Martin Kabierski, M.Sc

Martin Kabierski ist wissenschaftlicher Mitarbeiter der Forschungsruppe "Sicherheit und Transparanz digitaler Prozesse" am Weizenbaum-Institut. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich des Process Mining, welches Methoden des Data Minings und der Prozessanalyse vereint, um Muster und Einsichten aus aufgezeichneten Prozessdaten zu gewinnen. Insbesondere betrachtet er die Frage, wie man vertrauenswürdige, sichere und effiziente Prozessanalysen gewährleisten kann, die es ermöglichen, die Güte von Analyseergebnissen in Relation zur Datenqualität und algorithmischen Eigenschaften zu setzen.

Er studierte bis 2020 Informatik an der Humboldt-Universität zu Berlin. Daraufhin begann er dort am Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme seine Promotion unter der Betreuung von Prof. Dr. Matthias Weidlich.

Seine Forschung wurde in mehreren relevanten Journals und Forschungskonferenzen veröffentlicht (ICPM, BPM, CAiSE, Information Systems). Desweiteren wurde seine Forschungsarbeit mit dem Distinguished Paper Award der CAiSE 2021, dem Best Student Paper Award der ICPM 2022, sowie dem Best Paper Award der ICPM 2023 honoriert. Er ist Mitglied der GI und der ACM, betreut mehrere Studien-Abschlussarbeiten und unterstützt Lehrtätigkeiten im Fach Informatik an der Humboldt-Universität zu Berlin.