Frauen-Power in der IT-Forschung

Presseaussendung vom 08.03.2021

Frauen sind in vielen Bereichen der Forschung unterrepräsentiert. Vor allem in den technischen Fächern und in der IT hinkt die Gleichstellung nach. Nicht so am Software Competence Center Hagenberg. Rund 90 Forscherinnen und Forscher aus 16 Nationen arbeiten am SCCH in einem interkulturellen und interdisziplinären Team zusammen. Die Frauenquote beträgt dabei 25 Prozent.  

Dr. Verena Geist

Schon als Volksschülerin saß Verena Geist am liebsten vor dem Computer ihrer Eltern. Dass dieser eines Tages explodierte, war so etwas wie eine Initialzündung. Und mit Mathematik als Lieblingsfach war es für die Steyrerin logisch, programmieren zu lernen. Sie studierte an der FH Hagenberg ‚Software Engineering für Medizin‘ und hat ihr Doktorat an der Johannes Kepler Universität (JKU) am Institut für Anwendungsorientierte Wissensverarbeitung abgeschlossen – und zwar „sub auspiciis“, was vor ihr erst 5 Frauen an der JKU gelungen ist. 

Arbeitsplatz Forschung

Seit 2005 verstärkt sie das SCCH als Industrial Researcherin im Bereich Software Science, wo es um Entwicklung und Weiterentwicklung von Softwaresystemen geht. Inzwischen ist sie Key Researcherin für Prozessorientierte Systeme und Knowledge Graphs. Ihr Fokus liegt auf den formalen Grundlagen für die Modellierung von Geschäftsprozessen. „Dabei wird implizites Wissen explizit sichtbar gemacht: also wann wer welche Informationen wie an wen weitergibt. Unser Ziel ist es, Wissen quasi aus den Köpfen der Menschen in ein Softwaresystem zu übertragen, um es mittels Künstlicher Intelligenz automatisch für spätere Prozesse zu nutzen. Das wird in einer logisch strukturieren Sprache unzweideutig festgehalten. Wir versuchen, Lücken und Inkonsistenzen zu finden und die praktische Anwendung zu verbessern, womit enormes Potenzial im Unternehmen gehoben werden kann. Das ist gerade im Zuge der Digitalisierung und Flexibilisierung der Industrieproduktion von wachsender Bedeutung“, erklärt Geist. 

Über das SCCH

Was sie am SCCH besonders schätzt: „Unsere Forschungsaufgaben sind überaus umfangreich. Die Themen sind sehr schnelllebig und das Bestehende muss immer wieder hinterfragt werden. Mein Tag besteht aus viel Computerarbeit und Kommunikation. Dabei helfen mir Eigenschaften wie abstraktes Denken, schnelles Auffassungsvermögen, ein gutes Zahlen- und Zeichengedächtnis und Genauigkeit“, so Geist. Um voranzukommen, sind für sie Ehrgeiz, Zielstrebigkeit und Beharrlichkeit wichtig. Als Herausforderung sieht sie dabei, aus der Fülle an wissenschaftlichen Themen auf einem Gebiet das Richtige ‚heraus zu spüren‘, also eine Sensibilität für die aktuellen wissenschaftlichen Herausforderungen zu haben.

Wie könnte man mehr Frauen für technische Studien begeistern

„Jede/r soll für sich herausfinden, wo die eigenen Stärken liegen, und sich trauen, das zu tun, was einen interessiert. Wichtig ist eine breit gefächerte wissenschaftliche Ausbildung. Ich habe den klassischen Weg eingeschlagen – also vom Interesse am Informatikunterricht im Gymnasium über das Studium an der FH. Die Arbeit am SCCH hat dann den Ausschlag für das Doktorratsstudium gegeben. Neugier, Freude am Tun und auf jeden Fall Durchhaltevermögen sollte man als ForscherIn mitbringen. Wer Talent hat, hat mehr freie Ressourcen für weitere Herausforderungen. Man darf nur nicht zu schnell aufgeben“, ermutigt Geist alle NachwuchsforscherInnen.

DI Lisa Ehrlinger

Lisa Ehrlinger hat ganz klassisch Informatik an der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) studiert. Die Faszination ist bei ihrem ersten beruflichen Engagement nach der Matura entstanden: in einer IT Abteilung hat sie verschiedene Bereiche von Anwendungsentwicklung bis Server- und Netzwerkadministration kennengelernt und gemerkt, dass ihr dieser Bereich liegt und Spaß macht. Um ein breites Fachwissen zu erwerben, hat sie studiert, und während dem Studium als Software Engineer bei Firmen wie Dynatrace und Catalysts gearbeitet

