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Leonard Stellbrink M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Institut für Multimediale und Interaktive Systeme

Universität zu Lübeck , Gebäude 64 , Raum 1.073

Ratzeburger Allee 160

D-23562 Lübeck

Tel: +49 451-3101 5108

Fax: +49 451-3101 5104

E-Mail: leonard.stellbrink [at] uni-luebeck.de

Zur Person

Leonard ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität zu Lübeck. Seine Forschung konzentriert sich auf die Integration von agentenbasierten Modellen soziotechnischer Systeme in größere Zusammenhänge, wie z.B. Entscheidungsprozesse. Seine Forschung umfasst eine Reihe von Themen, darunter den Einfluss menschlichen Verhaltens auf Mobilität und Energieverbrauch in Vehicle-to-Grid (V2G)-Systemen sowie die Rückkopplung zwischen menschlichem Verhalten, insbesondere der Verbreitung von (Mis)informationen, und Pandemien. In seiner Arbeit mit verschiedenen Methoden im Bereich der Computational Social Sciences versucht er, eine grundlegende Frage zu beantworten: Wie können wir am effektivsten empirische Daten integrieren, um diese Modelle zu informieren?

Übergeordnete Professur

08/2022 - heute

Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Universität zu Lübeck

04/2022

M.Sc. RWTH Technik-Kommunikation

01/2021 - 05/2021

Erasmus-Stipendium Aalto University Finnland

03/2019

B.Sc. RWTH Technik-Kommunikation

2017 - 2022

Studium Technik-Kommunikation mit Grundlagen der Elektrotechnik RWTH Aachen

2013 - 2017

Studium Mechatronik TU Darmstadt

Koordinierte Projekte

MASIRI

MASIRI

Multi-Agent-Simulation of Intelligent Resource Regulation in Integrated Energy and Mobility

Laufende Projekte

infoXpand

infoXpand

Modellierungsnetz: infoXpand - Informationen, Meinungen, Mobilität, Verhalten und Bayes'sche Inferenz bei der Modellierung von Infektionskrankheiten - Teilprojekt C

Publikationen

Adapting the “Networking During Infectious Diseases Model” (NIDM) for Science Communication Using Julia and Genie

Nunner, H. ,  Feltes, K. ,   Gutsche, P. ,  Kuswik, H. ,  Luda, E. ,   Stellbrink, L. ,  &   Calero Valdez, A. (2023)
Adapting the “Networking During Infectious Diseases Model” (NIDM) for Science Communication Using Julia and Genie
Social Computing and Social Media. HCII 2023. Lecture Notes in Computer Science, 14026, 355-370.
https://doi.org/10.1007/978-3-031-35927-9_25

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