Der Forschungs- und Lehrbereich von Prof. Haim untersucht Methoden der computergestützten Kommunikationswissenschaft und konzentriert sich dabei auf algorithmische Einflüsse im Journalismus, der Mediennutzung und der politischen Kommunikation in digitalen Demokratien.
Forschungsschwerpunkte:
Computergestützte Methoden • Politische Kommunikation • Meta-Wissenschaft
Der Forschungs- und Lehrbereich (FLB) von Prof. Haim entwickelt und verwendet Methoden der Computational Communication Science (CCS) zur Erforschung digitaler Kommunikation. Dabei konzentrieren sich Prof. Haim und sein Team auf gesellschaftlich relevante Forschungsfragen, wie den Einfluss von Algorithmen in den Bereichen des Journalismus, der Mediennutzung sowie politischer und zwischenmenschlicher Kommunikation. Typische Forschungsfragen betreffen die Rolle von Intermediären (z.B. Messenger-Apps, Suchmaschinen, soziale Medien) in sich verändernden digitalen Öffentlichkeiten, algorithmische Einflüsse auf individuelle Medienpräferenzen und -wahrnehmungen oder veränderte Gewohnheiten bei der Nachrichtennutzung, dem Engagement und der individuellen Meinungsbildung. Die Anbindung an aktuelle Entwicklungen der Informatik erlaubt es dem FLB Haim außerdem, das Potenzial und die Anwendbarkeit moderner Methoden für die Medien- und Kommunikationswissenschaft zu reflektieren. Typische methodische Ansätze umfassen dabei den Einsatz von APIs, Scraping, Datenspenden oder Tracking zur Datenerhebung sowie soziale Netzwerkanalysen, computergestützte Text- und Bildanalysen, agentenbasierte Modellierung, Large Language Models, wie auch überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen. Das Team ist darüber hinaus aktiv an der Gestaltung und Ausarbeitung zuverlässiger Standards und ethischer Normen für die CCS beteiligt und arbeitet dafür nicht zuletzt an der Schnittstelle zu Open Science, um Transparenz und Replizierbarkeit in der Forschung zu fördern.
Dieses Projekt entwickelt und testet Protokolle zur Förderung der Replizierbarkeit in der Computational Communication Science. Ziel ist es, Forschende bereits im Publikationsprozess zu unterstützen, um eine transparentere und robustere Forschung zu ermöglichen.
Weitere Informationen unter der Seite des Schwerpunktprogramms Meta-Rep und unter der Projekt-Website der Deutschen Forschungsgemeinschaft
Laufzeit: 03/2025 bis 02/2028
Leitung: Prof. Dr. Mario Haim, Dr. Johannes Breuer
Gefördert Durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Das Projekt untersucht, wie Datenspenden zur Erhebung digitaler Verhaltensspuren in Umfrageinfrastrukturen integriert werden können. Es analysiert dabei Repräsentations- und Messfehler sowie Strategien zur Reduktion von Verzerrungen durch niedrige Teilnahmequoten.
Mehr Informationen zu dem Projekt Integration der Datenspende in die Erhebungsinfrastruktur
Laufzeit: 03/2024 bis 02/2027
Leitung: Dr. Valerie Hase (LMU München), Prof. Dr. Florian Keusch (Universität Mannheim), Prof. Dr. Frauke Kreuter (LMU München), Prof. Dr. Mark Trappmann (Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung)
Gefördert Durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Das HyCCS-Projekt macht datengetriebene Methoden in Kommunikations- und Sozialwissenschaften zugänglich. Mit innovativen Lehransätzen, dem R-Paket tidycomm und Open-Access-Materialien unterstützt es Studierende und Lehrende bei der Integration computergestützter Methoden.
Weitere Informationen über das Projekt Hybridlehre Computational Science.
Laufzeit: 04/2024 bis 04/2026
Leitung: Lara Kobilke
Gefördert Durch: Stiftung Innovation in der Hochschullehre (SIH)
Das interdisziplinäre Projekt KLIMA-MEMES geht im Kontext des öffentlichen Klimawandeldiskurses der Frage nach, welchen Einfluss online geteilte und humoristisch intendierte Texte, Bilder und Videos auf die politische Entscheidungsfindung haben.
