“Forschung ist unglaublich spannend.”

In Anerkennung ihrer Arbeit im Rahmen des Österreichischen Wissenschaftsrates wurde die Informatikerin Monika Henzinger mit dem Österreichischen Ehrenkreuz für Wissenschaft und Kunst ausgezeichnet. Henzinger, die seit kurzem dem Institute of Science and Technology Austria (ISTA) angehört, ist eine renommierte Expertin für Algorithmen und verfügt über einen reichen Erfahrungsschatz aus Forschung und Industrie. ISTA Communications nutzte die Gelegenheit, um mit Henzinger über ihre Karriere, ihre Forschung und ihre jüngste Auszeichnung zu sprechen.

ISTA Comms: Sie haben gerade das Österreichische Ehrenkreuz für Wissenschaft und Kunst erhalten – herzlichen Glückwunsch! Können Sie uns ein wenig darüber erzählen, warum Sie für diese Auszeichnung ausgewählt wurden?

MH: In den letzten Jahren war ich Teil des Österreichischen Wissenschaftsrates, eines unabhängigen Beratungsgremiums, das sich um die Optimierung des österreichischen Wissenschafts- und Hochschulsystems bemüht. Wir haben Analysen, Positionspapiere und Empfehlungen für verschiedene Regierungsstellen erstellt. Ich war dabei federführend bei der Entwicklung einer Evaluierung der österreichischen Informatiklandschaft, einschließlich einer Analyse des aktuellen Status und Verbesserungsvorschläge.

ISTA Comms: Sie wurden aufgrund Ihres Hintergrunds und Ihrer Fachkenntnisse in der Informatik in den Rat berufen. Können Sie uns einen Überblick über Ihren bisherigen Werdegang geben?

MH: Ich hatte eine abwechslungsreiche Karriere, in der ich sowohl im akademischen Bereich als auch in der Industrie gearbeitet habe. Nach einem Masterstudium an der Universität des Saarlandes in Saarbrücken habe ich in Princeton über dynamische Graphenalgorithmen promoviert. Nach einigen Jahren als Assistenzprofessorin an der Cornell University wechselte ich dann in die Industrie. Ich war fasziniert vom Web-Data-Mining, und man hat an einer Universität einfach nicht die Ressourcen, um das zu untersuchen. Zuerst war ich bei der Digital Equipment Corporation, dann habe ich als erste Person die Leitung von Google Research übernommen. Danach kehrte ich in den akademischen Bereich zurück und wurde Professorin an der EPFL und seit 2009 bin ich Professorin an der Universität Wien.

ISTA Comms: Sie sind seit März am ISTA – was hat Sie an das Institut gezogen?

MH: Am ISTA kann ich mich auf meine Forschung konzentrieren. Das ist, was ich am liebsten tue. Die Lehrverpflichtung ist deutlich geringer als an traditionellen Universitäten und die angebotenen Kurse sind alle auf Graduiertenniveau. Ich freue mich auch auf die Zusammenarbeit mit einigen meiner neuen Kollegen:innen, zum Beispiel mit den Alistarh, Kwan, Lampert, und Pietrzak Gruppen.

ISTA Comms: Erzählen Sie uns mehr über Ihre Forschung.

MH: Generell arbeite ich derzeit an dynamischen Algorithmen und Differential Privacy. Wir entwickeln Algorithmen, die auch dann effizient arbeiten, wenn sich der Input ändert – ein häufiges Phänomen beim Umgang mit realen Daten. Das heißt, wenn man die Eingabe für ein Programm aktualisiert, finden unsere Algorithmen eine neue Lösung effizienter, als wenn man mit den neuen Daten ganz von vorne beginnt.

Das zweite Thema ist im Moment mein Hauptinteresse. Das Ziel des Differential Privacy ist es, Informationen über einen Datensatz weiterzugeben und dabei die Vertraulichkeit der einzelnen Datenpunkte zu wahren. Ein Beispiel für einen Algorithmus mit Differential Privacy ist eine Technik, die als „randomisierte Antwort“ bekannt ist und mit der sich Zahlen addieren lassen. Diese Methode stammt eigentlich aus den Sozialwissenschaften, um Personen bei der Beantwortung kompromittierender Fragen zu schützen. Im Wesentlichen wird den Antworten einer Person „Rauschen“ hinzugefügt, um ihre Daten zu schützen und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Antworten insgesamt repräsentativ für die Bevölkerung sind. Das heißt, dass eine fast korrekte Summe aus den verrauschten Antworten berechnet werden kann. In meiner Arbeit entwerfe ich differentiell geschützte Algorithmen für eine Vielzahl von algorithmischen Fragen, die so wenig Rauschen wie möglich hinzufügen, aber maximalen Datenschutz bieten.