Arbeitsplatz Forschung

2016 kam sie an das SCCH, wo sie inzwischen als Senior Researcherin im Bereich Data Science für die inhaltliche Ausrichtung und Weiterentwicklung des Themas Forschungsfokus „Datenmanagement und Datenqualität“ und dessen inhaltlicher Ausrichtung zuständig ist. Dabei fokussiert beschäftigt sie sich im ‚Big Data Processing‘ mit der automatischen und, kontinuierlichen Überwachung der von Datenqualität in realen Informationssystemen.  2019 hat sie beim ‚MIT Chief Data Officer and Information Quality Symposium‘ in den USA die Ergebnisse einer Studie über ‚Werkzeuge für Datenqualität‘ vorgestellt. Aktuell ist sie Projektleiterin im COMET-Projekt Sebista (Secure Big Stream Data Processing) mit 2 Industriepartnern. „Im Projekt versuchen wir, ein einheitliches Datenmodell als Basis für die qualitative Auswertung mittels Machine Learning Algorithmen aufzubauen. Datenqualität halte ich dabei für die Grundvoraussetzung, um mittels Deep Learning und KI hochqualitative Erkenntnisse zu generieren. Dieses Thema wird in Zukunft an Relevanz zunehmen!", sagt Ehrlinger.  Neben der technischen Qualifikation zählt für sie ein hohes Maß an Selbstorganisation zu den erforderlichen Stärken, vor allem in Kontakt mit Firmenpartnern und als Projektleiterin. Aktuell arbeitet sie an ihrer Doktorarbeit.

Über das SCCH

„Ich halte es für eine große Chance, am SCCH so viele Kolleginnen und Kollegen mit unterschiedlichem Background zu haben, die von der Mathematik oder von der Statistik kommen, Chemie oder Physik studiert haben und natürlich zahlreiche InformatikerInnen. Auch wenn alle TechnikerInnen sind, so genieße ich es doch sehr, dass man ein Thema von unterschiedlichen Perspektiven aus betrachten kann. So lernt man ‚outside the Box‘ zu denken und hat die Chance, die Forschung voranzutreiben und neue Dinge zu entwickeln. Außerdem schätze ich die Dualität, die am SCCH gelebt und wertgeschätzt wird: einerseits die Grundlagenforschung, wie ich es an der JKU betreibe, den Austausch mit der Wissenschaft und die Verbindung mit den wirtschaftlichen Partnern durch das SCCH, um diese Erkenntnisse auch in der Praxis anzuwenden. Ich sehe das große Potenzial des SCCH darin, dass man diese beiden konträren Seiten hier verknüpft und finde es spannend hier als Bindeglied zu agieren.“

Wie könnte man mehr Frauen für technische Studien begeistern

„Ich denke, man sollte Frauen motivieren, etwas Technischen einfach auszuprobieren und sie nicht davon abhalten. Da muss man sicher schon lange vor dem Studium anfangen, denn die Weichen werden oftmals bereits durch die Schulwahl gelegt. Vor allem im Kindesalter und bei jungen Mädchen wird oft hinterfragt, ob etwas Technisches tatsächlich das Richtige für das Kind sei. Ich denke, dass sehr viel mehr Interesse dafür vorhanden wäre, das aber nicht gefördert wird. Hier sollte man ansetzen“, schlägt Ehrlinger vor.

Lisa Ehrlinger hat ganz klassisch Informatik an der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) studiert. Die Faszination ist bei ihrem ersten beruflichen Engagement nach der Matura entstanden: in einer IT Abteilung hat sie verschiedene Bereiche von Anwendungsentwicklung bis Server- und Netzwerkadministration kennengelernt und gemerkt, dass ihr dieser Bereich liegt und Spaß macht. Um ein breites Fachwissen zu erwerben, hat sie studiert, und während dem Studium als Software Engineer bei Firmen wie Dynatrace und Catalysts gearbeitet

Arbeitsplatz Forschung

2016 kam sie an das SCCH, wo sie inzwischen als Senior Researcherin im Bereich Data Science für die inhaltliche Ausrichtung und Weiterentwicklung des Themas Forschungsfokus „Datenmanagement und Datenqualität“ und dessen inhaltlicher Ausrichtung zuständig ist. Dabei fokussiert beschäftigt sie sich im ‚Big Data Processing‘ mit der automatischen und, kontinuierlichen Überwachung der von Datenqualität in realen Informationssystemen.  2019 hat sie beim ‚MIT Chief Data Officer and Information Quality Symposium‘ in den USA die Ergebnisse einer Studie über ‚Werkzeuge für Datenqualität‘ vorgestellt. Aktuell ist sie Projektleiterin im COMET-Projekt Sebista (Secure Big Stream Data Processing) mit 2 Industriepartnern. „Im Projekt versuchen wir, ein einheitliches Datenmodell als Basis für die qualitative Auswertung mittels Machine Learning Algorithmen aufzubauen. Datenqualität halte ich dabei für die Grundvoraussetzung, um mittels Deep Learning und KI hochqualitative Erkenntnisse zu generieren. Dieses Thema wird in Zukunft an Relevanz zunehmen!", sagt Ehrlinger.  Neben der technischen Qualifikation zählt für sie ein hohes Maß an Selbstorganisation zu den erforderlichen Stärken, vor allem in Kontakt mit Firmenpartnern und als Projektleiterin. Aktuell arbeitet sie an ihrer Doktorarbeit.

