Opis problemu

Użytkownicy systemów rekomendacyjnych mogą podejmować błędne decyzje (wybory), spowodowane błędami lub ograniczeniami kognitywnymi. Dotyczy to na przykład sytuacji, kiedy wybieramy lub porównujemy ze sobą produkty w sklepach e-commerce.

Przykładem takiej sytuacji są osoby starsze. Decyzje zakupowe osób starszych bywają obciążone błędami kognitywnymi, które zostały opisane w wielu badaniach empirycznych w psychologii. Jednakże ograniczenia kognitywne, na przykład pamięci roboczej, dotyczą wszystkich użytkowników, a ich rozkład w populacji jest dość szeroki – istnieje także grupa osób młodych o niskiej pamięci roboczej, którzy mogą podejmować błędne decyzje.

Systemy rekomendacyjne uczone na takich błędnych decyzjach mogą w efekcie podawać błędne rekomendacje produktów. Znane metody usuwania błędów (de-biasing) w algorytmach rekomendacyjnych nie są w tym wypadku skuteczne, albowiem polegają zwykle na zwiększeniu wagi decyzji osób, dla których algorytmy rekomendacyjne popełniają największe błędy. 

Problem badawczy polega na opracowaniu metod, które pozwolą wykrywać sytuacje, kiedy użytkownicy systemów rekomendacyjnych podejmują błędne decyzje, i algorytmów, które będą odporne na błędy kognitywne użytkowników. Rozwiązanie problemu będzie wymagało modelowania błędów kognitywnych i identyfikacji cech użytkowników lub produktów powodujących takie błędy. Możliwe jest użycie narzędzi śledzenia wzroku (eye tracking) do wykrywania cech świadczących o zwiększonym prawdopodobieństwie popełnienia błędu przez użytkownika.

Współpraca w grupie badawczej 

Doktoranci podejmujący opisany problem będą współpracowali z grupą badawczą prof. dr hab. Adama Wierzbickiego, która współpracuje z psychologami zajmującymi się ograniczeniami kognitywnymi na Uniwersytecie SWPS.

Zadania

1. Przegląd literatury dotyczącej modelowania błędów kognitywnych oraz poprawiania błędów algorytmów rekomendacyjnych
2. Propozycja eksperymentalnych metod identyfikacji błędów kognitywnych mających wpływ na decyzje uczące algorytmy rekomendacyjne
3. Opracowanie modelu wybranych błędów kognitywnych
4. Propozycja algorytmów odpornych na błędy kognitywne
5. Eksperymentalna weryfikacja zaproponowanych algorytmów

Promotor

Prof. dr hab. Adam Wierzbicki – adamw[at]pja.edu.pl

Opis problemu

Automatyczne i półautomatyczne narzędzia tworzenia treści w połączeniu z rosnącą popularnością serwisów społecznościowych (w szczególności w porównaniu do tradycyjnych mediów) powoduje, że istotnie obniża się zarówno koszt tworzenia fałszywych treści jak i dotarcia z nimi do potencjalnych odbiorców. W związku z tym na znaczeniu zyskują narzędzia i rozwiązania pozwalające oceniać wiarygodność dostępnych treści. Intensywnie prowadzone prace nad narzędziami automatycznie oceniającymi wiarygodność treści wskazują, że w przewidywalnej przyszłości zawsze konieczne będzie także zaangażowanie w taki proces ludzi (zarówno ekspertów dziedzinowych jak i ekspertów od debunkingu informacji). W związku z tym pilną potrzebą jest opracowanie algorytmów i narzędzi, które mogą wspierać osoby profesjonalnie zajmujące się oceną wiarygodności treści. Głównym celem takich narzędzi powinno być ograniczenie czasu pracy niezbędnego na zweryfikowanie pojedynczej informacji i częściowa automatyzacja oceny informacji powielających tą samą nieprawdziwą informację. 