Mehr Informationen zu dem Projekt KLIMA-MEMES.
Laufzeit: 04/2023 bis 03/2026
Leitung: Dr. Jörg Haßler
Gefördert Durch: Bayerisches Forschungsinstitut für digitale Transformation (bidt)
Das Projekt untersucht Faktoren, die die Replizierbarkeit in der Computational Communication Science beeinflussen. Es analysiert Herausforderungen wie Datenschutz und Plattformabhängigkeit und trägt zur Förderung einer transparenten und replizierbaren Wissenschaftskultur bei.
Das Projekt stellt die erste Phase des RepCCS-Projekts dar.
Mehr Informationen zur Website des Schwerpunktprogramms Meta-Rep.
Laufzeit: 03/2022 - 02/2025
Leitung: Prof. Dr. Mario Haim
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Das internationale und interdisziplinäre Projekt entwickelt in Zusammenarbeit mit lokalen Nachrichtenmedien Prototypen verantwortungsvoller KI-Anwendungen und untersucht Bedingungen, welche die verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI-Anwendungen im lokalen Journalismus begünstigen.
Mehr Informationen zu dem Projekt AI in Journalism.
Laufzeit: 10/2022 bis 12/2025
Projektleitung: Prof. Dr. Mario Haim
Gefördert Durch: Volkswagen Stiftung (VW)
In der dynamischen Welt der Online-Medien und algorithmisch kuratierten Medienumgebungen ist es entscheidend, das komplexe Online-Inhaltskonsumverhalten und die Nutzerinteraktionen zu verstehen. Das M3 Projekt bietet eine differenzierte Ressource für die Sozialwissenschaften, indem es einen aktuellen Korpus von Textinhalten aus Online-Medien zur Verfügung stellt, das durch regelmäßig aktualisierte Muster der Online-Mediennutzung betrachtet wird.
Mehr Informationen zu dem Projekt Munich Media Monitoring
Laufzeit: 2021 - offen
Projektleitung: Prof. Dr. Mario Haim
Gefördert durch: LMU München
Meine Promotionsforschung untersucht die Schätzung von idealen Punkten politischer Parteien und anderer politischer Akteure mithilfe computergestützter Methoden unter Verwendung von Textdaten. Im Rahmen des Projekts werden verschiedene Algorithmen miteinander verglichen, um deren Leistungsfähigkeit und Effizienz bei der Identifikation politischer Positionen aus textbasierten Quellen zu bewerten. Ziel meiner Forschung ist es, durch eine systematische Analyse die Stärken und Schwächen dieser Algorithmen aufzuzeigen und damit zur Verbesserung computergestützter Werkzeuge in sozialwissenschaftlichen Disziplinen wie Kommunikationswissenschaft, Politikwissenschaft oder Psychologie beizutragen.
Laufzeit: 02/2022 bis 02/2027
Leitung: Patrick Parschan
Gefördert Durch: LMU München, Bayerisches Institut für digitale Transformation (bidt)
Philipp Knöpfle‘s Dissertation untersucht die Replizierbarkeit in der Kommunikationswissenschaft. Mithilfe von KI und statistischen Analysen werden methodische Hürden identifiziert und ein Framework für transparente und robuste Replikationspraktiken entwickelt.
Dissertation von Philipp Knöpfle
Professor
Computational Communication Science • Politische Kommunikation • Computational Journalism
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Computational Social Science • Digitaler Journalismus • Krisen- und Konfliktkommunikation
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Open Science • Meta Science • Computational Methods • AI & LLMs
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Politische Alltagsgespräche • Psychologische Reaktanz • Politische Partizipation • Social Media Challenges
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Computational Communication Research • Multimodal Communication • Multilingual Text Analysis • Politische Kommunikation
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Natural language processing • Ideal point estimation • Algorithmic bias
Postdoktorand Forscherin im Projekt: Auf dem Weg zu verantwortungsvoller KI für Lokaljournalismus
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Gruppenphänomene • Digitale Kommunikation • Mediennutzung und -wirkungen • Politische Kommunikation
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Datenspenden • Podcasts • politische Kommunikation
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Politische (Online-)Kommunikation • Automatisierte Methoden • Forschungsdatenmanagement