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Forschung

GESIS - für eine forschungsbasierte Infrastruktur

GESIS ist eine forschungsbasierte Infrastruktureinrichtung für die Sozialwissenschaften und führt eigene kontinuierliche und interdisziplinäre Forschung durch. Die Ergebnisse unserer Forschung dienen sowohl der Gewinnung wissenschaftlicher Erkenntnis, als auch der nachhaltigen Verbesserung unserer Angebote für die Sozialwissenschaften.

Für GESIS steht die Qualität von Daten im Mittelpunkt. GESIS strebt nicht nur danach, qualitativ hochwertige Forschungsdaten bereitszustellen. Wir möchten Forschenden mit unseren Methoden und Tools in die Lage versetzen, selbst einzuschätzen, wie hoch die Qualität von Forschungsdaten ist.

Mit unserer Forschungsarbeit in den Bereichen Survey Methodology, Computational Methods, Research Data Management und Substantive Research erweitern und optimieren wir stetig unser Angebotsportfolio, mit dem wir Forschende unterstützen, die mit quantitativen Daten zu sozialwissenschaftlichen Fragestellungen arbeiten und selbst Beiträge zu grundlegenden inhaltlichen Fragestellungen leisten.

Forschungsarbeit bei GESIS

  • Münch, Felix Victor. 2026. "From Reputation Accumulation to Resonance Mining: Shifting Social Media Influence Mechanics in Times of Heteronomous Algorithmic Curation." The Impact of Social Media on Democracy: Final conference of the EU project "Social Media for Democracy (SoMe4Dem) - Understanding the causal mechanisms of digital citizenship" , Harnack-Haus der Max-Planck-Gesellschaft, Berlin, 2026-01-15. https://some4dem.eu/activities/event-series/the-impact-of-social-media-on-democracy.
  • Bleier, Arnim, and Felix Victor Münch. 2025. "Demo of the GESIS Methods Hub." 2025 NFDI4DS Conference, Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS, Berlin, 2025-11-25.
  • Münch, Felix Victor. 2025. "Tik-Talk-Tok - Messung von Resonanzen zwischen politischen Fernseh-Talkshows und TikTok-Kanälen öffentlicher Sprecher während der Bundestagswahl 2025." Informationsräume im Umbruch: Desinformation, politische Influencer und mediale Strategien in Krisenzeiten, Zentrum Informationsarbeit Bundeswehr, Berlin, 2025-11-27.
  • Twyman, Marlon, Sarah Rajtmajer, Vivek Kumar Singh, Fred Morstatter, Haiming Liu, Jun Sun, Katherine Ognyanova, and Matthew S. Weber, ed. 2025. Websci '25: Proceedings of the 17th ACM Web Science Conference 2025. New York: Association for Computing Machinery. doi: https://doi.org/10.1145/3717867.
  • Otto, Wolfgang, Lu Gan, Sharmila Upadhyaya, Saurav Karmakar, and Stefan Dietze. 2026 (Forthcoming). "GSAP-ERE: Fine-Grained Scholarly Entity and Relation Extraction Focused on Machine Learning." In Proceedings of the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26), Proceedings of the Conference on Artificial Intelligance (AAAI). Washington DC: AAAI Press.