Podstawą do projektowania nowych technik wspomagania wykrywania dezinformacji jest wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM). Modele te mogą służyć do automatycznej klasyfikacji dezinformacji, albo do objaśniania tych decyzji – na przykład przez wykrywanie intencji twórców dezinformacji lub zastosowanych przez nich technik manipulacyjnych. Użyteczna może okazać się także adaptacja niektórych z technik i narzędzi OSINT na potrzeby wykrywania intencji i powiązań twórców treści. 

Objaśnialne klasyfikatory dezinformacji, technik manipulacyjnych lub intencji mogą służyć jako narzędzia edukacyjne w kursach uczących wykrywania dezinformacji. W ramach tego projektu, takie zastosowanie opracowanych narzędzi zostanie zaimplementowane w kursie uczącym wykrywania dezinformacji, i przetestowane z grupą studentów kursu.

Współpraca w grupie badawczej 

Doktoranci podejmujący opisany problem będą współpracowali z grupą badawczą prof. dr hab. Adama Wierzbickiego, realizującą projekt badawczy “Infotester4Education”, w ramach którego ma powstać kurs wykrywania dezinformacji wykorzystujący narzędzia sztucznej inteligencji.

Zadania

1. Przegląd literatury dotyczącej metodologii weryfikacji wiarygodności treści, narzędzi i algorytmów oceny wiarygodności informacji i narzędzi i technik OSINT.
2. Szkolenie w zakresie metodologii pracy ekspertów w zakresie wykrywania i debunkingu dezinformacji.
3. Identyfikacja najbardziej obiecujących obszarów wymagających wsparcia.
4. Zaprojektowanie implementacja algorytmów i narzędzi wspierających pracę osób zajmujących się debunkingiem informacji w sieci.
5. Eksperymentalna weryfikacja zaproponowanych narzędzi i algorytmów.

Promotor

Prof. dr hab. Adam Wierzbicki – adamw[at]pja.edu.pl

Opis problemu

Starzejące się społeczeństwo zmaga się z wieloma chorobami, w tym z chorobą Alzheimera, na którą nie ma lekarstwa. Ale są leki opóźniające rozwój choroby, które mogą znacząco poprawić jakość życia osoby chorej. Dlatego kluczowe jest wczesne wykrycie choroby. Jednym ze sposobów diagnozy jest analiza próbek głosu. W Polsce brakuje badań w tej dziedzinie. Celem badań jest zebranie danych w postaci próbek głosu we współpracy z ogólnopolskim stowarzyszeniem Alzheimer Polska. Kolejnym etapem będzie analiza zebranych danych i opracowanie systemu uczenia maszynowego do wdrożenia nieinwazyjnej metody diagnostyki choroby AD.

Współpraca w grupie badawczej 

Katedra Multimediów Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych oraz związek stowarzyszeń Alzheimer Polska.

Zadania

1. Przegląd literatury dotyczącej degeneracji głosu i choroby AD
2. Zebranie próbek głosu we współpracy z Alzheimer Polska
3. Analiza i identyfikacja anomalii w głosie
4. Zaprojektowanie i implementacja algorytmów detekcji AD
5. Eksperymentalny prototyp do diagnozy AD w Polsce

Promotor

Dr hab. inż. Krzysztof Szklanny – kszklanny[at]pja.edu.pl

Opis problemu

Doktorant/ka zajmie się kwestią projektowania pozytywnych interakcji z agentami dialogowymi (chatbotami) korzystającymi z dużych, generatywnych modeli językowych, dla użytkowników systemów informacyjnych wykorzystywanych w sytuacjach, które mogą zwiększyć ryzyko zagrożenia stereotypem ze względu na płeć i/lub wiek, wystąpienia stresu transformacji cyfrowej (DTS) oraz technostresu. Nacisk będzie położony na badanie systemów informacyjnych wspierających wymianę informacji, pracę zespołową oraz współpracę (CSCW). Projektowany chatbot może działać niezależnie od systemu, z którego korzysta jego użytkownik; celem interakcji z chatbotem jest zmniejszenie stresu transformacji cyfrowej, technostrestu lub negatywnych emocji spowodowanych doświadczaniem negatywnych stereotypów przez użytkownika.