Über das SCCH

„Ich halte es für eine große Chance, am SCCH so viele Kolleginnen und Kollegen mit unterschiedlichem Background zu haben, die von der Mathematik oder von der Statistik kommen, Chemie oder Physik studiert haben und natürlich zahlreiche InformatikerInnen. Auch wenn alle TechnikerInnen sind, so genieße ich es doch sehr, dass man ein Thema von unterschiedlichen Perspektiven aus betrachten kann. So lernt man ‚outside the Box‘ zu denken und hat die Chance, die Forschung voranzutreiben und neue Dinge zu entwickeln. Außerdem schätze ich die Dualität, die am SCCH gelebt und wertgeschätzt wird: einerseits die Grundlagenforschung, wie ich es an der JKU betreibe, den Austausch mit der Wissenschaft und die Verbindung mit den wirtschaftlichen Partnern durch das SCCH, um diese Erkenntnisse auch in der Praxis anzuwenden. Ich sehe das große Potenzial des SCCH darin, dass man diese beiden konträren Seiten hier verknüpft und finde es spannend hier als Bindeglied zu agieren.“

Wie könnte man mehr Frauen für technische Studien begeistern

„Ich denke, man sollte Frauen motivieren, etwas Technischen einfach auszuprobieren und sie nicht davon abhalten. Da muss man sicher schon lange vor dem Studium anfangen, denn die Weichen werden oftmals bereits durch die Schulwahl gelegt. Vor allem im Kindesalter und bei jungen Mädchen wird oft hinterfragt, ob etwas Technisches tatsächlich das Richtige für das Kind sei. Ich denke, dass sehr viel mehr Interesse dafür vorhanden wäre, das aber nicht gefördert wird. Hier sollte man ansetzen“, schlägt Ehrlinger vor.

Dr. Manuela Geiß, MA

Manuela Geiß arbeitet am SCCH im Bereich Data Science. Sie war schon in der Schule fasziniert von Zahlen und Logik und hat daher in Wien Mathematik studiert. Im Zuge des Masterstudiums hat sie sich auf Bio-Mathematik spezialisiert und nebenbei einen Bachelor in Biologie absolviert. Dabei hat sie die Bio-Informatik für sich entdeckt und ein Doktorat an der Universität Leipzig abgeschlossen. Dort hat sie mathematische Methoden und Algorithmen für genetische Daten entwickelt und war als Assistentin in der Lehre tätig. 

Arbeitsplatz Forschung

2019 hat die Post-Doktorandin an das SCCH gewechselt und ist seither als Researcherin und Senior Data Scientistin tätig. „Eines der wesentlichen Themen aktuell ist XAI – ‚Erklärbare Künstliche Intelligenz‘. Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung müssen KI-Modelle nachvollziehbar und interpretierbar sein, damit Menschen Vertrauen in deren Entscheidungen haben können“, erklärt Geiß. Als Mitautorin beim Paper „Explainability of AI-predictions based on psychological profiling“ wurde sie bei der ISM Konferenz 2020 ausgezeichnet. Dabei hat sie ihre Expertise auf dem Gebiet der mathematischen Lernmodelle eingebracht. Ein Projekt, in dem dieses Wissen angewendet wird, zielt darauf ab, die aussichtsreichsten Start-Ups zu identifizieren. 
Außerdem arbeitet sie mit Deep Learning Methoden daran, Objekte auf Bildern zu lokalisieren und klassifizieren, und dies im Umfeld von Embedded Devices und schnellem Nachtrainieren neuer Objekte einzusetzen. „Abgesehen von technischen und fachlichen Kenntnissen ist es für unsere Arbeit vor allem wichtig, dass man logisches Denken, Neugier und eine Portion Kreativität mitbringt“, so Geiß.

Über das SCCH

„Was ich am SCCH sehr schätze, ist das wissenschaftliche und internationale Umfeld, das Forscher mit verschiedenen fachlichen und auch kulturellen Backgrounds zusammenbringt. Das macht das Arbeiten nicht nur auf persönlicher Ebene spannend, sondern fördert auch auf fachlicher Ebene die Kreativität und den Ideenreichtum, die für unsere tägliche Arbeit in der Wissenschaft so wichtig sind“, bekräftigt Geiß.

Wie könnte man mehr Frauen für technische Studien begeistern

„Ich denke, man sollte schon sehr früh – schon in der Schulzeit – anfangen, auf die SchülerInnen zuzugehen und ihnen Einblicke in Forschung und Technik zu vermitteln. Am besten kann man das wahrscheinlich in Form von Praktika machen, wo die Schülerinnen einen super Eindruck in das Berufsleben bekommen. Aber auch Vorträge von ForscherInnen an Schulen oder Projekttage sind sicher ein gutes Mittel, um Interesse zu wecken und bestehende Ängste oder Barrieren abzubauen. Generell denke ich, sollten Firmen und auch Forschungseinrichtungen viel aktiver auf die Schulen zugehen, um einerseits MINT-Themen abseits vom Schulstoff mehr in den Fokus zu rücken, andererseits Kontakte herzustellen und so den Zugang zu entsprechenden Berufen zu erleichtern“, sieht Geiß als zielführend.