Ja! Die persönlichen Informationen, die bei der Registrierung hinterlegt werden sind nicht auf der Plattform sichtbar. Um gefunden zu werden müssen Sie also die für das jeweilige Projekt oder den jeweiligen Forschungsbereich relevanten Informationen über die Gesuche veröffentlichen.
Der wichtigste Faktor bei Ihrer Verwendung der Recommendation-Engine ist die Qualität und Präzision Ihrer angegebenen Profil- und Gesuchsinformationen. Umso genauer Sie Ihre Forschungsinhalte beschreiben, umso präziser sind auch Ihre Partnervorschläge. Gleichzeitig steigt bei einem gepflegten Profil die Wahrscheinlichkeit, dass Sie anderen Plattformmitgliedern als relevanter Forschungspartner empfohlen werden. Dadurch unterstützt die EDECY Recommendation-Engine Sie sowohl beim aktiven als auch beim passiven Matching mit geeigneten Kooperationspartnern.
Ihr jeweiliger Matching-Score ergibt sich aus der intelligenten Auslese Ihrer angegebenen Profil- und Gesuchsdaten. Mittels Natural Language Processing wird Ihre Institution hierbei in einem multidimensionalen Vektorraum verortet und anhand verschiedener Variablen mit anderen Plattformnutzern verglichen. Die Positionierung hängt von zentralen Begriffen und Schlagworten ab, die Sie in Ihrer Profil- oder Projektbeschreibung verwenden (z.B. in den Forschungsschwerpunkten). Aktualisierungen Ihrer Daten werden innerhalb von max. 30 Minuten in die Generierung neuer Partnervorschläge
Die EDECY Recommendation-Engine ordnet Ihrem Forschungsprofil sowie Ihren einzelnen Kooperationsgesuchen automatisiert vielversprechende Forschungspartner zu. Der Grad der fachlichen Übereinstimmung wird hierbei in einen Matching-Score übersetzt, der die Werte von 0 bis 100 umfasst. Grundsätzlich gilt: Ab einem Score von 90 ist mit einer hohen Überschneidung der Forschungsinhalte zu rechnen, was breite Kooperationsmöglichkeiten eröffnet.
In herkömmlichen Forschungsdatenbanken findet die Suche nach spezifischen Forschungspartnern und -projekten durch einen einfachen Schlagwort-Abgleich statt. Diese Technik stößt dort an Ihre Grenzen, wo spezifische Keywords sich aus mehreren Teilbegriffen zusammensetzen (z.B. Neuronales Netzwerk oder Digitaler Zwilling) und nur innerhalb der Fließtexte von Projektbeschreibungen und Forschungspublikationen enthalten sind. Um dieses Problem zu lösen, setzt der Edecy Suchalgorithmus auf die intelligente Analyse wissenschaftlicher Fachsprache mittels Natural Language Processing. Hierdurch werden mehrteilige
Bevor Ihnen von EDECY mögliche Kooperationspartner vorgeschlagen werden, durchlaufen diese eine Vorqualifizierung durch unser Partnernetzwerk und einen telefonischen Austausch mit Ihrem persönlichen EDECY Ansprechpartner. Hierbei werden potenzielle Partner auf Seriosität und fachliche Eignung geprüft. Dadurch stellt EDECY sicher, dass Sie nur Kooperationsvorschläge erhalten, die bereits präzise das von Ihnen gesuchte Kompetenzprofil widerspiegeln. Dies spart Zeit, die Sie anschließend in die tatsächliche Forschungskooperation investieren können.