergebnisse des Projekts werden in Zusammenarbeit mit Partnern aus der Praxis der Öffentlichkeit über Ausstellungen u.ä. verfügbar gemacht.

Vor der Pandemie mochte ich es sehr gern, auf dem Campus Wilhelminenhof zu sein, Kolleg:innen zu treffen und sich auszutauschen. Ich unterrichte auch sehr gern und vermisse das Zusammenkommen mit Studierenden. 

Ich hatte einige schöne Momente! Sicherlich gehört der erste erfolgreiche Forschungsantrag dazu, aber auch das erste etwas komplexere Lehrformat. Ich habe in meinem ersten Lehr-Semester einen Hackathon mit Kolleg:innen von der TU und UdK am Einstein Center Digital Future mitorganisiert. Ich würde gern mehr solcher fach- und hochschulübergreifenden Lehrformate umsetzen, denn die Studierenden lernen enorm viel bei interdisziplinären, konzentrierten Formaten und es kommen tolle Ergebnisse dabei heraus.

Ich habe in reiner Mathematik promoviert und einige Jahre an verschiedenen Universitäten und wissenschaftlichen Einrichtungen gearbeitet, bevor ich mich mit Data Science einer angewandten Disziplin zuwandte und in die Wirtschaft ging. An der Fachhochschule wird die Einheit von Forschung und Anwendung gefördert. Gleichzeitig gibt mir die Professur an der HTW Berlin die Möglichkeit, die Inhalte selbst zu bestimmen, auf die ich mich im Unterricht fokussiere und an denen ich forsche. Hier kann ich meinen vielfältigen Interessen nachgehen.