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CS3 Lab für Computational Survey and Social Science

Projektbeginn: 01.12.2023

Das CS3 Lab für Computational Survey and Social Science ist eine interdisziplinäre Gruppe von Forschenden aus verschiedenen Bereichen, die Experten*innenwissen in Umfragemethodik, UX-Forschung, Machine Learning, Natural Language Processing und generativer KI vereinen. Das CS3 Lab wird von Prof. Dr. Jan Karem Höhne geleitet und ist in der Abteilung Infrastruktur und Methoden am Deutschen Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung (DZHW) angesiedelt. Gemeinsam erforschen die Mitglieder des CS3 Labs ständig neue Wege, um das methodische und analytische Instrumentarium für die sozialwissenschaftliche Forschung zu erweitern.
Wir nutzen Online-Umfragen als umfassendes Instrument, um verschiedene digitale Daten über die Einstellungen, Eigenschaften und Verhaltensweisen von Menschen zu sammeln. Dazu gehören sogenannte Trace-Daten aus mobilen Apps, Online-Suchanfragen und Website-Besuchen, um zum Beispiel Rückschlüsse über die Lebensumstände von Menschen zu ziehen. Hinzu kommt die Erforschung von Smartphone-Sensoren, wie Beschleunigungssensoren, die Rückschlüsse über das Bewegungs- und Aktivitätslevel von Personen ermöglichen. Wir bringen zudem qualitative Forschungsimpulse in die quantitative Datenerhebung ein. Zum Beispiel integrieren wir KI-basierte Interviewer*innen in Online-Umfragen und erheben Sprachantworten auf offene Fragen, die über das Mikrofon von Smartphones aufgezeichnet werden. Dabei gehen wir über reine Textanalysemethoden hinaus und extrahieren Toncharakteristiken, um zum Beispiel emotionale und affektive Zustände "in situ" zu bestimmen. Ein weiterer Forschungsbereich ist die Untersuchung von Social-Media-Stichprobenstrategien, um die Datenintegrität zu bewerten. Dies schließt insbesondere die Bedrohung durch Bots ein, die potenziell Forschungsergebnisse verfälschen können.
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Publikationen

Examining final comment questions with requests for written and oral answers.

Höhne, J. K., & Claaßen, J. (2024). Examining final comment questions with requests for written and oral answers. International Journal of Market Research (online first). https://doi.org/10.1177/14707853241229329
Vorträge

Inferring respondents’ emotional states from text and voice answers to open questions in a smartphone survey.

Claaßen, J., Höhne, J. K., Kern, C., & Avetisyan, H. (2024, März). Inferring respondents’ emotional states from text and voice answers to open questions in a smartphone survey. Vortrag im Rahmen des WEB DATA OPP Workshops, Barcelona, Spain.

Respondent-centered incentives: Increasing answer provision when it comes to voice answers to open questions.

Höhne, J. K., Revilla, M., & Couper, M. P. (2024, März). Respondent-centered incentives: Increasing answer provision when it comes to voice answers to open questions. Vortrag im Rahmen des WEB DATA OPP Workshops, Barcelona, Spain.

Inferring respondents’ emotional states from transcribed voice answers to open questions in a smartphone survey.

Claaßen, J., Höhne, J. K., Kern, C., & Avetisyan, H. (2024, März). Inferring respondents’ emotional states from transcribed voice answers to open questions in a smartphone survey. Vortrag im Rahmen des Mobile Apps and Sensors in Surveys (MASS) Workshop, Washington, D.C., USA.

Exploring effects of life-like virtual interviewers on respondents’ answers in a smartphone survey.

Höhne, J. K., Conrad, F., Neuert, C., & Claaßen, J. (2024, Februar). Exploring effects of life-like virtual interviewers on respondents’ answers in a smartphone survey. Vortrag im Rahmen der General Online Research (GOR) Conference, Köln.

API vs. human coder: Comparing the performance of speech-to-text transcription using voice answers from a smartphone survey.

Höhne, J. K., & Lenzner, T. (2024, Februar). API vs. human coder: Comparing the performance of speech-to-text transcription using voice answers from a smartphone survey. Vortrag im Rahmen der General Online Research (GOR) Conference, Köln.

Leitung

Jan Karem Höhne
Prof. Dr. Jan Karem Höhne 0511 450670-458

Mitglieder und Kollaborateure*innen

Projektwebsite

https://jkhoehne.eu/cs3-lab/