Doktorand i rättvis social nätverksanalys

Är du intresserad av att utveckla beräkningsbaserade metoder för social nätverksanalys (SNA) som syftar till att minimera bias mot individer eller grupper, med stöd av kompetenta och trevliga kollegor i en internationell miljö? Vill du ha en arbetsgivare som satsar på ett hållbart medarbetarskap och erbjuder trygga, förmånliga arbetsvillkor? Välkommen att söka anställning som doktorand vid Institutionen för informationsteknologi, Uppsala universitet.

Institutionen för informationsteknologi har en ledande position inom såväl forskning som utbildning på alla nivåer. Vi är idag Uppsala universitets tredje största institution och har i dag drygt 350 anställda varav 120 lärare och 120 doktorander. C:a 5000 grundutbildningsstudenter läser en eller flera kurser vid institutionen varje år. Mer information om oss hittar du på institutionens webbplats.

Doktoranden kommer att ansluta sig till Uppsala University Information Laboratory (InfoLab), ett av forskningslaboratorierna vid Avdelningen för Datalogi inom Institutionen för informationsteknologi. Vid InfoLab bedriver vi grundläggande och tillämpad tvärvetenskaplig forskning om kunskapsutvinning från social data.

Projektbeskrivning
Projektet ligger inom det framväxande området rättvis social nätverksanalys. I dagens algoritmiskt genomsyrade samhälle samlas, lagras och används data om våra sociala relationer kontinuerligt för att fatta beslut. Till exempel lagrar sociala medieplattformar våra interaktioner online (kommentarer, likes, shares) och använder dem för att rekommendera vem vi bör följa och vilket innehåll som visas för oss. Dessa rekommendationer baseras ofta på algoritmer för social nätverksanalys, som används för att beräkna egenskaper hos alla noder i ett socialt nätverk utifrån deras position.

Tyvärr är det bredare samhälleliga perspektivet kring de algoritmiska aspekterna av social nätverksanalys problematiskt och otillräckligt utvecklat. Vår position i våra sociala nätverk, både online och offline, påverkas inte bara av våra egna val som individer, utan (oftast) av vår sociala identitet, definierad av personliga egenskaper såsom etnicitet, kön, ålder och politiska åsikter. Detta gynnar uppkomsten av “orättvisa loops”: vår sociala identitet påverkar vår position i nätverket, vilket avgör resultaten från analysalgoritmerna, vilka i sin tur används för beslut som ytterligare förstärker vår position i nätverket. Här innebär “orättvis” att personer med olika personliga egenskaper påverkas olika och på ett orättmätigt sätt av algoritmer som inte är utformade för att ta hänsyn till dessa egenskaper.

Detta projekt syftar till att utveckla metoder för social nätverksanalys som integrerar både nätverksstruktur och noders personliga attribut, samtidigt som bias mot individer eller grupper minimeras.

Projektet ska utvecklas utifrån följande krav:

• Definitionen av rättvisa som implementeras i de utformade SNA-metoderna ska utgå från relevant sociologisk litteratur.
• Metodutvecklingen ska baseras på avancerade tekniker för kombinatorisk optimering.
• Metoderna ska testas på verkliga data.

Arbetsuppgifter
Doktoranden kommer främst att ägna sig åt den egna forskarutbildningen. Övrig tjänstgöring vid institutionen, som avser undervisning och administrativt arbete, kan ingå inom ramen för anställningen (max 20%).

Kvalifikationskrav
Behörighet till utbildning på forskarnivå regleras i Högskoleförordningen. Grundläggande behörighet har den som:

• avlagt examen på avancerad nivå inom dataanalys eller närliggande områden som är relevanta för doktorandprojektets ämne, eller
• fullgjort minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå inklusive ett självständigt arbete om minst 15 högskolepoäng, eller
• på något annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.

Högskolan får för en enskild sökande medge undantag från kravet på grundläggande behörighet, om det finns särskilda skäl. (7 kap. 39 § HF). För särskild behörighet, se studieplanen för ämnet.

Vi söker kandidater med:

• ett starkt intresse för tvärvetenskaplig forskning,
• utmärkta färdigheter i programmering och modellering,
• god kommunikativ förmåga och tillräckliga kunskaper i engelska, både muntligt och skriftligt,
• mycket goda studieresultat,
• förmåga att självständigt driva sin egen forskning men också att samarbeta med andra,
• hög nivå av kreativitet, noggrannhet och ett strukturerat arbetssätt vid problemlösning,
• intresse av att bidra till utvecklingen av forskningsmiljön.

Önskvärt/meriterande i övrigt
Kunskaper i social nätverksanalys, kunskaper om kombinatoriska optimeringsmetoder, kännedom om samhällsvetenskaplig forskning samt erfarenhet av tvärvetenskaplig forskning är meriterande.

Bestämmelser för doktorander återfinns i Högskoleförordningen 5 kap §§ 1-7 samt i universitetets regler och riktlinjer.

Om anställningen
Anställningen är tidsbegränsad, enligt HF 5 kap § 7. Omfattningen är heltid. Tillträde 1 januari 2026 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala

Upplysningar om anställningen lämnas av: Prof. Matteo Magnani, +46184714021, matteo.magnani@it.uu.se.

Välkommen med din ansökan senast den 10 december 2025, UFV-PA 2025/3575.