Prof. Dr. Meike Ramon

• Professorin für Applied Data Science

• Co-Leiterin des Forschungslabs des Departements Wirtschaft

• Mitglied der BFH-Beratungsgruppe Ethik

• Mitglied des BFH Open Science Board

• Leiterin des Applied Face Cognition Lab

• Wissenschaftliche Beraterin verschiedener internationaler Strafverfolgungsbehörden (Super-Recognizer-Identifizierung)

• Co-Leiterin des CAS Open Source Intelligence (OSINT)

• BSc: Academic Skills – Leitung; eigenständige Entwicklung und Durchführung von Lehrveranstaltungen

• Kognitive Neurowissenschaft

• Individuelle Unterschiede

• Super-Recognizer

• Gesichts- und Stimm-/Sprecheridentitätserkennung

• Psychometrische Messung & Psychophysik

• Neuroimaging / Bildgebung

• Angewandte biometrische Identifikation in Strafverfolgung und Sicherheit

• BSc Betriebsökonomie

• BSc International Business Administration

• CAS Open Source Intelligence (OSINT)

• Academic Skills

• Academic Skills – Foundations and Applications

• Open Source Intelligence (OSINT)

• Kognitive / forensische Neurowissenschaft

• Visuelle Verarbeitung (Wahrnehmung, Gedächtnis)

• Gesichtserkennung / Gesichtsverarbeitung

• Super-Recognizer

• Deepfakes

• Stimm-/Sprechererkennung

• Meike Ramon studierte Psychologie mit Schwerpunkt Neuropsychologie an der Ruhr-Universität Bochum und promovierte anschliessend in kognitiver Neurowissenschaft, gefördert durch ein Doktorandenstipendium des belgischen Nationalfonds für wissenschaftliche Forschung (FNRS), an der Université catholique de Louvain (BE) unter der Betreuung von Bruno Rossion. Nach Forschungstätigkeiten als unabhängige FNRS-Postdoktorandin und Visiting Fellow an der University of Glasgow sowie später als Postdoktorandin an der UniFR leitete sie als PRIMA-Förderprofessorin des Schweizerischen Nationalfonds (SNF) das Applied Face Cognition Lab an der UniFR und UniL. Seit 2025 ist sie Professorin für Applied Data Science an der BFH Wirtschaft, wo sie das Applied Face Cognition Lab leitet, das Forschungslab co-leitet und für die Curriculumsentwicklung und Durchführung der Academic-Skills-Module verantwortlich ist. Ihre Forschung verbindet kognitive Neurowissenschaft und angewandte Data Science und konzentriert sich auf individuelle Unterschiede in der Gesichts- und Stimmidentitätserkennung, die Identifikation und Erforschung von Super-Recognizern sowie den evidenzbasierten Einsatz biometrischer Identifikation in Strafverfolgung und Sicherheit. Sie arbeitet mit Polizei- und Sicherheitsbehörden in der ganzen Schweiz und in Europa zusammen und berät Förderorganisationen und die Politik zum verantwortungsvollen Einsatz von Erkennungstechnologien.
  
  Forscherprofile:
  https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=EJoG26UAAAAJ&view_op
  https://orcid.org/0000-0001-5753-5493
  https://www.researchgate.net/profile/Meike-Ramon?ev=hdr_xprf
  Web of Science ResearcherID: R-5687-2017

• seid 2025 · Full Professor of Applied Data Science BFH
• 2023–2024 Research Unit Director, CARLA UniL
• 2019–2025 Assistant Professor & SNSF PRIMA Fellow / Head, Applied Face Cognition Lab UniL, UniFR
• 2015–2019 Postdoctoral Research Associate UniFR
• 2015–2017 Project Lead "Emotional Test Drive," Mazda Motor Europe GmbH UniFR
• 2011–2015 FNRS Postdoctoral Fellow & Visiting Fellow University of Glasgow (UK) UCL (BE)
• 2006–2011 Doctoral Researcher & FNRS Doctoral Fellow UCL (BE)

• Dez 2010 PhD Kognitive Neurowissenschaft UCL (BE)
• 2008 DEA Psychologie UCL (BE)
• 2006 Diploma Psychologie / Neuropsychologie Ruhr-University Bochum (DE)

• Mechanisms of superior face recognition

• The Unreal People

• beSure® - Berlin Test for Super-Recognizer Identification

• Beratungsgruppe Ethik - Mitglied

• Forschungslab - Co-Leiterin

• Open Science Board - Mitglied

• Applied Face Cognition - Leiterin

• Schweizerischer Nationalfonds – Expert Panel Member

• Innosuisse – Expert Panel Member

• Icelandic Research Fund – Expert Panel Member

• Association for Independent Research (AIR)

• Swiss Reproducibility Network - Local Node Leader

• European Association for Biometrics (EAB)

• Europol Data Protection Experts Network (EDEN)

(Award Ceremony - 31:00)

• Deutsch - Muttersprache oder zweisprachig
• Englisch - Muttersprache oder zweisprachig
• Französisch - Fliessend
• Italienisch - Grundkenntnisse