Michela Vignoli

Michela è data scientist presso l'AIT Austrian Institute of Technology e dottoranda presso l'Università di Vienna. Nel corso della sua carriera di ricerca presso l'AIT, ha contribuito dal 2011 a diversi progetti Digital Humanities e open science e alle relative pubblicazioni. Nel 2020 ha iniziato la sua specializzazione in Intelligenza Artificiale applicata e Machine Learning per il supporto al ragionamento e all'argomentazione nelle scienze sociali e umanistiche. Nel 2022 ha iniziato il dottorato di ricerca in Digital Humanities presso l'Università di Vienna.

Email: michela.vignoli@ait.ac.at

Ulteriori informazioni:

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Pubblicazioni selezionate:

M. Vignoli, D. Gruber, R. Simon, A. Weißenfeld, Impact of AI: Gamechanger for Image Classification in Historical Research? In Proceedings of Digital History Tagung Berlin 2023 (forthcoming)
M. Vignoli, D. Gruber, R. Simon, Revolution or Evolution? AI-Driven Image Classification of Historical Prints. In A. Baillot, T. Tasovac, W. Scholger, G. Vogeler, Digital Humanities 2023: Book of Abstracts. Digital Humanities 2023. Collaboration as Opportunity (DH2023). Graz, Austria, 2023, pp. 184-185. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.7961822
M. Vignoli, J. Rörden, D. Wasserbacher, S. Kimpeler, An Exploration of the Potential of Machine Learning Tools for Media Analysis to Support Sense-Making Processes in Foresight. Frontiers in Communications, 7, 2022. DOI: http://dx.doi.org/ 10.3389/fcomm.2022.750614
T. Ross-Hellauer et al., Ten simple rules for innovative dissemination of research. PLoS Comput Biol 16(4), 2020: e1007704. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi. 1007704
M. Vignoli, J. Rörden, Why We Need Open Science Communication Experts. Mitteilungen der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare 72(2), 2019. DOI: https://doi.org/10.31263/voebm.v72i2.3049