Vom 25. bis 29. November 2019 besuchte Matheus E. Leusin an der Aalborg University in Dänemark den Doktorandenkurs "An applied introduction to machine learning for social science and humanities scholars". Der Kurs vermittelte Kenntnisse über Konzepte und Anwendungsfelder im Bereich Data Science unter Berücksichtigung verschiedener Datentypen.

Angesichts der wachsenden Bedeutung von "Big Data" im Zuge zunehmender Datenverfügbarkeit von Websites, Social Media und elektronischen Anwendungen nehmen die Möglichkeiten zu, diese Daten für die Wissenschaft nutzbar zu machen. Gleichzeitig bieten zunehmende Rechnerleistungen und Algorithmen der künstlichen Intelligenz die Möglichkeit,  riesige Datenvolumen adäquat zu erfassen und zu analysieren. Der Doktorandenkurs umfasste sehr gezielt die Themen “Exploratory Data Analysis” and “Unsupervised Machine Learning”, “Network Analysis”, “Blockmodelling”, “Text as Data” und “Web Scraping”.

Matheus E. Leusin ist Mitglied der Diginomics Graduate Group des Fachbereichs Wirtschaftswissensschaft an der Universität Bremen. Er forscht zur weltweiten Entstehung und Verbreitung der Künstlichen Intelligenz auf der Basis von Patent- und Publikationsdaten. Die im Doktorandenkurs vermittelten Kenntnisse wird er zur Textanalyse von Patenten und Publikationen verwenden, z.B. durch Natural Language Processing. Ebenso erlauben ihm die im Kurs vermittelten Methoden, zukünftige Patent- und Publikationsverhalten zu analysieren, z.B. durch überwachtes maschinelles Lernen. Zudem kann er durch erweiterte Methodenkenntnisse auf dem Gebiet des Web Scraping neue Daten aus bisher nicht systematisch zugänglichen Quellen generieren.