Das Projekt knüpft an die Ideen der Seminare AI-powered content analysis (Vorlesungsverzeichnis WS 2024, Syllabus WS 2023) und Inhaltsanalyse mit künstlicher Intelligenz (Vorlesungsverzeichnis SS 2024, Syllabus SS 2024) an. Seit der Verbreitung von großen Sprachmodellen (bekanntes Beispiel: ChatGPT) gibt es Bemühungen, die arbeitsintensive Klassifikation von Medien- und Kommunikationsinhalten durch KI-Modelle erledigen zu lassen. Die Idee wirkt auf den ersten Blick bestechend einfach: Die Inhalte werden zusammen mit einer Beschreibung der Konstrukte an ein KI-Modell übergeben, welches dann die Kategorisierung übernimmt. Dieses Einordnen der Inhalte in vorgegebene Kategorien ohne weiteres Trainingsmaterial wird Zero-shot-Klassifikation genannt.

 

In diesem Projekt haben Studierende die Möglichkeit, sich an der aktuellen Methodenforschung der Arbeitsstelle Digitale Forschungsmethoden zu diesen Thema zu beteiligen. Unter Anleitung entwickeln und evaluieren die Studierenden inhaltsanalytische Instrumente, die auf KI-Unterstützung setzen. Die Studierenden können dabei eigene Themen einbringen oder an laufenden Evaluationsprojekten zu den Themen Sexist biases in sport press conferences oder Detection of online sexism mitarbeiten. Das Projekt bereitet in zweierlei Hinsicht auf eine Master-Arbeit vor. Die Teilnehmenden sind dazu eingeladen, ihre Projektarbeit als methodisch orientierte Master-Arbeit auszubauen oder die erlernten Methoden in ihrer thematisch motivierten Master-Arbeit anzuwenden.

 

Die Teilnahme an den genannten Seminaren ist keine Voraussetzung für die Teilnahme am Projekt. Vorkenntnisse in quantitativer Inhaltsanalyse und Programmierung sind hilfreich, aber nicht erforderlich. Zu Beginn der Projektzeit machen wir eine Bestandsaufnahme der Vorkenntnisse und entwickeln individuelle Lern- und Arbeitsprogramme.

 

Maximal sechs Studierende können alleine oder in Teams von bis zu drei Studierenden teilnehmen.

 

Anmeldung per E-Mail an marko.bachl@fu-berlin.de.