Nadezhda Ozornina erforscht die Methoden der unüberwachten Klassifizierung multimodaler Social-Media-Posts mithilfe computergestützter Verfahren. Durch Natural Language Processing und Computer Vision untersucht sie die Anwendungen von Clustering-Ansätzen wie Topic Modeling sowie mögliche Verzerrungen im internationalen Medienkontext.
Im Zuge der fortschreitenden Datafizierung stellen multimodale Social-Media-Beiträge eine wichtige Quelle für automatisierte Analysen in der Kommunikationswissenschaft dar. Die Klassifizierung solcher Inhalte, die verschiedene Modalitäten wie Text und Bild gemeinsam darstellen, gewinnt dabei zunehmend an Bedeutung. Dieses Projekt widmet sich der unüberwachter Klassifizierung multimodaler Inhalte mithilfe computergestützter Verfahren und untersucht die damit verbundenen Anwendungsmöglichkeiten und Herausforderungen. Das Projekt zielt darauf ab, die Forschungsrichtlinien für die unüberwachte Klassifizierung multimodaler Daten u.a. Topic Modeling bereitzustellen, die dem theoretischen Konzept des Themas in der Kommunikationswissenschaft entsprechen können. Darüber hinaus wird untersucht, wie diese Methodik im international vergleichenden Kontext angewendet werden kann und welche Verzerrungen (Biases) dabei auftreten könnten.
Multimodale Kommunikation | Computational Communication Science | Topic Modeling
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Computational Communication Research • Multimodal Communication • Multilingual Text Analysis • Politische Kommunikation
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Computational Communication Research • Multimodal Communication • Multilingual Text Analysis • Politische Kommunikation
Das Projekt schließt mehrere Forschungsprojekte innerhalb der LMU mit ein. Denn es ist toll und sehr interdisziplinär.