Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 75 % Arbeitszeit - FG Medienwissenschaft / WebScience

Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - 75 % Arbeitszeit - FG Medienwissenschaft / WebScience an der Technische Universität Berlin

Ihre Aufgaben

• Mitarbeit im interdisziplinären Forschungsprojekt "DUE-FactC: Designs, Uses, & Effects of Fact-Checking Across Modalities" im DFG Schwerpunktprogramm "Rethinking Disinformation" (Re:DIS)
• Unterstützung bei der Ableitung und empirische Konkretisierung spezifischer Forschungshypothesen
• Entwicklung, Operationalisierung und Erprobung geeigneter Messinstrumente
• Konzeption, Vorbereitung, Durchführung und Auswertung von Pilotstudien
• Planung und Durchführung komplexerer longitudinaler Untersuchungen
• Aufbereitung, Analyse und wissenschaftliche Interpretation der erhobenen Daten
• Integration der empirischen Befunde in das Gesamtprojekt und Weiterentwicklung der theoretischen Modellannahmen
• Aufbereitung wissenschaftlicher Erkenntnisse für interdisziplinäre Workshops und deren Einbringung in den wissenschaftlichen Austausch
• Mitwirkung an der Wissenschaftskommunikation und dem Outreach des Projekts
• enge Zusammenarbeit mit den beteiligten Wissenschaftler*innen sowie den weiteren Projektpartner*innen

Die Tätigkeit verbindet eigenständige empirische Forschung mit interdisziplinärer Zusammenarbeit und dem Transfer wissenschaftlicher Erkenntnisse in Workshops und Outreach-Aktivitäten.

Ihr Profil

• erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder Äquivalent) in Psychologie, Kommunikationswissenschaft, Medienwissenschaft, Sozialwissenschaften, Informatik, Statistik, Ingenieurwissenschaften oder einem verwandten Fachgebiet
• fundierte Kenntnisse in empirischen Forschungsmethoden und Erfahrung mit der Konzeption und Durchführung quantitativer Studien
• Erfahrung mit experimentellen und/oder longitudinalen Forschungsdesigns
• Erfahrung in der Entwicklung und Erprobung von Messinstrumenten
• sehr gute Kenntnisse in der statistischen Datenanalyse und einschlägiger Statistiksoftware, vorzugsweise R oder vergleichbaren Programmen; Bereitschaft ggf. fehlende Kenntnisse (in kürzester Zeit) zu erwerben
• Fähigkeit, theoretische Modelle in empirisch prüfbare Hypothesen zu überführen
• sehr gute wissenschaftliche Schreib- und Präsentationsfähigkeiten in deutscher und englischer Sprache
• ausgeprägte Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit erwünscht
• selbstständige, strukturierte und zuverlässige Arbeitsweise wünschenswert