Themenschwerpunkt: Transparente Wissenschaft
Twittername: @chbergma
Webseite/Blog: https://linktr.ee/chbergma
Sprache/n: Niederländisch, Englisch, Deutsch
Stadt: Osnabrück
Bundesland: Niedersachsen
Land: Deutschland
Themen: computational linguistics, kognitionswissenschaften, open science, meta science
Ich biete: Vortrag, Moderation, Seminarleitung, Beratung, Training, Interview
Ich bin bereit, für eine Veranstaltung zu reisen.
Ich bin bereit, für gemeinnützige Zwecke kostenfrei zu sprechen.
Wissenschaft soll allgemeingültige Aussagen treffen, reflektiert jedoch nicht die Perspektiven, Erfahrungen, und Vielfalt der Menschheit. Darum muss es ein Ziel offener Wissenschaft sein, Teilhabe, sowohl als Wissenschaftler*in als auch in Citizen Science, zu fördern. In verschiedenen, ineinandergreifenden Projekten und seit Kurzem auch in meinem Beruf als hochschulinterne Recruiterin für zukünftige Professor*innen, gehe ich genau dieses Thema an.
Auf compcog.science (mit Dr. Olivia Guest gegründet) können sich Personen, die unterrepräsentierten Minderheiten in der Disziplin kognitive Modellierung angehören, registrieren. Das niederschwellige Angebot empowered, sich zu vernetzen und die eigene Arbeit sichtbar zu machen.
ManyBabies ist ein Grassroots-Projekt, das von der Diversität der Teilnehmenden und Forschenden enorm profitiert und diese aktiv fördert. Wissensaustausch auf Augenhöhe ist zentral und wir entwickeln gemeinsam Best Practices für die Kleinkindforschung, etwa in der Dokumentation und Datenaufbereitung. Innovation in Form von zum Beispiel (automatisierter) webbasierter Datenerhebung ist ein weiteres Instrument zur Förderung der Diversität in ManyBabies, da so mehr Forschende und Teilnehmer*innen partizipieren können.
Innerhalb von sieben Jahren haben wir 490 aktive Mitglieder gewonnen und eine Studie mit über 2000 teilnehmenden Kleinkindern abgeschlossen (The ManyBabies Consortium, 2020), sieben weitere sind auf dem Weg, drei davon webbasiert.
Auf MetaLab (die Idee wurde mit Prof. Sho Tsuji und Prof. Alejandrina Cristia entwickelt) wird gezeigt, wie man den aktuellen Forschungsstand zu Fragen aus der frühen Entwicklung aus der oft unzugänglichen Fachliteratur herauslöst und aufarbeiten kann. Daten werden visualisiert und sind anonymisiert herunterladbar. Dieser komplett neue Ansatz wird in anderen Fachbereichen bereits aufgegriffen und implementiert (u.A. vom Leibniz-Institut für Psychologie). Langfristiges Ziel ist es, allen Stakeholdern Zugang zum aktuellen Wissenstand - also allen relevanten Studien - zu einem Thema zu bieten und diese Informationen aufzuarbeiten, so dass evidenzbasierte Entscheidungen möglich werden.
All diese Projekte vereint das Thema Innovation für Diversität und Teilhabe, so dass Wissen schaffen und teilen allen gleichermaßen ermöglicht wird; auch denen, die vielleicht gar nicht glauben, dass Wissenschaft auch etwas für sie ist.
Derzeit arbeite ich als Recruiterin und Talentmanagerin an der Hochschule Osnabrück, wo ich weiter mein Ziel einer offeneren, transparenten Wissenschaft verfolge. In dieser Rolle berate ich mögliche zuküntige Professor*innen - auch solche, die diesen Karriereweg vielleicht noch gar nicht für sich entdeckt haben.
Gleichzeitig bin ich Gastwissenschaftlerin am Max Planck Institut für Psycholinguistik, wo ich bis 2022 als Senior Researcher und Leitung des Innovation Teams arbeitete. In der Zeit leitete ich verschiedene Projekte; zum Beispiel die Umstellung von Papierfragebögen auf webbasierte Erhebungen, Umfragen zum Spracherwerb und zur Bildschirmnutzung in 12 Ländern während des ersten COVID-19 Lockdowns, sowie innovative Verfahren zur Sprachverarbeitungsmessung in Kleinkindern und über die Lebensspanne hinweg.
