Martin Kabierski

Martin Kabierski ist seit September 2022 assoziierter Forscher des Weizenbaum-Instituts innerhalb der Forschungsgruppe „Sicherheit und Transparenz digitaler Prozesse“. Er studierte bis 2020 Informatik an der Humboldt-Universität zu Berlin. Am dortigen Lehrstuhl für „Datenbanken und Informationssysteme“ promoviert er zurzeit.

Kernthemen seiner Promotion und Forschung liegen im Bereich des Process Mining, dass Methoden des Data Mining und der Prozessanalyse vereint, um systematische Muster in den Daten greifbar zu machen. Speziell beschäftigt er sich mich stichprobenbasierten Methoden zu statistischen Datenauswertung von Prozessdaten, approximativen Algorithmen der Prozessdatenanalyse, sowie dem Schutz der Privatsphäre in sequentiellen Daten. Kernfrage all dieser Forschungsschwerpunkte ist, wie man abstrahierte oder aggregierte nützliche Sichten auf hoch-dimensionale Daten schaffen kann, die einfach zu analysieren sind, aber auch Konfidenz und Vertrauen bezüglich ihrer Richtigkeit garantieren.