Studentische Hilfskraft, Team Digital Society Observatory (SHK-CSS-37) - #2646392
GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e.V.
Date: vor 3 Wochen
Stadt: Köln
Gehalt:
€15
-
€16
/ Stunde
Vertragstyp: Ganztags
Arbeitsplan: Volle Tag
GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften ist eine von Bund und Ländern finanzierte, international tätige sozialwissenschaftliche Einrichtung der Leibniz-Gemeinschaft.
Wir suchen zum 01.10.2026 für den Standort Köln in der Abteilung Computational Social Science (CSS), Team Digital Society Observatory eine
Studentische Hilfskraft
(15,20 € / 16,09 € Stundenlohn, 16 Wochenstunden, befristet)
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 Daten aus Online-Plattformen und KI-generierten Daten. Das Team führt inhaltliche und methodische Forschung zur digitalen Gesellschaft sowie den Tools durch, die genutzt werden können, um diese zu untersuchen
Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte an Jula Lühring per E-Mail. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Franca Tosetti per E-Mail zur Verfügung
Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich 31.07.2026 über unser Online-Bewerbungsportal.
Die Kennziffer lautet: SHK-CSS-37
Wir suchen zum 01.10.2026 für den Standort Köln in der Abteilung Computational Social Science (CSS), Team Digital Society Observatory eine
Studentische Hilfskraft
(15,20 € / 16,09 € Stundenlohn, 16 Wochenstunden, befristet)
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 Daten aus Online-Plattformen und KI-generierten Daten. Das Team führt inhaltliche und methodische Forschung zur digitalen Gesellschaft sowie den Tools durch, die genutzt werden können, um diese zu untersuchen
Ihr Aufgabengebiet:
- Unterstützung des Teams bei Forschungsaktivitäten
- Unterstützung des Teams bei der Datenerhebung und -aufbereitung
- Durchführung von Datenanalysen
- Durchführung von Literaturrecherchen zu verschiedenen Themen
- Unterstützung bei Veranstaltungen (z.B. Konferenzen, GESIS-Seminare)
Ihr Profil:
- Abgeschlossenes (oder bald abgeschlossenes) Bachelorstudium in Informatik, Kommunikations-, Politikwissenschaften, Computational Social Science oder einem verwandten Fach
- Interesse am wissenschaftlichen Arbeiten
- Erste Erfahrungen in der Datenanalyse
- Erste Programmiererfahrung (z.B. in Python/R)
- Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Wir bieten:
- Spannende und praxisnahe Einblicke in die Durchführung innovativer Forschung
- Ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld mit einer freundlichen und kollegialen Atmosphäre sowie vielfältigen Möglichkeiten zur fachlichen und methodischen Profilbildung
- Flexible Arbeitszeiten und Regelungen zum mobilen Arbeiten
- Sehr gute Bedingungen für die Vereinbarkeit von Beruf und Familie
- Ganzheitliches betriebliches Gesundheitsmanagement und die vergünstigte Teilnahme am Sportprogramm der Uni
- Förderung Ihrer Kompetenzen durch Weiterbildungsmaßnahmen
Kontakt
Für weitere Informationen zu den Aufgabengebieten wenden Sie sich bitte an Jula Lühring per E-Mail. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess steht Ihnen Franca Tosetti per E-Mail zur Verfügung
Wir haben Ihr Interesse geweckt?
Dann bewerben Sie sich bitte bis einschließlich 31.07.2026 über unser Online-Bewerbungsportal.
Die Kennziffer lautet: SHK-CSS-37
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