Współpraca w grupie badawczej 

W ramach międzyinstytucjonalnej grupy roboczej doktoranci/tki podejmujące opisany problem będą współpracować z dr Kinga Skorupską i prof. dr hab. Adamem Wierzbickim z Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych, dr Ewą Makowską-Tłomak oraz dr hab. Sylwią Bedyńską, z Uniwersytetu SWPS.

Zadania

1. Przegląd literatury w dziedzinie
2. Wykorzystanie analizy wzorców interakcji z narzędziami ICT oraz analizy sentymentu do oceny dobrostanu użytkowników
3. Opracowanie wzorców interakcji z systemami dialogowymi i narzędziami ICT, szczególnie w domenie CSCW, zmniejszających ryzyko zagrożenia stereotypem i wystąpienia DTS i/lub technostresu
4. Opracowanie zintegrowanych narzędzi interwencji, korzystających z agentów dialogowych, przeciwdziałających stereotypom i DTS, wykorzystując praktyki analizy biznesowo-systemowej w formie warsztatów partycypacyjnych
5. Wdrożenie i przetestowanie agentów dialogowych, wzorców interakcji i zintegrowanych narzędzi interwencji w systemie z domeny CSCW

Promotorzy

Prof. dr hab. Adam Wierzbicki – adamw[at]pjwstk.edu.pl, dr Kinga Skorupska – kinga.skorupska[at]pja.edu.pl

Opis problemu

Duże modele językowe pozwalają na rozwiązywanie wielu zadań przetwarzania języka naturalnego, ale jedną ze słabych stron jest stronniczość (bias) uzależniona w dużym stopniu od danych na których były pretrenowane oraz dotrenowywane. Stronniczość samych modeli ma realny wpływ na wyniki realizowanych zadań takich jak analiza wydźwięku czy generowanie tekstu. Jedną z obecnie stosowanych metod w modelach typu dekder jest uczenie ze wzmocnieniem z informacją zwrotną od ludzi (RLHF) lub bepośrednia optymalizacji preferencji (DPO). Celem badań będzie detekcja stronniczości modeli językowych,  analiza jak może wpływać na zadanie analizy wydźwięku i opracowanie metod, które rozwiązują problem jak również rozwinięcie już istniejących.

Współpraca w grupie badawczej 

Współpraca z Katedrą Podstaw Sztucznej Inteligencji, w tym z Katarzyną Baraniak, która w swoim doktoracie opracowywała narzędzia detekcji stronniczości w artykułach informacyjnych.

Zadania

1. zapoznanie się z literaturą odnośnie dużych modeli językowych i badań na temat ich stronniczości
2. pozyskanie dostępnych zbiorów danych dotyczących stronniczości modeli językowych
3. pozyskanie zbiorów danych, na których można analizować stronniczość modeli.
4. opracowanie metod ewaluacji stronniczości
5. opracowanie metod które niwelują stronniczość modeli językowych

Promotorzy

Dr hab. Marcin Sydow – msyd[at]poljap.edu.pl, dr Katarzyna Baraniak – kbaraniak[at]pja.edu.pl

Opis problemu

Kodowanie danych w DNA jest multidyscyplinarnym obszarem badań, który integruje zaawansowane techniki informatyczne z dogłębną wiedzą z zakresu biologii molekularnej. Pionierskie prace w tej dziedzinie, demonstrujące możliwość kodowania krótkich ciągów binarnych w strukturach syntetycznych molekuł DNA, rozpoczęły dyskusję na temat potencjału wykorzystania polimerów kwasów nukleinowych jako medium do długoterminowego przechowywania danych. Rozwój metod kodowania informacji w DNA, pozwalających na reprezentację zarówno prostych tekstów, obrazów, jak i złożonych zbiorów danych w postaci sekwencji nukleotydowych, napotyka na istotne wyzwania natury technicznej i biologicznej.

