Postdoc / Senior Researcher in Computational Social Science (CSS-116)

GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften ist eine von Bund und Ländern finanzierte, international tätige sozialwissenschaftliche Einrichtung der Leibniz-Gemeinschaft.

Wir suchen zum für den Standort Köln in der Abteilung Computational Social Science (CSS), Team Digital Society Observatory eine*n

PostDoc / Senior Researcher in Computational Social Science

(Entgeltgruppe 13 TV-L, Arbeitszeit 100 %, zunächst befristet für 4 Jahre mit Möglichkeit auf Entfristung)

Die Abteilung Computational Social Science (CSS) erhebt digitale Verhaltensdaten und stellt computerbasierte Methoden zur Erhebung und Analyse solcher Daten für die sozialwissenschaftliche Forschung bereit. Flankierend unterstützt sie Wissenschaftler*innen bei der Integration von digitalen Verhaltensdaten in ihre Forschungsdesigns. Forschungsschwerpunkte der Abteilung sind die Qualität digitaler Verhaltensdaten, die Entwicklung und Validierung von Computational Social Science Methoden sowie der Wandel digitaler Gesellschaften. Die Angebote und Forschung des Teams Digital Society Observatory konzentrieren sich auf die Beobachtung der Gesellschaft mithilfe von digitalen Verhaltensdaten. Dabei liegt der Schwerpunkt auf Daten, die von Online-Plattformen gesammelt werden. Das Team führt inhaltliche und methodische Forschung zur digitalen Gesellschaft sowie den Tools durch, die genutzt werden können, um diese zu untersuchen.

• Forschung in den Bereichen digitale Verhaltensdaten und Computational Social Science
• Organisation und Weiterentwicklung der Serviceaufgaben im Team, wie z.B. die Erhebung von Daten aus Online-Plattformen
• Bewertung der Qualität digitaler Verhaltensdaten und Beratung zum Umgang mit digitalen Verhaltensdaten
• Präsentation von Forschungsergebnissen und GESIS-Angeboten in relevanten wissenschaftlichen Communities
• Konzeption und Verfassen von Drittmittelanträgen

• Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Diplom, Master oder ähnlich) und überdurschnittliche abgeschlossene Promotion in einem für Computational Social Science relevanten Feld (wie z.B. Informatik, Data Science, Kommunikationswissenschaft, Politikwissenschaft, Soziologie)
• Begutachtete, international sichtbare Publikationen im Bereich Computational Social Science
• Fachkenntnisse in der Erhebung, Nutzung und Qualitätsbewertung digitaler Verhaltensdaten
• Sehr gute Kenntnisse in R und /oder Python und (idealerweise) Erfahrung mit Datenbanken
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse werden zunächst nicht erwartet, aber für den späteren Entfristungsprozess benötigt

• Ein internationales und interdisziplinäres Arbeitsumfeld, das Sie auch bei der Weiterentwicklung Ihres eigenen Forschungsprofils unterstützt
• Zugang zu einzigartigen Datensätzen zu digitalen Verhaltensdaten, die innerhalb der Abteilung gesammelt wurden
• Flexible Arbeitszeiten und Regelungen zum mobilen Arbeiten
• Sehr gute Bedingungen für die Vereinbarkeit von Beruf und Familie u.a. durch Zuschüsse zur Betreuung von nicht schulpflichtigen Kindern
• Ganzheitliches Betriebliches Gesundheitsmanagement und die vergünstigte Teilnahme am Sportprogramm der Uni
• Großzügige Förderung Ihrer Altersvorsorge in Form einer Direktversicherung
• Förderung Ihrer Kompetenzen durch Weiterbildungsmaßnahmen und bei Bedarf Unterstützung beim Erwerb von Deutschkenntnissen

Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte per E-Mail ) an Dr. Paul C. Bauer. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Franca Tosetti per Email ) zur Verfügung.

Dannbewerben Sie sich bitte bis einschließlich über unser Online-Bewerbungsportal.

Die Kennziffer lautet: CSS-116

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GESIS ist eine der weltweit führenden Infrastruktureinrichtungen für die Sozialwissenschaften und steht Forscher*innen mit Expertise und Infrastrukturangeboten auf allen Ebenen ihrer Forschungsprojekte zur Seite. Wir tragen dazu bei, dass gesellschaftlich relevante Fragen auf der Basis belastbarer Daten, neuester wissenschaftlicher Methoden und Forschungsinformationen beantwortet werden können. Wir helfen bei der Studienplanung und der Datenerhebung, bieten qualitativ hochwertige Forschungsdaten, unterstützen bei der Datenaufbereitung und -analyse sowie schließlich bei der Archivierung der Daten.

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