Das interdisziplinäre DFG-Projekt "Combining Surveys and Digital Tracking Data for Mental Health Research from a Computational Social Science Perspective (COSDIMH)" konzentriert sich auf methodische Herausforderungen bei der Messung der Beziehung zwischen psychischer Gesundheit (Mental Health, MH) und digitaler Mediennutzung (Digital Media Use, DMU). Unser Ziel ist es, Innovationen zu fördern, indem wir uns auf die Kombination verschiedener DMU- und MH-Messungen in Umfragedaten und digitalen Tracking-Daten konzentrieren. Wir vergleichen Messungen innerhalb und zwischen Umfragen und digitalen Tracking-Daten, um ihre Validität und Reliabilität zu analysieren. Wir untersuchen kurzfristige dynamische Interaktionen zwischen DMU- und MH-Messungen, indem wir verschiedene Messungen aus mehreren Umfragen und digitalen Tracking-Daten kombinieren. Schließlich analysieren wir die Kausalität der Beziehung zwischen DMU und MH in einem experimentellen Rahmen und implementieren personalisierte Interventionen. Wir zeigen bewährte Verfahren, Methoden und potenzielle Fallstricke für solche kombinatorischen Forschungsansätze auf.

Das Projekt wird in enger Zusammenarbeit mit Prof. Tobias Koch von der FSU Jena und mit der GESIS durchgeführt und ist Teil des DFG-Schwerpunktprogramms “New Data Spaces for the Social Sciences” (SPP 2431).

Sie werden in ein gut organisiertes, unterstützendes und international vernetztes Team eingebunden und arbeiten mit an einem innovativen und interdisziplinären Forschungsprojekt. Hierbei haben Sie eine engagierte Betreuung mit einschlägiger inhaltlicher und methodischer Expertise (Prof. Dr. E. Domahidi und Prof. Dr. T. Koch). Sie erwarten verantwortungsvolle, interessante und abwechslungsreiche Aufgaben mit vielfältigen Gestaltungsspielräumen. Zudem besteht die Möglichkeit zur publikationsbasierten Promotion sowie das Angebot zu vielseitigen Weiterqualifikationsmöglichkeiten im fachlichen und überfachlichen Bereich.

Wir verfügen über eine hervorragende Ausstattung und Infrastruktur.

Die Besetzung der Stelle kann spätestens zum 01.10.2024 erfolgen.

Ihre Aufgaben

Die Stelle umfasst folgende Aufgabengebiete:

• Beteiligung an einem interdisziplinären DFG-Projekt und Zusammenarbeit mit verschiedenen Kooperationspartnern
• Literaturrecherche und Aufarbeitung des Forschungsstandes zur Messung des Verhältnisses von MH und DMU
• Konzeption und Durchführung von Befragungen und digitalen Trackingstudien
• Mitwirkung bei Datenerhebung, Datenbereinigung und Datenanalyse im Projekt
• Vorbereitung von und Mitarbeit an Konferenzteilnahmen und –beiträgen sowie an Zeitschriftenpublikationen
• Unterstützung der Abteilung bei administrativen Aufgaben im Zusammenhang mit dem Projekt
• Organisation von Workshops und Mitarbeit an der Wissenschaftskommunikation im Rahmen des Projektes

Ihr Profil

Für die Teilnahme am Auswahlverfahren wird vorausgesetzt:

• exzellenter wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master/ Dipl. (Univ.)) Kommunikationswissenschaft oder einer artverwandten Disziplin (z.B. Psychologie)
• fortgeschrittene Forschungskompetenzen und ausgezeichnete Kenntnisse der quantitativen Datenanalyse (in R, Python oder ähnlichen Anwendungen)
• Programmierkenntnisse in R, Python oder einer anderen Programmiersprache oder ein starkes Interesse an der Aneignung dieser Kenntnisse
• gute Kenntnisse von Computational Social Science Methoden, insbesondere der computationalen Textanalyse oder ein starkes Interesse an der Aneignung dieser Kenntnisse
• sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Darüber hinaus sind wünschenswert:

• Interesse an interdisziplinärer Zusammenarbeit
• selbstständige und verantwortungsbewusste Arbeitsweise, Kommunikationsfähigkeit und Teamfähigkeit

Bitte weisen Sie die in der Stellenausschreibung geforderten Qualifikationen anhand von Urkunden sowie Zeugnissen nach.

Ihre Bewerbung muss mindestens die folgenden Unterlagen enthalten:

• Anschreiben
• Lebenslauf
• Urkunde/Zertifikat über Master-/Diplom (oder vorläufige Bescheinigung)
• Studienübersicht inkl. Bewertungen (Transcript of Records)

Die Stelle ist nicht teilbar.

Was wir Ihnen bieten:

• attraktive tarifliche Vergütung (lt. TV-L) inkl. der Gewährung einer Jahressonderzahlung
• Urlaubsanspruch von 30 Tagen im Kalenderjahr und zusätzliche freie Tage am 24./ 31.12.
• flexibles Arbeitszeitmodell
• VBL - Altersvorsorge im öffentlichen Dienst

Von individueller Förderung mit vielseitigen Weiterbildungsmöglichkeiten bis hin zu einer Vielzahl von Angeboten zum Thema Gesundheit und Freizeitgestaltung erwartet Sie an der TU Ilmenau ein wertschätzendes Arbeitsumfeld einer renommierten Universität. Über ein attraktives, familienfreundliches Arbeitszeitmodell hinaus profitieren Sie von Vorteilen wie die Nutzung der Mensen des Studierendenwerks Thüringen, sowie Teilnahme an den verschiedenen attraktiven Sportangeboten des Universitätssportzentrums.