Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) - Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen
Technische Universität Berlin
Berlin
Deutschland
1. April 2021Aufgabenbeschreibung:
Die hier ausgeschrieben Stelle ist im Arbeitspaket „Discourses of Cohesion“ angesiedelt. Das Aufgabengebiet umfasst vor allem die Planung und Durchführung von empirisch ausgerichteten Diskursanalysen. Um kommunikative Kohäsionsprozesse des öffentlichen Diskurses anhand von Beiträgen verschiedener Akteure in sozialen Medien und in der öffentlichen Kommunikation zu untersuchen, werden im Forschungsdesign quantitative und qualitative Methoden kombiniert.
Zudem bietet die Stelle die Möglichkeit der Mitwirkung an der langfristigen Gestaltung und inhaltlichen Ausrichtung des Verbunds, dem transdisziplinären Austausch mit zivilgesellschaftlichen Akteuren sowie dem Aufbau eines „Social Cohesion Hub“ in Berlin.
Die ausgeschriebene Stelle geht mit einem Lehrdeputat von 4 SWS einher, die in forschungsnahen Lehrveranstaltungen erbracht werden sollen.
Weitere Informationen:
https://www.polsoz.fu-berlin.de/soziologie/arbeitsbereiche/emotionen/projekte/social-cohesion/index.html
Erwartete Qualifikationen:
Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in einer sprach- oder kommunikationswissenschaftlichen Disziplin (bspw. Linguistik, Kommunikationswissenschaft, Medienwissenschaft, Kognitionswissenschaft) sowie fundierte Kenntnisse und Erfahrungen in der Diskurs- und Korpusanalyse, bzw. qualitativen und/quantitativen Medieninhaltsanalyse
Expertise: Diskurslinguistik, Politolinguistik, empirische Kommunikationsanalysen, Netzwerkanalysen
Expertise: quantitative Korpusanalysen sowie qualitative Text- und Diskursanalyse, Sprache und Emotion, fundierte Kenntnisse der Sprach- und Kommunikationsanalyse mit Fokus auf Internetkommunikation, Soziale Medien oder Diskursnetzwerke, Narrations- und Inhaltsanalyse
Bereitschaft, interdisziplinär zu arbeiten und regelmäßig an Arbeitstreffen bei den Berlin University Alliance Kooperationspartnern innerhalb Berlins teilzunehmen
Erwünscht:
Exzellenter akademischer Lebenslauf und Promotion
Interesse an Big Data-Analysen, Offenheit für Text Mining und Web Scratching, Verfahren von Natural Language Processing
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Fähigkeit und Interesse, unabhängig sowie im interdisziplinären Team zu arbeiten
Interesse an der universitären Lehre und der Betreuung von Studierenden