Klara Müller, Lehr­stuhl für Politik­wissenschaft, Politische Psychologie: GLES Lang- und Kurzfrist-Panel­studien (März 2024)

Klara ist Doktorandin in Politik­wissenschaft am CDSS, GESS. Derzeit ist sie wissenschaft­liche Mitarbeiterin am Lehr­stuhl für Politik­wissenschaft, Politische Psychologie und Projektmitarbeiterin am Mannheimer Zentrum für Europäische Sozialforschung (GLES-Lang- und Kurzfrist-Panel­studien). Sie hat einen Master­abschluss in Politik­wissenschaft von der Universität Mannheim und einen Bachelor­abschluss in Philosophie von der Universität Tübingen. Parallel zu ihrem Studium arbeitete sie als wissenschaft­liche Mitarbeiterin am Lehr­stuhl für Quantitative Methoden der Sozial­wissenschaften der Universität Mannheim und beim Swiss Environmental Panel der ETH Zürich. Für die Bundestagswahl 2021 war sie Teil des Wahlprognose­projekts zweitstimme.org und konzentrierte sich dabei insbesondere auf Wahlkreisprognosen. In ihrer aktuellen Forschung beschäftigt sie sich mit den Einflüssen von politischen Ereignissen und politischer Änderung auf die Teilnahmebereitschaft in Umfragen und damit verbundenen Messverzerrungen.

Was ist Ihr aktuelles Forschungs­thema?

In meiner Forschung befasse ich mich damit, inwiefern politische Ereignisse und Veränderungen in der politischen Landschaft dazu führen, dass manche Personen weniger (oder mehr) bereit werden, an politischen Umfragen (bspw. Wahlumfragen) teilzunehmen.  Dabei unter­suche ich, welche Personen­gruppen nach welchen Arten von politischen Ereignissen in Umfrageergebnissen unter­repräsentiert sind. Ausgehend davon analysiere ich, ob diese Verzerrungen in Stichproben auch dazu führen, dass die Messungen politischer Phänomene verfälscht werden.

Für alle, die noch nicht so tief in das Thema Data Science eingestiegen sind: Wie würden Sie einem Kind erklären, woran Sie arbeiten?

Ich unter­suche, wann und warum manche Personen nicht (mehr) an Umfragen über Politik teilnehmen möchten.

Alle sprechen über Data Science – wie würden Sie die Bedeutung des Themas für sich selbst in drei Worten beschreiben?

Interdisziplinäres, vielseitiges Forschungs­instrument

Welche Berührungs­punkte mit Data Science hat Ihre Arbeit? Welche Methoden nutzen Sie bereits und welche wären zukünftig interessant für Sie?

Sowohl für meine Dissertation als auch im Projekt, in dem ich angestellt bin, arbeite ich nahezu ausschließlich mit Paneldaten (d.h. Daten, bei denen dieselben Personen zu mehreren Zeitpunkten über einen längeren Zeitraum befragt wurden). Diese Daten analysiere ich mithilfe quantitativer Methoden und Modellierungen. Zusätzlich wende ich im Rahmen meiner Doktorarbeit Simulations­verfahren an, sogenannte agenten­basierte Modelle. In den Sozial­wissenschaften etablieren sich zudem auch immer stärker Methoden bspw. zur quantitativen Textanalyse, die auch in meiner Forschung zunehmend eine Rolle spielen. Alle diese Methoden fallen unter den Term „Data Science“.

Wie hoch ist der Wert von Data Science für Ihre Arbeit? Wäre Ihre Forschung ohne Data Science überhaupt möglich?

Der Wert ist für meine Arbeit sehr hoch. Alle Bereiche meiner Arbeit, die sich auf rein theoretischer und konzeptioneller Ebene bewegen, kommen natürlich auch ohne Data Science aus. Doch sobald es darum geht, meine Fragestellungen und Annahmen empirisch zu prüfen, wäre meine Forschung ohne Data Science nicht möglich.

Welche Entwicklungs­möglichkeiten sehen Sie für das Thema Data Science in Bezug auf Ihr Fach­gebiet?

Besonders im Bereich des maschinellen Lernens und der Analyse großer, auch unstrukturierterer Datenmengen, wie bspw. Texten, Bildern oder Videos sehe ich große Entwicklungs­möglichkeiten. In den vergangenen Jahren werden diese Ansätze immer häufiger angewandt und eröffnen viele Möglichkeiten, um neue Fragestellungen zu unter­suchen oder etablierte Forschungs­fragen mit neuen Methoden zu beleuchten.

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