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Fachgebiet
Der Schwerpunkt meiner wissenschaftlichen Tätigkeit liegt im Bereich der Simulation sozialer Phänomene mittels agentenbasierter Modellierung. Inhaltlich liegt der Fokus dabei auf dem Zusammenhang zwischen sozialen Diffusionsprozessen (z.B. die Ausbreitung von Viren, Normen oder Informationen) und der Beschaffenheit der Sozialstruktur einer Gesellschaft. Ich arbeite zudem daran, die Integration empirischer Daten (z.B. Umfragedaten) in agentenbasierte Modelle voranzutreiben.
Zusammen mit Lukas Erhard entwickle ich das Python-Paket Pop2net, das die Erstellung von komplexen Netzwerkstrukturen für agentenbasierte Modelle vereinfacht und zudem die Integration empirischer Daten in solche ermöglicht. Für mehr Informationen klicke hier: https://mariuzka.github.io/pop2net/. Im Rahmen meiner Lehrtätigkeiten am Institut für Sozialwissenschaften ist zudem eine Einführung in die agentenbasierte Modellierung mit Python in deutscher Sprache entstanden: https://mariuzka.github.io/amp_page/intro.html.
Dem Lehrstuhl für Computational Social Science gehöre ich seit 2019 an. Seit 2022 arbeite ich im Projekt "SoepSim - Improving agent-based modeling by utilizing large-scale survey data", welches durch den Exzellenzcluster SimTech finanziert wird.
2021
Modeling non-pharmaceutical interventions in the COVID-19 pandemic with survey-based simulations.
PLOS ONE: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0259108
SoSe 2022
- Soziologische Theorie im Computer: Einführung in die Logik und Anwendung agentenbasierter Modellierung, Dienstag, 15:45 – 17:15 Uhr, CIP-Pool Seidenstr. 36
WS 2021/22
- Statistik-Software für Sozialwissenschaftler I: Grundlagen der Datenanalyse mit R, Seminar, Gr. 2, Mittwoch, 9:45 – 11:15 Uhr. (Campus: https://campus.uni-stuttgart.de/cusonline/pl/ui/$ctx/wbLv.wbShowLVDetail?pStpSpNr=284752)
SoSe 20121
Soziologische Theorie im Computer: Einführung in die Logik und Anwendung agentenbasierter Modellierung, Seminar, Gr. 4, Dienstag, 15:45 – 17:15 Uhr, CIP Pool S 36
WS 2020/21
Statistik-Software für Sozialwissenschaftler II: R, Seminar, Gr. 2, Mittwoch, 9:45 – 11:15 Uhr
SoSe 2020
Einführung in die agentenbasierte Modellierung mit Python
WS 2019/2020:
Einführung in die multivariate Datenanalyse mit R.
Akademische Ausbildung
2017 – 2019
M.A. Soziologie und Sozialforschung an der Philipps-Universität Marburg
2012 – 2017
B.A. Sozialwissenschaften an der Philipps-Universität Marburg
Berufliche Tätigkeiten
Seit 2019
Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Sozialwissenschaften der Universität Stuttgart
2018 – 2019
Studentische Hilfskraft im BMBF-Projekt „Leistungsmessung“ am Institut für Soziologie Marburg
2016 – 2018
Studentischer Mitarbeiter bei M.H. Statistikberatung
2014 – 2016
Referent des AStA Marburg
2013 – 2017
Tutor für sozialwissenschaftliche Statistik am Institut für Soziologie Marburg
Pop2net. (17.09.2024, Social Simulation Conference, Kraków)
SoepSim - Ein Ansatz zur Generierung repräsentativer Kontaktnetzwerke auf Basis des sozio-ökonomischen Panels. (30.09.2022, 41. DGS-Kongress, Bielefeld)
Identifying socioeconomic characteristics of influential spreaders using agent-based modeling. (13.09.2022, Social Simulation Conference, Milan)