Forskerteamet i ADD-projektet

Sine Nørholm Just er professor i strategisk kommunikation ved Institut for Kommunikation og Humanistisk Videnskab, Roskilde Universitet. Sine er ADD-projektets forskningsleder, og desuden står hun i spidsen for et delprojekt om brugen af data og algoritmer i personlige og offentlige sundhedsbeslutninger. Fagligt fokuserer Sine på samspillet mellem teknologiske og sociale betingelser for offentlig debat.

Torben Elgaard Jensen er professor i teknoantropologi ved Institut for Kultur og Læring, Aalborg Universitet. Han er leder ADD-projektets arbejdspakke om teoriudvikling og er desuden ansvarlig for delprojektet om privatliv og cybersikkerhed. Torben har forsket i innovation, vidensproduktion og brugerinvolvering i en række forskellige kontekster.

Leonard Seabrooke er professor i international politisk økonomi og økonomisk sociologi ved Institut for Organisation, Copenhagen Business School. Len er medforskningsleder i ADD-projektet og ansvarlig for en række undersøgelser af brugen af data og algoritmer inden for finans og forsikring. Fagligt fokuserer Len på de økonomiske og sociale konsekvenser ved øget brug af algoritmebaserede beslutningsprocesser.

Helene Friis Ratner er lektor i uddannelsesvidenskab ved DPU – Danmarks Institut for Pædagogik og Uddannelse, Aarhus Universitet. Sammen med Seabrooke leder hun ADD-projektets empiriske undersøgelser. Derudover leder Helene et delprojekt om brugen af prædiktive algoritmer i offentlig forvaltning. Hendes faglige fokus er på samspillet mellem det offentliges brug af prædiktive algoritmer, kontroverser og dataetik.

Alf Rehn er professor i innovation, design og ledelse ved Institut for Teknologi og Innovation, SDU, Odense. Inden for projektet leder han et delprojekt om brugen af algoritmer, data og kunstig intelligens inden for innovation, teknologiudvikling og ledelse. Fagligt fokuserer Alf på, hvordan innovation påvirkes af sociale og kulturelle kræfter.

Christina Lioma er professor i datalogi og leder af afdelingen for maskinlæring ved Institut for Datalogi, Københavns Universitet. Christina leder den metodiske og datalogiske arbejdspakke i ADD-projektet, og i sin forskning fokuserer hun på algoritmisk modellering, udvikling og evaluering. Hun har modtaget internationale priser for sit arbejde med anvendt AI.

Maria Maistro er adjunkt ved Institut for Datalogi, Københavns Universitet. Hun forsker i informationssøgning med særligt fokus på evaluering og reproducerbarhed samt ekspertsøgning, rangering og maskinlæring. I ADD-projektet arbejder Maria tæt sammen med Lioma om den metodiske og datalogiske arbejdspakke for at sikre arbejdspakkens fremdrift såvel som dens integration med de øvrige arbejdspakker og delprojekter.