Jednym z głównych wyzwań jest adaptacja do specyficznej struktury DNA, z uwzględnieniem procesów degradacji, którym podlegają molekuły kwasów nukleinowych. Degradacja ta jest spowodowana zarówno czynnikami endogennymi, jak i egzogennymi, włączając w to hydrolizę, oksydację oraz wpływ promieniowania ultrafioletowego. Specyficzne interakcje między cząsteczkami DNA a czynnikami fizycznymi mogą prowadzić do konwersji poszczególnych zasad azotowych, co znacząco wpływa na trwałość zakodowanej informacji. W związku z tym, kluczowe staje się opracowanie metod kodowania, które są odporne na takie zmiany, poprzez zastosowanie zaawansowanych algorytmów korekcji błędów. Ponadto, istotnym aspektem jest konieczność uwzględnienia struktur drugorzędowych DNA, które mogą mieć zarówno protekcyjny wpływ na stabilność sekwencji, jak i stwarzać potencjalne bariery dla procesów odczytu danych. 

Obecnie proponowane metody kodowania danych w DNA mogą również nie być optymalne pod kątem gęstości przechowywanych danych, co podkreśla potrzebę opracowania nowych, bardziej zaawansowanych algorytmów. W kontekście odczytu danych, ograniczenia technologiczne sekwencjonowania DNA wymagają rozważenia wpływu obecności homopolimerów, procentowej zawartości par GC oraz innych parametrów, które mogą ograniczać efektywność procesu sekwencjonowania i/lub hybrydyzacji (np. jeśli do odczytu danych zostaną zaangażowane metody oparte o amplifikację, aczkolwiek użycie amplifikacji również powoduje wprowadzanie błędów do sekwencji DNA). System kodowania musi być również dopasowany do ograniczeń stawianych przez obecne technologie syntezy DNA, które ograniczają długość powstających odcinków DNA, wymuszając konieczność implementacji indeksów oraz granulacji danych.

Współpraca w grupie badawczej 

Doktoranci podejmujący opisany problem będą współpracowali z grupą badawczą dr. hab. Adama Kuzdralińskiego, w tym z dr. inż. Tomaszem Ociepą jako potencjalnym promotorem pomocniczym. Grupa realizuje obecnie badania związane z DNA tagging, DNA computing oraz powiązane.

Zadania

1. Przegląd istniejących metod kodowania danych w DNA.
2. Rozwój nowego algorytmu kodowania tj. opracowanie algorytmu, który zwiększa gęstość przechowywania danych w DNA, w porównaniu z rozwiązaniami opisanymi w literaturze, jednocześnie zapewniając wysoką trwałość cząsteczek kwasów nukleinowych i łatwość odczytu. Algorytm powinien skutecznie radzić sobie z problemami opisanymi powyżej.
3. Implementacja algorytmów korekcji błędów – integracja wybranych algorytmów korekcji błędów, takich jak kodowanie Reed-Solomon lub Huffman, lub zaproponowanie własnego rozwiązania uwzględniającego właściwości fizyko-chemiczne polimeru DNA.
4. Opcjonalnie: eksperymentalna weryfikacja algorytmu tj. przeprowadzenie wybranych eksperymentów laboratoryjnych mających na celu zweryfikowanie nowo opracowanego algorytmu kodowania.

Promotor

Dr hab. Adam Kuzdraliński – akuzdralinski[at]pja.edu.pl

Opis problemu

Badania prowadzone w tym zakresie opierają się na rozpoznaniu i określeniu obszarów rozwoju międzykulturowej i międzysystemowej komunikacji tekstem. Istotne jest również rozpoznanie kierunku rozwoju narzędzi i metod projektowania oraz tworzenia innowacyjnych rozwiązań projektowych w tym zakresie, np. narzędzie służące komunikacji tekstowej w VR (kaligrafia – pisma narzędziowe, jak i typografia – pismo prefabrykowane).

