НУГ «Машинное обучение и социальный компьютинг» возникла из студенческих проектов и научных исследований на стыке цифровых социальных наук и информатики, развивавшихся в кампусе с 2013 года.

Деятельность нашей группы направлена на изучение и применение методов машинного обучения к широкому спектру задач, таких как репутационные, рекомендательные и рейтинговые алгоритмы и выстраивающиеся вокруг них практики в области оценок репутации, вклада, значимости или предпочтений в различных областях: организации онлайн-сообществ, многопользовательских онлайн-курсах и играх.

Работа группы началась в 2017 году с проекта  «Социальные алгоритмы: онлайн-сообщества, рейтинги, сети, рекомендации», посвященного роли социальных алгоритмов в организации сообществ. 

Текущий проект (2020) «Эффекты социальных алгоритмов: обнаружение противоречий и контрпримеров»" продолжает общую тематику, но посвящен другому аспекту анализа -- исследованию уже построенной модели, поиску смещений, обусловленных моделью, выявлению контрпримеров, т.е. примеров, противоречащих общей тенденции. Одним из направлений исследования является разработка моделей на основе байесовских сетей для генерации подвыборок контрпримеров, что позволит изучить противоречивые случаи более подробно. Обнаруженные таким образом смещения и противоречия в моделях планируется затем корректировать за счет внесения изменений в уже построенную модель.