Davor arbeitete ich in Paris an der Ecole normale supérieure, gefördert unter anderem von einer Marie Sklodowska-Curie Individual Fellowship. Hier forschte ich am frühen Spracherwerb und der Rolle von variablem Input und nutzte dabei das Zusammenspiel von Computermodellen und Verhaltensdaten. Gleichzeitig gründete ich mit Dr. Page Piccinini das Paris-Chapter von R-Ladies. Auch MetaLab entstand zu dieser Zeit, und kurz danach startete ManyBabies.
Meine Dissertation, verteidigt am 07.07.2014 an der Radboud Universität Nijmegen, beschäftigte sich mit Computersimulationen des frühen Spracherwerbs und legte so die Grundlage für meine Arbeit in Paris. Davor studierte ich kognitive Neurowissenschaften (M.Sc.) in Nijmegen und Kognitionswissenschaften (B.Sc.) in Osnabrück.
Vorträge / Referenzen:
Abstract - Developmental scientists face unique hurdles to reproducibility - in addition to those highlighted for hypothesis-testing experimental research more generally: We work with an (often) uncooperative population which is difficult to test and recruit, which in turn leads to noisy measures and small sample sizes. To make matters more intransparent, much of the raw data (video and audio recordings in particular, but also many questionnaire responses) are sensitive and thus cannot easily be shared. At the same time, and possibly because of those challenges, developmental scientists have (partially) embraced transparency (see e.g. childes.talkbank.org for decades worth of open data, or more recently wordbank.stanford.edu, lookit.mit.edu, and manybabies.stanford.edu). A consequence are unique solutions to our hurdles, which may also be of interest to other experimental researchers. One example among those I will discuss are "walkthrough videos" to provide detailed documentation of the procedure in the absence of sharing actual recordings of experiments. Such videos can be highly valuable, for example for teaching and to uncover systematic methodological variation.
Dieser Vortrag ist auf: Englisch
Eine Keynote im Mai 2019, die die Idee der Community-Augmented Meta-Analyses, implementiert unter anderem in MetaLab, beschreibt.
Dieser Vortrag ist auf: Englisch
Hier beschreibe ich in einem kurzen Interview sowohl meine Arbeit als Recruiterin als auch für offene Wissenschaft und den Rote Faden Transparenz, der sich durch all meine verschiedenen Projekte zieht.
Dieser Vortrag ist auf: Deutsch
Eine Kombination aus Open Science und meiner Psycholinguistischen Forschung.
Abstract: Transparency and cumulative thinking are key ingredients for a more robust foundation for experimental studies and theorizing. Empirical sciences have long faced criticism for some of the statistical tools they use and the overall approach to experimentation – a debate that has in the last decade gained momentum in the context of the “replicability crisis.” Many solutions were proposed, from open data, code, and materials – rewarded with badges – over preregistration to a shift away from focusing on p values. There are a host of options to choose from; but how can we pick the right existing and emerging tools and techniques to improve transparency, aggregate evidence, and work together? I will discuss answers fitting my own work on language acquisition spanning empirical (including large-scale), computational, and meta-scientific studies, with a focus on strategies to see each study for what it is: A single brushstroke of a larger picture. My goal is, in all these efforts, to better understand how the lexicon develops across the life span – with an emphasis on early development.
Dieser Vortrag ist auf: Englisch
Ein remote Vortrag im April 2022 zum Thema Zusammenarbeit und Open Data.
Dieser Vortrag ist auf: Englisch
Vorstellung des ManyBabies Projektes auf einer Konferenz zur wissenschaftlichen Kollaboration, der PSACon 2021.
Dieser Vortrag ist auf: Englisch
Anlässlich einer Metastudie zum Thema Kindersprache (https://www.nature.com/articles/s41562-022-01452-1) unterhielt ich mich mit Christine Westerhaus darüber, warum wir dazu tendieren, mit Babys über "dudu" und "dada" zu sprechen.
Dieser Vortrag ist auf: Deutsch