Mitarbeitendenverzeichnis

Die vielen Gesichter von GESIS

Service

  • GLES Panel
  • Nutzung von Ansätzen maschinellen Lernens (z.B. maschinelles Kodieren offener Antworten)
  • Programmierung von Websurveys

Forschung

  • Kodierung und Analyse offener Nennungen
  • Machine Learning/AI

Veröffentlichungen

Zeitschriftenaufsatz

Schonlau, Matthias, Julia Weiß, and Jan Marquardt. 2023. "Multi-Label Classification of Open-Ended Questions with BERT." 2023 Big Data Meets Survey Science (BigSurv) 1-8. doi: https://doi.org/10.1109/BigSurv59479.2023.10486634.

Riebe, Frauke, and Jan Marquardt. 2022. "Klimawandel & Wahlentscheidung 2021 – eine Frage des Alters?" easy_social_sciences (67): 39-48. doi: https://doi.org/10.15464/easy.2022.06.

Arbeits- und Diskussionspapier

Weiß, Julia, Jan Marquardt, Jan Eric Meurer, and Stefan Eschenwecker. 2023. Das Codierschema des "wichtigsten politischen Problems in Deutschland" der German Longitudinal Election Study. GESIS Papers 9. Köln: GESIS. doi: https://doi.org/10.21241/ssoar.89818.

Daten/Software

Weiß, Julia, Jan Marquardt, Stefan Eschenwecker, Jan Eric Meurer, and Philipp Höbener. 2023. GLES Codierung des wichtigsten politischen Problems (2018-2022). doi: https://doi.org/10.4232/1.14200.

Sonstiger Artikel

Schick, Lukas, Jan Marquardt, and Imke Maier-Lohmann. 2024. "Das Bündnis Sahra Wagenknecht zur Europawahl 2024 – eine Untersuchung seiner Wähler*innen mit den Daten des GLES Panel." GESIS Blog: Growing Knowledge in the Social Science. GESIS. doi: https://doi.org/10.34879/gesisblog.2024.84.

Konferenzbeitrag

Marquardt, Jan, and Julia Weiß. 2024. "Resource-efficient Sequential Coding of the Most Important Problem with a Large Language Model ." ECPR 2024: General Conference, University College Dublin, Dublin, 2024-08-13.

Weiß, Julia, and Jan Marquardt. 2024. "Using the Large Language Model BERT to categorize open-ended responses to the "most important political problem" in the German Longitudinal Election Study (GLES)." GOR 24: General Online Research Conference, Rheinische Fachhochschule Cologne, Köln, 2024-02-23.

Schonlau, Matthias, Julia Weiß, and Jan Marquardt. 2023. "Multi-label classification of open-ended questions with BERT." BigSurv23 - Big Data Meets Survey Science, Universidad San Francisco de Quito, Quito, 2023-10-28.

Marquardt, Jan, and Julia Weiß. 2023. "Using machine learning to classify open-ended answers to ‘the most important problem’ question in a longitudinal manner." ESRA 2023: 10th Conference of the European Survey Research Association, Milan, University of Milan, 2023-07-19.

Beitrag nicht auf Konferenz

Marquardt, Jan, and Julia Weiß. 2024. "The Automated Coding of 400,000 Open-Ended Answers to the "Most Important Political Problem" Question in the German Longitudinal Election Study (GLES)." Wahlstudientreff „DACH 2024“, Universität Wien, Wien, 2024-03-15.

Weiß, Julia, and Jan Marquardt. 2024. "Using the Large Language Model BERT to categorize open-ended responses to the "most important political problem" in the German Longitudinal Election Study (GLES)." 15. Wissenschaftliche Tagung des ADM, der ASI und des Statistischen Bundesamtes, Statistische Bundesamt (Destatis), Wiesbaden, 2024-06-21.

Roßmann, Joss, and Jan Marquardt. 2023. "Eine vergleichende Untersuchung zwischen Stichproben und Erhebungsmodi des GLES Panels 2016-2022." 15. Workshop der Panelsurveys im deutschsprachigen Raum, Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung, Berlin, 2023-03-30.

Weiß, Julia, and Jan Marquardt. 2023. "Using machine learning to classify open-ended answers to 'the most important problem' question in a longitudinal manner." Wahlstudientreff DACH 2023, Goethe University of Frankfurt, Frankfurt, 2023-03-02.

Sonstiges

Marquardt, Jan, and Frauke Riebe. 2023. "Einführung in die Programmierung von Websurveys: Workshop bei Gesis Training." GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, Mannheim.

Marquardt, Jan, and Frauke Riebe. 2022. "Einführung in die Programmierung von Websurveys: Workshop bei Gesis Training." GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, Mannheim.