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KoMePol – Forschungsschwerpunkt "Kommunikation, Medien und Politik"

Ziel des Forschungsschwerpunkts ist es, einen innovativen Beitrag zur Grundlagenforschung auf dem Gebiet der politischen Kommunikationsforschung zu leisten. Im Kern geht es dabei um die individuelle Wahrnehmung und Verarbeitung politischer Kommunikationsinhalte sowie um Wechselwirkungen dieser Verarbeitungsprozesse mit politischen und technischen Strukturen und Rahmenbedingungen. Besondere Berücksichtigung findet die Rolle neuer, webbasierter, interaktiver Informationsangebote. An dieser Schnittstelle forschen an der Universität Koblenz-Landau Arbeitsgruppen aus den Fachbereichen Kultur- und Sozialwissenschaften, Psychologie (inkl. Kommunikationspsychologie) und Informatik. Im Forschungsschwerpunkt werden die bislang innerhalb der einzelnen Disziplinen angesiedelten Kompetenzen gebündelt. Durch die Institutionalisierung interdisziplinärer Forschungsaktivitäten sollen neue Perspektiven auf aktuelle Fragestellungen der politischen Kommunikationsforschung eröfnet werden, in denen individuelle Prädispositionen sowie Wahrnehmungs-, Verarbeitungs- und Handlungsmuster eine zentrale Rolle spielen. Der Forschungsschwerpunkt verfolgt demnach einen mikroanalytischen Ansatz. Rezipientenaktivitä¤ten und individuelle Informationsverarbeitungsprozesse stehen im Vordergrund des Forschungsinteresses. Die bei der Datenerhebung und -analyse eingesetzten Methoden sind vielfältig; experimentellen Designs und quantitativen Methoden kommt jedoch eine besondere Bedeutung zu. Ebenso stehen Theorien, Ansäze und Konzepte der Medien-, Wahrnehmungs-, Kognitions-, Emotions- und Sozialpsychologie im Fokus, wenn es um die Beschreibung und Erklärung von empirischen Zusammenhängen geht. Gleichzeitig wird jedoch auch den realweltlichen Rahmenbedingungen Rechnung getragen, unter denen politische Kommunikation stattfindet. Rezeption und Verarbeitung politischer Informationen werden nicht ausschließlich unter Laborbedingungen analysiert, sondern auch im Kontext gesellschaftlicher und institutioneller Strukturen der im politischen Raum agierenden Personen und Organisationen, realer Ereignisse und technischer Rahmenbedingungen untersucht. Dies ermöglicht Aussagen über den Einfluss solcher Kontexte auf die Nutzung, Wahrnehmung und Wirkung politischer Informationen und die sich daraus ergebenden Konsequenzen für das politische System.

Weitere Infos: siehe Offizielle Webseite von KoMePol
 

Laufzeit: 

TBD

Geldgeber:

  • Forschungsinitiative Rheinland-Pfalz (Stufe III)

Partner:
TBD

 

Prof. Dr. Steffen Staab

B 108
+49 261 287-2761
staab@uni-koblenz.de

Kurzlebenslauf

Ich habe Informatik und Computerlinguistik an der Universität Erlangen-Nürnberg und an der University of Pennsylvania studiert. Ich habe in der früheren Computerlinguistik-Forschungsgruppe an der Universität Freiburg gearbeitet und meinen Dr. rer. nat. in Informatik an der Technischen Fakultät (damals: Fakultät für angewandte Wissenschaften) 1998 erworben. Danach war ich an der Universität Stuttgart, am Institut IAT, und bei Fraunhofer IAO tätig, bevor ich zur Universität Karlsruhe (jetzt: KIT) wechselte, wo ich als Projektleiter, wissenschaftlicher Assistent und Oberassistent arbeitete. 2004 wurde ich zum Professor für Datenbanken und Informationssystem an der Universität Koblenz-Landau ernannt, wo ich 2009 das Institute for Web Science and Technologies (WeST) gründete. Seit März 2015 halte ich außerdem einen Chair for Web and Computer Science an der University of Southampton.

Forschungsinteressen

Auf dem Rechner beschreiben Daten die Welt. Die Welt ist spannend, aber Daten sind ganz schön langweilig, wenn man nicht weiß, was sie bedeuten. Ich interessiere mich dafür, wie Daten spannend werden, indem man ihre Bedeutung versteht.

Wie aber kommt Bedeutung zustande? 

  • Man kann die Bedeutung von Daten und Informationen modellieren. Begriffliche Modelle und Ontologien sind die Grundlage für Wissensnetze, die dem Rechner erlauben bedeutungsvoll mit Daten umzugehen.
  • Text und Data Mining sowie Informationsextraktion finden bedeutungstragende Muster in Daten (z.B. mittels Ontology Learning oder Text Clustering) und auch Zusammenhänge zwischen Daten und ihrer Verwendung im Kontext (z.B. mit Smartphones). So werden Wissensnetze in Daten gefunden.
  • Menschen kommunizieren Informationen. Um zu verstehen, was Daten und Informationen bedeuten, muss man soziale Interaktionen verstehen. Im Kontext von sozialen Netzwerken werden Wissensnetze bedeutungsvoll für Menschen.
  • Bedeutung ist nichts absolut Gesetztes. Letzten Endes muss die Bedeutung von Daten und Informationen wieder an den Menschen kommuniziert werden, der diese Daten und Informationen nutzt. Interaktion zwischen Menschen und Rechnern muss der Bedeutung von Daten und Informationen gerecht werden.

Das größte Konstrukt, das die Menschheit erfunden hat, um Daten mit Bedeutung zu kommunizieren ist das World Wide Web. Web Science untersucht, wie Netzwerke von Personen und Wissen im Web entstehen, wie Menschen damit umgehen und welche Folgen das für uns alle hat. Das Web ist eine Bedeutungsmaschine, die ich durch meine Forschung verstehen möchte.

Wo ich sonst zu finden bin

Wenn ich nicht gerade im Büro oder auf Dienstreise bin, bin ich am Liebsten zum Laufen im Stadtwald, im Changa oder beim AHS. Watch out!