Themenvorschläge

Einfluss der Quelle bei der Darstellung wissenschaftlicher Fakten (Ansprechpartnerin: Laura Heintz)

Aus der Kommunikatorforschung wissen wir, dass Personeneigenschaften zentrale Einflussfaktoren für die Glaubwürdigkeit sind, die einem Kommunikator zugeschrieben wird. Bislang existierten jedoch wenige Erkenntnisse zu verschiedenen Darstellungsformen von Wissenschaft, wie die Präsentation wissenschaftlicher Inhalte durch verschiedenen Personen (z.B. Wissenschaftler unterschiedlichen Geschlechts) oder Quellenangaben (bspw. Institutionen). In diesem Themenbereich ist eine Abschlussarbeit mit empirischer Untersuchung (Inhaltsanalyse, Experiment) möglich.

Visuelle Darstellung wissenschaftlicher Inhalte (Ansprechpartnerin: Laura Heintz)

Gerade in der Wissenschaftskommunikation ist die Aufbereitung von Informationen essenziell zur erfolgreichen Rezeption dieser Inhalte. Eher wenige Studien behandeln die Frage, ob die unterschiedliche Präsentation von Fakten, z.B. mit bildlicher Darstellung (Graphen etc.) eine andere Wirkung auf den Rezipienten zur Folge hat als eine reine Textdarstellung. Eine Abschlussarbeit in diesem Themenkomplex umfasst eine eigene empirische Untersuchung (Experiment).

Wirkung von Green Advertising (Ansprechpartnerin: Laura Heintz)

Green Advertising- das Einbinden von umweltfreundlichen Aspekten als Verkaufsargument bei Produkten- ist zunehmend im Kommen und zeigt auch auf Konsumentenseite Wirkung, wenn die Bereitschaft steigt, „grüne Produkte“ zu kaufen. Die kommunikationswissenschaftliche Forschung beschäftigt sich damit, welche Faktoren beim Rezipieren von Werbeanzeigen dazu betragen, Einstellungen zu entsprechenden Produkten bzw. Marken zu beeinflussen. Hier ist eine Literaturarbeit oder empirische Untersuchung (Experiment) denkbar.

Heuristiken im Onlinedating (Ansprechpartnerin: Laura Heintz)

Verschiedene Studien widmen sich mit der Rolle von Selbspräsentation auf Online-Dating Webseiten und damit zusammenhängender Attraktivitätsbwertung. Forschungsbedarf besteht noch darin, inwieweit sich textliche oder bildliche cues in Online-Dating Profilen, auf die Einschätzung des Profils durch den Nutzer auswirken. In diesem Themenkomplex ist eine empirische Abschlussarbeit möglich (experimentelle Untersuchung).

Projekte zu Konformität (Ansprechpartner: Pascal Jürgens)

Konformes Verhalten tritt auf, wenn Menschen sich aus intrinsischer Motivation oder auf externen Druck hin an anderen ausrichten. Beide Varianten sind ein wesentlicher Grund für das Entstehen von koordiniertem und homogenem Verhalten. Ich nehme gerne Projektvorschläge an, die sich mit Ursachen und Wirkungen von Konformität auseinandersetzen - insbesondere im Kontext von Onlinekommunikation, mit Blick auf selektive Konformität (an wen passen wir uns an), mit besonderer Betrachtung von Persuasion (wenn Konformität gegen individuelle Einstellungen wirkt), oder mit einem Fokus auf die Rolle von Algorithmen/Plattformen (Facebook, Instagram, Youtube, etc.).

Explorative Studien und Pilotprojekte zu Empfehlungssystemen (Ansprechpartner: Pascal Jürgens)

Die Empfehlungen von Plattformen - z.B. Startseite, Trending-Liste und ähnliche Videos auf Youtube, vorgeschlagene Accounts auf Instagram, Suchergebnisse bei Pinterest usw. - spielen eine zunehmend wichtige Rolle bei der Frage, mit welchen Inhalten Rezipienten konfrontiert werden. Und zwar einerseits in der klassischen Nachrichtennutzung (Selektivität), andererseits aber auch in ganz anderen Themenbereichen (Beauty, Promis, Gaming usw.). Wir laden interessierte KandidatInnen dazu ein, empirische Studien zu solchen Empfehlungssystemen vorzuschlagen. Bitte bereiten Sie dazu einen konkreten Vorschlag vor, welche Plattform (z.B. Youtube) und welches Feature davon (z.B. speziell die Trending Videos) Sie interessiert, und welche Wirkungshypothesen Sie grob aufstellen wollen (z.B.: Personalisierung der Empfehlung führt zu einer thematischen Spezialisierung / Verarmung). Die Studien sollen soweit möglich mit komputationalen Methoden durchgeführt werden, d.h. KandidatInnen erheben eigene Daten zu dem untersuchten Phänomen. Besonders wünschenswert ist, wenn Sie im Zuge der Arbeit selbst Programmieren - Vorkenntnisse sind nicht nötig, wir bieten gerne aktive Unterstützung bei der Aneigung der entsprechenden Kompetenzen an!

Präzision und Fairness in künstlicher Intelligenz (Ansprechpartner: Pascal Jürgens)

Moderne Algorithmen aus dem Feld der sogenannten künstlichen Intelligenz - primär neuronale Netzwerke - werden zunehmend in gesellschaftsrelevanten Bereichen eingesetzt. Viele davon berühren wichtige kommunikationswissenschaftliche Fragen, z.B. die Zensur von unerwünschten Inhalten, die automatische Klassifikation von Texten, Bildern und Gesichtern, Deepfakes oder die automatisierte Erzeugung von journalistischen Texten. Weil die Verfahren durch Beispielmaterial "trainiert" werden müssen, sind sie in bestimmten Bereichen oft fehlerhaft oder unfair; z.B. wenn sie anhand von latent rassistischen Nutzerkommentaren lernen. Wir freuen uns über Vorschläge zu Abschlussarbeiten, die sich diesem Themengebiet (bevorzugt empirisch) widmen. So könnten Sie z.B. mit unserer Unterstützung ein eigenes neuronales Netz trainieren und evaluieren, bestehende Software auf Fairness testen, oder Auswirkungen von Deep Learning in existierenden Daten über menschliches Verhalten (z.B. aus Social Media) identifizieren.