M Drittmittelprojekt „Synthetische Desinformationsdaten, Infrastruktur für Kollaboration und AnalyseToolbox für die Social Media-Forschung“ (SynDIKAT) zu besetzen. Angeboten werden zwei für maximal 3 Jahre (entsprechend Projektlaufzeit) befristete Teilzeitstellen (65%)
Ihre Aufgaben:
Sie arbeiten in einem vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) für 3 Jahre geförderten Konsortialprojekt zur Erstellung und Evaluation von synthetischen Daten im Bereich der Social-Media-Forschung. Das Projekt zielt darauf ab, ein entsprechendes Framework zu entwickeln, welches den Datenaustausch zwischen Forschenden erleichtert und gleichzeitig den Datenschutz und Lizenzvereinbarungen berücksichtigt. Im Projektzusammenhang wird eng mit Partnern in der Wirtschaftsinformatik und der empirisch arbeitenden Sozialwissenschaft zusammengearbeitet. Die hier ausgeschriebenen Stellen im Teilprojekt von Prof. Dr. Thorsten Quandt haben einen Schwerpunkt im Bereich der empirischen Kommunikationswissenschaft, speziell unter Berücksichtigung von ‚computational methods‘. Zu Ihren Aufgaben gehören:
* Mitarbeit bei der inhaltsanalytischen Auswertung von Social-Media-Daten
* Mitarbeit bei der Entwicklung von spezifischen Anforderungsprofilen und Logiken von simulierten Social-Media-Daten
* Mitarbeit bei der Entwicklung von Simulationsstudien und Methoden der Datenerzeugung
* Mitarbeit bei der Entwicklung von Analyselogiken und Methoden der Datenvalidierung
* Präsentation von Studienergebnissen auf nationalen und internationalen Tagungen
* Publikation von Studienergebnissen in vornehmlich englischsprachigen internationalen Fachzeitschriften
Unsere Erwartungen:
* Sehr guter wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Universitätsabschluss: Diplom und/ oder Master) in Kommunikationswissenschaft
* Interesse am genannten Themenfeld und sozialwissenschaftlicher Methodenentwicklung
* Interesse an und idealerweise Kenntnisse im Bereich Social-Media-Forschung
* Sehr gute bis gute Kenntnisse in empirischen Forschungsmethoden und die Bereitschaft, diese weiter im Bereich ‚computational methods‘ zu vertiefen
* Erfahrungen im Umgang mit statistischer Auswertungssoftware wie R oder SPSS
* Idealerweise Erfahrungen mit der Auswertung inhaltsanalytischer Daten
* Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
* Teamfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit, Organisationsfähigkeit und eine eigenständige Arbeitsweise
Ihr Gewinn:
* Die Chance, in einem großen und forschungsorientieren kommunikationswissenschaftlichen Team mitzuarbeiten und Erfahrungen in einem größeren Verbundprojekt zu sammeln
* Unterstützung bei der Entwicklung und Umsetzung eines eigenen Forschungsvorhabens
* Individuelle Förderung und Fortbildungsmöglichkeiten
* Die Möglichkeit, an internationalen Tagungen teilzunehmen und von den zahlreichen Kontakten der Arbeitsgruppe zu profitieren. Internationale Mobilität wird unterstützt und ist ausdrücklich erwünscht.
* Wertschätzung, Verbindlichkeit, Offenheit und Respekt
Die Universität Münster setzt sich für Chancengerechtigkeit und Vielfalt ein. Wir begrüßen alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer oder sozialer Herkunft, der Religion oder Weltanschauung, Beeinträchtigung, Alter sowie sexueller Orientierung oder Identität. Eine familiengerechte Gestaltung der Arbeitsbedingungen ist uns ein selbstverständliches Anliegen.
Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht. Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung, und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bei Fragen vorab kontaktieren Sie gerne Herrn Prof. Dr. Thorsten Quandt ( thorsten.quandt@uni-muenster.de ). Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann freuen wir uns über Ihre Bewerbung als pdf-Datei bis zum 06.02.2026an die Universität Münster
Institut für Kommunikationswissenschaft
Prof. Dr. Thorsten Quandt
Kennziffer: BMFTR SyndikaT
kommunikationswissenschaft@uni-muenster.de Bitte beachten Sie, dass wir andere Dateiformate nicht berücksichtigen können. Ausschreibungskennziffer bei Rückfragen: 2026_01_14