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Fachgebiet Computational Communication Science
Das Fachgebiet Computational Communication Science widmet sich der kommunikationswissenschaftlichen Analyse von digitalen Medieninhalten und Kommunikationsprozessen sowie den damit verbundenen relevanten Veränderungen für Individuen und Gesellschaft.
Das Fachgebiet befindet sich an der Schnittstelle zwischen Kommunikationswissenschaft und Informatik und ist stark interdisziplinär ausgerichtet. Inhaltlicher Schwerpunkt sind insbesondere Arbeiten in den Bereichen (Cognitive) Biases in Digital Media und Social Consequences of Online Media Use.
Um diese inhaltlichen Fragestellungen zu untersuchen, werden in dem Fachgebiet neben klassischen Methoden aus der Kommunikationswissenschaft auch Verfahren der Informatik (= CCS Methoden) angewendet, weiterentwickelt und evaluiert.
Forschung
Am Fachgebiet wird schwerpunktmäßig die Nutzung und die Wirkungen von digitalen Medien erforscht. Dabei stehen zum einen die Veränderungen, welche durch die Nutzung von digitalen Medien für Individuen und Gesellschaft entstehen, im Fokus. Zum anderen werden die Verwendung und Evaluation von innovativen Methoden aus der Informatik für kommunikationswissenschaftliche Fragestellungen vorangetrieben.
Cognitive and Algorithmic Biases in Digital Media
Social Consequences of Online Media Use
Lehre
Wir bieten Studierenden fundierte kommunikationswissenschaftliche Bildung mit engem Bezug dazu, wie computer-gestützte Verfahren Einblicke in kommunikations- und sozialwissenschaftliche Themen eröffnen könne. Dies umfasst das theoretische und praktische Bearbeiten von methodologischen und algorithmischen Herausforderungen, die bei der Analyse von digitalen Daten und z. B. sozialen Medien auftreten. Dabei legen wir Wert auf eine qualitativ hochwertige, international orientierte Lehre einschließlich englischsprachiger Lehrveranstaltungen und Studiengänge.
Publikationen
Binder, A., Matthes, J., Domahidi, E., & Bachl, M. (2023). Moving from Offline to Online: How COVID-19 Affected Research in the Social and Behavioral Sciences. American Behavioral Scientist, 0(0). https://doi.org/10.1177/00027642231205761
Jost, P., Heft, A., Buehling, K., Zehring, M., Schulze, H., Bitzmann, H., & Domahidi, E. (2023). Mapping a Dark Space: Challenges in Sampling and Classifying Non- Institutionalized Actors on Telegram. Medien & Kommunikationswissenschaft, 71(3–4), 212–229. https://doi.org/10.5771/1615-634X-2023-3-4-212
Andrich, A., & Domahidi, E. (2023). Still facing the ‘paper ceiling’? Exploring gender differences in political news coverage of the last decade. Journalism, 0(0). https://doi.org/10.1177/14648849231215194
Barreto de Souza Martins, F., Yu, J., & Domahidi, E. (2023). A global health crisis with divided research traditions? A comparative review of Brazilian and international research in communication on the COVID-19 pandemic. Annals of the International Communication Association, 1-18. https://doi.org/10.1080/23808985.2023.2242817
Schindler, M., & Domahidi, E. (2023). Exploring citizen discussions’ potential to inform smart city agendas: Insights from German-city-centered online communities. New Media & Society, 0(0). https://doi.org/10.1177/14614448231187032