Współpraca w grupie badawczej 

Doktoranci podejmujący opisany problem będą mogli wybrać pomiędzy grupą badawczą Future-Text dr hab. Ewy Sataleckiej, Text and Image dr hab. Agnieszki Ziemiszewskiej lub Multimedia Communication design dr hab. Anny Klimczak. Każdy z zespołów podejmuje prace kreacyjne w oparciu o istniejące rezultaty badań proponuje oraz testuje własne prototypy projektowe.

Zadania

1. Przegląd case studies, literatury i aktualnie prowadzonych badań w tym zakresie na świecie.
2. Analiza pozyskanych materiałów i określenie zakresu własnych działań.
3. Utworzenie konspektu prac i aktywności inicjujących proces kreacyjny.
4. Stworzenie prototypu do testów.
5. Badania i ocena.
6. Analiza wyników.
7. Kreacja dzieła artystycznego lub projektowego.
8. Publikacja.

Promotorzy

Dr hab. Ewa Satalecka – ewasatalecka[at]pjwstk.edu.pl, dr hab. Agnieszka Ziemiszewska – aziemiszewska[at]pjwstk.edu.pl, dr hab. Anna Klimczak – aklimczak[at]pjwstk.edu.pl, dr hab. Jaśmina Wójcik-Wróblewska – jasmninawojcik[at]pja.edu.pl, dr hab. Jan Piechota – janpiechota[at]pja.edu.pl

Zagadnienia badawcze związane z poszukiwaniem rozwiązań narzędziowych dla interdyscyplinarnych zespołów kreatywnych

Zadanie polega na rozpoznaniu i zdefiniowaniu potrzeb narzędziowych zespołów kreatywnych, a następnie stworzeniu propozycji i testowaniu narzędzi kreacyjnych ułatwiających/przyspieszających proces twórczy.

Współpraca w grupie badawczej 

Doktoranci podejmujący opisany problem będą pracowali w zespołach interdyscyplinarnych elastycznie dostosowując swoje działania do potrzeb zespołów. Doktoranci podejmujący opisany problem będą mogli współpracować z dr. hab. Ewą Satalecką oraz dr hab. Anną Klimczak, a w zakresie grafiki artystycznej z dr hab. Andrzejem Kaliną oraz wykładowcami z uczelni partnerskich zaangażowanymi w badania nad AI.

Zadania

1. Przegląd case studies, literatury i aktualnie prowadzonych badań w tym zakresie na świecie.
2. Krytyczna analiza działań.
3. Utworzenie konspektu prac i aktywności inicjujących proces kreacyjny.
4. Stworzenie prototypu do testów.
5. Badania i ocena.
6. Analiza wyników.
7. Kreacja dzieła artystycznego lub projektowego.
8. Publikacja.

Promotorzy

Dr hab. Ewa Satalecka – ewasatalecka[at]pja.edu.pl, dr hab. Anna Klimczak – aklimczak[at]pja.edu.pl, dr hab. Andrzej Kalina – ziemekart[at]pja.edu.pl, dr hab. Jan Piechota – janpiechota[at]pja.edu.pl

Zagadnienia badawcze związane z projektowaniem społecznie użytecznym i/lub projektowaniem społecznych interwencji

Jak wykorzystać narzędzia z zakresu sztuki, projektowania i języka wizualnego do inicjowania długofalowych zmian społecznych. Zagadnienia badawcze opierające się na interwencjach artystycznych związanych z praktykowaniem w zakresie: wzajemności, troski, opieki, współodpowiedzialności, pracy ze społecznością/ami, aktywizmem. Projekty łączące narzędzia z różnych dziedzin – tkj sztuka, design, projektowanie graficzne, socjologia, filozofia, gender studies, childhood studies (możliwe wszystkie inne wg. zainteresowań doktoranta/tki). Działania nakierowane na interdyscyplinarność, łączenie różnych narzędzi (praca patchworkowa, zespołowa, zakładająca wymianę doświadczeń, zdań i zakresów pól badawczych).

