Sonja Mei Wang, M.Sc.

Sonja arbeitet seit Januar 2024 am Fachgebiet Soziotechnische Systeme als Wissenschaftliche Mitarbeiterin. Sie studierte Computer Science und Human Factors im Master an der Technischen Universität Berlin mit den Schwerpunkten Human-Computer Interaction und Digital Media and Distributed Systems and Networks.

Akademischer Werdegang

2020-2024	Studium Human Factors (Master of Science) an der Technischen Universität Berlin
2019-2022	Studium Computer Science (Master of Science) an der Technischen Universität Berlin
2016-2019	Studium der Informatik (Bachelor of Science) an der Technischen Universität Berlin
2013-2015	Studium Regionalstudien Asien/Afrika (Bachelor of Arts) mit Schwerpunkt Ostasien an der Humboldt-Universität zu Berlin

Berufliche Erfahrungen

Seit 01/2024	Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fachgebiet Soziotechnische Systeme der Fakultät VII der Bergischen Universität Wuppertal
05/2022-12/2023	Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fachgebiet Internet und Gesellschaft des Instituts für Telekommunikationssysteme an der Fakultät IV der Technischen Universität Berlin
09/2021-05/2022	Studentische Hilfskraft am Fachgebiet Internet und Gesellschaft des Instituts für Telekommunikationssysteme an der Fakultät IV der Technischen Universität Berlin
09/2020-09/2021	Studentische Hilfskraft im Projekt „Shuttles&Co“ am Zentrum Technik und Gesellschaft (ZTG)
10/2018-9/2019	Tutorin an der Fakultät IV der Technischen Universität Berlin
08/2018- 11/2018	Studentische Hilfskraft in der Studienfachberatung der Fakultät IV der Technischen Universität Berlin
03/2014-04/2014	Praktikum im Museum für Asiatische Kunst Berlin

Forschungsinteressen

Sonjas Forschungsinteressen liegen besonders im Bereich User Experience und Usability, Gamification, sowie qualitativen Forschungsmethoden im Bereich Digitalisierung.
Derzeit forscht sie im Projekt KoodiKo zu digitaler Partizipation mit 3D-Modellen.

Sonstiges

Best Student Paper Award FAccT 2022

Publikationen

Christoph Rauchegger, Sonja Mei Wang, and Pieter Delobelle. 2024. OneLove beyond the field - A few-shot pipeline for topic and sentiment analysis during the FIFA World Cup in Qatar. In Proceedings of the 20th Conference on Natural Language Processing (KONVENS 2024), pages 349–357, Vienna, Austria. Association for Computational Linguistics.

Pieter Delobelle, Sonja Mei Wang, and Bettina Berendt. Resume Tailor: Improving Resume Quality through Co-Creative Tools. 2023. HHAI 2023: Augmenting Human Intellect: Proceedings of the Second International Conference on Hybrid Human-Artificial Intelligence. Vol. 368. IOS Press.

Sonja Mei Wang, Kristen M Scott, Margarita Artemenko, Milagros Miceli, and Bettina Berendt. 2023. “We try to empower them” - Exploring Future Technologies to Support Migrant Jobseekers. In Proceedings of the 2023 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '23). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 972–983. https://doi.org/10.1145/3593013.3594056

Milagros Miceli, Tianling Yang, Adriana Alvarado Garcia, Julian Posada, Sonja Mei Wang, Marc Pohl, and Alex Hanna. 2022. Documenting Data Production Processes: A Participatory Approach for Data Work. Proc. ACM Hum.-Comput. Interact. 6, CSCW2, Article 510 (November 2022), 34 pages. https://doi.org/10.1145/3555623

Kristen M. Scott, Sonja Mei Wang, Milagros Miceli, Pieter Delobelle, Karolina Sztandar-Sztanderska, and Bettina Berendt. 2022. Algorithmic Tools in Public Employment Services: Towards a Jobseeker-Centric Perspective. In 2022 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '22). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 2138–2148. https://doi.org/10.1145/3531146.3534631

Pieter Delobelle, Kristen Scott, Sonja Mei Wang, Milgros Miceli, David Hartmann, Tianling Yang, Elena Murasso, Karolina Sztandar-Sztanderska, and Bettina Berendt. 2021. "Time to Question if We Should: Data-Driven and Algorithmic Tools in Public Employment Services." In Online proceedings of the International workshop on Fair, Effective And Sustainable Talent management using data science.