Web-Science-Studie zur Themen-Polarisierung in DACH-Online-Foren
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhältst Zugriff auf ein deutschsprachiges Web-Forum-Archiv (öffentlich, anonymisiert; rund 1,2 Millionen Posts über 24 Monate). Wähle drei kontroverse Themen (z. B. Energiewende, Mobilität, Wohnen), baue für jedes ein Stance-Klassifizierungs-Pipeline (Pro/Contra/Neutral) und berechne Polarisierungs-Maße (z. B. Bimodalität der Stance-Verteilung, Cross-Cutting-Konversations-Anteil) über die Zeit. Liefere die Pipeline, die Datensätze, einen 5-seitigen Pre-Print-Entwurf mit Methoden und Limitationen und ein Reproduzierbarkeits-Repository.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Führe eine reproduzierbare Web-Science-Studie zur Themen-Polarisierung in deutschsprachigen Online-Foren durch und liefere einen Pre-Print-Entwurf.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Stance-Klassifizierung auf einem realen deutschsprachigen Korpus aufsetzen
- Polarisierungs-Maße aus der Computational-Social-Science sinnvoll auswählen und implementieren
- Eine kleine empirische Studie methodisch sauber durchführen
- Pre-Print-Standards in Schreibstil, Limitationen und Reproduzierbarkeit erfüllen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenForschungs-Wissenschaftler:in
Eine kleine empirische Studie methodisch sauber und reproduzierbar durchzuführen ist die Vorbereitung für eine erste Forschungs-Anstellung im akademischen oder industriellen Forschungslabor.
Dieses Projekt schärft
- computational-social-science
- research-design
- reproducibility
Maschinelles-Lernen-Forscher:in
Stance-Klassifizierung mit eigener Annotation und sauberer Evaluation ist die typische Pre-Print-Vorbereitung für ML-Forscher:innen in NLP-Lehrstühlen.
Dieses Projekt schärft
- nlp
- stance-detection
- research-design
NLP-Ingenieur:in
Vortrainierte deutsche Modelle auf eine Korpus-spezifische Aufgabe anzupassen und ehrlich zu evaluieren ist auch im NLP-Engineering-Alltag Standardarbeit.
Dieses Projekt schärft
- nlp
- stance-detection
- python
Noch eine Sache