ISTA Comms: Mit Ihrer Arbeit tragen Sie dazu bei, die digitale Privatsphäre zu schützen. Was denken Sie über die Rolle der Wissenschaft bei der Bewältigung gesellschaftlicher Herausforderungen wie dieser?

MH: Nicht alle Bereiche der Wissenschaft können gesellschaftliche Herausforderungen angehen, zumindest nicht direkt oder unmittelbar. Ich bin jedoch der festen Überzeugung, dass diese Grundlagenforschung ebenso wichtig ist. Bei meiner Arbeit an Datenschutz-Algorithmen greife ich beispielsweise häufig auf mathematische Theoreme aus der Wahrscheinlichkeitstheorie zurück. Aber als diese Theoreme ursprünglich bewiesen wurden, gab es das Gebiet des differenziellen Datenschutzes noch gar nicht, und niemand konnte sich vorstellen, wie nützlich diese Theoreme in der Zukunft sein würden. Es wird also beides benötigt: Forschung, die grundlegend ist und nicht eng mit einem konkreten gesellschaftlichen Problem verknüpft ist, und angewandte Forschung, die direkt zur Bewältigung gesellschaftlicher Herausforderungen eingesetzt werden kann.

In meiner Arbeit habe ich zwischen diesen beiden Bereichen abgewechselt. Und genau das ist es, was ich an der Forschung zum differenzierten Datenschutz so spannend finde: Sie verbindet beides, denn es gibt viele grundlegende Probleme, die wir noch nicht verstehen, aber sie hat auch direkte Anwendungen – Uber, Meta, Apple, Google und viele andere Unternehmen nutzen bereits differenzierten Datenschutz.

ISTA Comms: Gibt es ein Ergebnis, auf das Sie besonders stolz sind oder das Sie begeistert hat?

MH: Ich bin stolz auf meine Arbeit an dynamischen Graphenalgorithmen. Ein Graph ist im Grunde ein Netzwerk. Nehmen wir nun an, dass sich das Netzwerk verändern kann, zum Beispiel, wenn neue Verbindungen zwischen Punkten im Netzwerk eingefügt oder alte gelöscht werden oder wenn Verbindungen ihre Länge ändern. Dann handelt es sich um ein dynamisches Netzwerk. Ich habe zum Beispiel die schnellsten bekannten Algorithmen zur Aufrechterhaltung der fast kürzesten Wege in dynamischen Netzwerken entwickelt.

ISTA Comms: Wie arbeiten Sie in der Forschung? Wie sieht ein Arbeitstag für Sie aus?

MH: Wenn ich alleine forsche, brauche ich Ruhe, um mich voll konzentrieren zu können. Normalerweise versuche ich, dies am Morgen zu tun. Die Nachmittage sind dann für Besprechungen reserviert, zum Beispiel mit Studierenden, um mir ihre Ideen anzuhören, auf Fehler oder Schwächen hinzuweisen und meine Ideen einzubringen.

Wenn ich mit einer Gruppe arbeite, versuchen wir etwa eine Woche zu finden, in der wir den ganzen Tag in einem Konferenzraum mit einem Whiteboard verbringen. Wir stellen uns gegenseitig unsere Ideen für neue Algorithmen und Beweise für diese vor, finden Fehler darin und versuchen, daraus zu lernen, um einen endgültigen Beweis zu finden, der korrekt ist.

ISTA Comms: Was denken Sie ist es, das Leute an der Informatik und ihren Forscher:innen falsch verstehen?

MH: Viele Leute glauben, dass der Beruf der Informatiker:in ein sehr einsamer Job ist, weil man den ganzen Tag allein vor dem Computer sitzt. In Wirklichkeit ist das nicht der Fall. Normalerweise sind die Projekte so groß, dass eine Gruppe von Informatiker:innen gemeinsam daran arbeitet. Daher gibt es viel Kommunikation und gemeinsames Problemlösen. Das ist sowohl in der Industrie als auch im akademischen Bereich der Fall.

ISTA Comms: Wie sind Sie zu Ihrem Interesse an Wissenschaft und Forschung gekommen?

MH: Ich war schon immer neugierig und meine Eltern haben mich dabei immer unterstützt. Was mich aber wirklich für die Forschung begeistert hat, waren die populärwissenschaftlichen Artikel, die meine Französischlehrerin mit mir geteilt hat, als ich etwa 14 Jahre alt war. Das hat mein Interesse geweckt und von da an wusste ich, dass ich Wissenschafterin werden wollte.

ISTA Comms: Was treibt Sie weiterhin an?

MH: Forschung ist unglaublich spannend – ich kann einfach nicht aufhören zu forschen. Das ist mein wichtigster Beitrag zum Fortschritt unserer Gesellschaft.