Verhaltensmuster bei Menschen und Tieren Master-Thesis-Projekt und weitere Forschungsprojekte von Rodrigo González Alonso

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Rodrigo González Alonso ist Absolvent des Masterstudiengangs in Applied Information and Data Science an der Hochschule Luzern (HSLU). Er arbeitete an mehreren internationalen Forschungsprojekten, um Muster im menschlichen und tierischen Verhaltens zu erkennen, wobei die Zusammenarbeit mit dem Massachusetts Institute of Technology (MIT) den Höhepunkt bildete.

Zunächst zu dir persönlich: Welche Hashtags beschreiben dich am besten?

#GlobaleReise #StändigesLernen #Neugierig

Erzähl uns mehr zu den Hashtags.

#GlobaleReise spiegelt meinen bisherigen Lebensweg wider: Ich bin in Spanien aufgewachsen, habe in Finnland studiert, ein Praktikum in Italien absolviert und baue mir nun meine Karriere in der Schweiz auf, wobei ich auch einige Zeit am Massachusetts Institute of Technology (MIT) in Boston verbracht habe. Jeder Schritt hat mich auf unterschiedliche Weise geprägt und mir neue Perspektiven darauf eröffnet, wie Menschen in verschiedenen Kulturen leben, arbeiten und zusammenarbeiten.

Gleichzeitig beschreiben #StändigesLernen und #Neugierig meine Herangehensweise an Arbeit und Leben. Ich bin jemand, der gerne Fragen stellt und neue Dinge entdeckt, sei es durch mein Studium, meine beruflichen Projekte oder einfach durch alltägliche Erfahrungen. Diese Neugierde führt mich oft in unerwartete Richtungen, und der ständige Lernprozess ist es, der mich motiviert und vorantreibt.

Nun zu deiner beruflichen Tätigkeit: Was machst du bei der SIX Group?

Bei der SIX Group, dem Unternehmen, das die Schweizer Börse betreibt, arbeite ich in der Abteilung für Finanzinformationen, wo wir Finanzdaten beschaffen, verarbeiten und an Kunden liefern. Im Strategieteam ist es meine Aufgabe, die Produktivität des Teams zu steigern, indem ich Tools mit Python und Power BI entwickle und verbessere.

Ich arbeite sowohl mit Kunden- als auch mit internen Daten, um Kolleg:innen bei der Entwicklung von Strategien zu unterstützen, die geschäftliche Entscheidungen lenken. Ein grosser Teil davon betrifft die Preisgestaltung und Finanzplanung, wo uns datenwissenschaftliche Methoden dabei helfen, genauer und flexibler zu arbeiten. Gleichzeitig beschäftige ich mich gerne mit kreativeren Anwendungsmöglichkeiten von Technologie, wie beispielsweise Computer Vision zum Auslesen von Verträgen oder kleinen KI-Agenten, die wiederkehrende Aufgaben übernehmen.

Das Ziel all dessen ist einfach: Daten in etwas Praktisches zu verwandeln, das Menschen dabei hilft, effizienter zu arbeiten und bessere Entscheidungen zu treffen. Meine Arbeit befindet sich an der Schnittstelle zwischen Datenwissenschaft, Technologie und Strategie und gibt mir die Möglichkeit, zu Projekten beizutragen, die einen echten Einfluss auf die Arbeitsweise des Unternehmens haben.

Was hast du vorher gemacht und wie bist du zur SIX Group gekommen?

Ich habe in Spanien ein Studium der Betriebswirtschaftslehre begonnen, das ich mit einem Doppelstudium an einer Universität in Finnland kombiniert habe. Mein Interesse verlagerte sich jedoch schnell auf den Bereich Daten, insbesondere in Business Intelligence. Dies führte mich nach Lausanne, wo ich ein Praktikum bei Philip Morris International absolvierte und im Business Intelligence Team für IQOS arbeitete. Da es dort keine bestehende Dateninfrastruktur gab, hatte ich die Gelegenheit innerhalb eines Jahres den Aufbau von Datenprozessen von Grund auf hautnah mitzuerleben.

Später wechselte ich zur SIX Group, wo mich besonders die Grösse und Wirkung meiner Arbeit motivierten. Zu wissen, dass ich viele Unternehmen beeinflussen kann, empfand ich als sehr inspirierend. Da ich zudem eine enge Verbindung zu Spanien habe, schätze ich es sehr, über meine berufliche Tätigkeit mit meinem Heimatland verbunden zu bleiben – insbesondere, da SIX die spanische Börse besitzt.

Erzähl uns von deinen Forschungsprojekten.

Das erste Projekt war eine doppelte Zusammenarbeit mit Professor Peter Gloor. Er ist Forscher am MIT, Professor an der Universität zu Köln und Dozent an der HSLU. Während dieser Arbeit reiste ich ans MIT nach Boston, wo ich bei Experimenten mitwirkte, die untersuchten, welche Kombination psychologischer Faktoren die Teamleistung verbessern kann. Dabei wurden Persönlichkeitstypen innerhalb von Teams identifiziert, um deren Effektivität zu steigern. Diese Gelegenheit ermöglichte es mir zudem, Zeit in Boston zu verbringen und das MIT aus erster Hand kennenzulernen, insbesondere die Abteilungen für Systems Design sowie die MIT Sloan School of Management. Aus diesem Projekt entstand die gemeinsame Veröffentlichung eines Forschungsartikels.