(feminism, social design, care, social engaged movie, long term process artistic or socio-artistic projects, motherhood, ecology, uprecykling, coworking with communities)

Współpraca w grupie badawczej 

Doktoranci podejmujący opisany problem będą mogli wybrać pomiędzy grupą badawczą Future-Text dr hab. Ewy Sataleckiej, Text and Image dr hab. Agnieszki Ziemiszewskiej lub Multimedia Communication design dr hab. Anny Klimczak.

Każdy z zespołów podejmuje prace kreacyjne w oparciu o istniejące rezultaty badań proponuje oraz testuje własne prototypy projektowe.

Zadania

1. Przegląd case studies, bibliografii i aktualnie prowadzonych projektów w tym zakresie
2. Analiza pozyskanych materiałów i odniesienie się do nich z zakresu własnych działań (i możliwości)
3. Zarysowanie punktu wyjściowego, dobór innych członków/iń zespołu roboczego/projektowego, określenie swoich umiejętności/braków/zasobów
4. Współpraca z grupą osób, z którymi przeprowadzone zostaną działania (wysłuchanie ich, nawiązanie relacji, lub pogłębienie jej)
5. Określenie wspólnych celów, braków, tematów do negocjacji
6. Podjęcie działania projektowego razem w procesie partycypacyjnym z wybraną społecznością (w sferze prototypowania, wymyślania, wizualnego wyobrażania, ćwiczeń wyobraźni).
7. Kreacja dzieła artystycznego lub projektowego wraz z włączeniem społeczności (w zakresie ustalonym wcześniej)
8. Realizacja działania jako zalążka, inicjacji i krytyczne wyciągnięcie wniosków w celu jego kontynuacji (przy możliwej zmianie myślenia, zmianie narzędzi projektowych, zmianie sposobu myślenia)

Promotorzy

Dr hab. Ewa Satalecka – ewasatalecka[at]pja.edu.pl, dr hab. Agnieszka Ziemiszewska – aziemiszewska[at]pja.edu.pl, dr hab. Anna Klimczak – aklimczak[at]pja.edu.pl, dr hab. Jaśmina Wójcik-Wróblewska – jasmninawojcik[at]pja.edu.pl, dr hab. Jan Piechota – janpiechota[at]pja.edu.pl

Opis problemu

Zadanie będzie obejmować badania nad zagadnieniami:

Kolor jako identyfikacja i komunikacja

Emocjonalny i psychologiczny wpływ koloru na recepcję przestrzeni i produktu.

Ekspresyjno-symboliczna wartość barwy w dziejach sztuki.

Kolor w marketingu i biznesie.

Barwa jako symbol i wartość w tradycji humanistycznej

Teorie percepcji barw – wprowadzenie w problematykę badawczą. Wyniki dotychczasowych poszukiwań oraz ustaleń z zakresu definiowania barw i ich percepcji, z punktu widzenia fizyki i fizjologii (budowa oka, obrazy następcze, kontrast barwny, zjawisko adaptacji, stałość spostrzegania barw, widzenie barwne).

Kolor jako element struktury przestrzeni, określający osie kompozycyjne, wprowadzający akcenty, podkreślający różnice skali.

Zrozumienie wpływu koloru, jego znaczenia w różnych kulturach oraz preferencji odbiorców

Współpraca w grupie badawczej 

Doktoranci podejmujący opisany problem będą współpracować z grupą badawczą dr hab. Agnieszki Ziemiszewskiej i dr Martą Paulat.

Zadania

1. Przegląd literatury, bibliografii i aktualnie prowadzonych projektów w tym zakresie.
2. Analiza pozyskanych materiałów i odniesienie się do nich w kontekście swojego projektu.
3. Nakreślenie planu swoich  działań/ dobór innych członków zespołu
4. Podjęcie działania artystycznego/projektowego.
5. Kreacja dzieła artystycznego/projektowego.

Promotorzy

Dr hab. Agnieszka Ziemiszewska – aziemiszewska[at]pja.edu.pl, dr Marta Paulat – marta.paulat[at]pja.edu.pl