Anschliessend arbeitete ich weiter mit Professor Peter Gloor zusammen, trug zur Veröffentlichung eines Papers im Rahmen des Moduls Collaborative Innovation Networks (COINs) an der HSLU bei und nahm an der COINs-Konferenz in Gorizia teil. Zudem arbeiten wir aktuell an einer weiteren Publikation über die Erkennung von „glücklichen Kühen“, die wir am Mediterranean Ruminant Congress präsentieren und gemeinsam mit meinem Vater, einem Tierarzt und Professor, veröffentlichen werden.

Diese Zusammenarbeit war äusserst bereichernd und wurde mir dank der HSLU überhaupt erst ermöglicht.

Welche Daten und Methoden hast du verwendet und welche wichtigen Erkenntnisse hast du daraus gewonnen? 

Bei meinen Projekten mit Professor Peter Gloor waren die Datenquellen sehr vielfältig, was die Forschung sowohl herausfordernd als auch spannend machte. In meiner Thesis arbeitete ich mit Millionen von Reddit-Kommentaren und analysierte, wie Online-Diskussionen Emotionen, Werte und kollektive Entscheidungsfindung widerspiegeln. In einem anderen Projekt im COINs-Seminar untersuchten wir WhatsApp-Gruppenchats von Studierenden der Polytechnischen Universität Madrid, was uns einen ganz anderen Einblick in Kommunikationsstile und Gruppendynamiken im akademischen Kontext verschaffte. Und vor kurzem haben wir uns sogar Videoaufnahmen von Kühen angesehen, die ich während Wanderungen in der Schweiz gesammelt habe, um zu untersuchen, wie Computer Vision uns dabei helfen kann, Indikatoren für das Wohlergehen von Tieren zu erkennen.

Wie können deine Ergebnisse unserer Gesellschaft helfen?

Meine Erkenntnisse können der Gesellschaft helfen, indem sie zeigen, wie wir die riesige Menge an täglich generierten Daten besser nutzen können. Sowohl die MIT-Experimente zur optimalen Teamzusammensetzung als auch das „Happy Cows“-Projekt von Professor Gloor zeigen: Wir müssen nicht mehr Daten produzieren, sie sind bereits vorhanden. Entscheidend ist, dass wir die richtigen Methoden einsetzen, um Muster zu erkennen, die sonst verborgen bleiben.

Der Wert liegt darin, Zeit zu sparen und neue Perspektiven zu eröffnen. Ob es darum geht, die Zusammenarbeit in Teams zu verbessern, Wohlbefinden auf unerwartete Weise zu verstehen oder bessere Entscheidungen in der Wirtschaft zu treffen – die erlernten Methoden helfen uns, Zusammenhänge und Chancen zu erkennen, die mit traditionellen Ansätzen oft übersehen werden.

Wie möchtest du deine Projekte in Zukunft weiterverfolgen?

In Zukunft möchte ich das Gelernte in neuen Bereichen anwenden, insbesondere in Finanz- und Wirtschaftsthemen, wo Entscheidungen oft schnell und auf Basis unvollständiger Informationen getroffen werden. Die Kombination aus Daten und Methoden, die ich verwendet habe – von Textanalyse bis Computer Vision – lässt sich in vielen Bereichen weit über die Forschung hinaus einsetzen.

Gleichzeitig möchte ich weiterhin an interdisziplinären Projekten beteiligt sein. Die Arbeit an Themen wie Teamleistung oder sogar Tierwohl hat mir neue Perspektiven eröffnet, und ich glaube, dass sich berufliche Arbeit und nebenberufliche Forschung gegenseitig befruchtet.

Wie hat dein Studium die Projekte beeinflusst?

Mein Masterstudium in Applied Information and Data Science an der HSLU hat diese Projekte stark geprägt. Es hat mich dazu inspiriert, neue Ideen zu entwickeln und mit realen Fragestellungen zu verbinden. Gleichzeitig vermittelte es mir die methodischen und technischen Grundlagen – von Advanced Analytics bis hin zu Praxisprojekten mit Kommiliton:innen.

Am wichtigsten war, dass das Masterprogramm mir die Möglichkeit bot, mit realen Daten und in der angewandten Forschung zu arbeiten. So konnte ich über die Theorie hinausgehen und meine Ideen in der Praxis testen.

Welchen Rat würdest du anderen geben, die ähnliche Projekte starten? 

Der wichtigste Rat, den ich geben würde: Nimm dir genügend Zeit für eine sorgfältige Planung. Viele neigen dazu, direkt mit der Analyse zu starten. Doch wer die Grenzen der Daten früh versteht, kann sich später viel Frustration ersparen.

Ich würde ausserdem empfehlen, nach ähnlichen Projekten zu suchen und daraus zu lernen. Zu sehen, wie andere ihre Methoden angewendet haben, kann eine wertvolle Inspirationsquelle sein. So lassen sich häufige Fehler vermeiden, Zeit sparen und die Qualität der eigenen Arbeit verbessern.

Und nun zum Schluss: Welchen neuen Hashtag strebst du für die Zukunft an?

#Lernen: Ich bin mit dem Lernen nie fertig, in vielerlei Hinsicht fange ich gerade erst an.
#Wirkung: Daten werden auch in Zukunft sowohl in Unternehmen als auch in der Gesellschaft der Motor für Wachstum sein.
#KritischesDenken: Es ist wichtig zu verstehen, wohin sich Daten und KI entwickeln. Dabei geht es auch um ethische Fragen und darum, sich frühzeitig darauf vorzubereiten, verantwortungsvoll damit umzugehen.

Wir bedanken uns bei Rodrigo González Alonso für das Engagement und die Zeit, um mit uns diese wertvollen Erkenntnisse zu teilen.