Die vielen Gesichter von GESIS
Vita
Ich bin derzeit Doktorand bei GESIS und arbeite im Rahmen des HYBRIDS-Projekts an der Entwicklung hybrider Methoden zur Eindämmung von Hassreden in sozialen Medien. Beraten werde ich von Prof. Dr. Claudia Wagner und Dr. Dennis Assenmacher.
Zuvor war ich Senior Data Scientist bei Coursera und arbeitete an der Erstellung von NLP-Modellen für die automatisierte Bewertungsunterstützung und dem Aufbau einer Cloud-Architektur für die Modellbereitstellung.
Ich habe 2021 meinen Master in Informatik an der University at Buffalo (State University of New York) mit Spezialisierung auf NLP und Computational Social Science abgeschlossen,
wo ich von Dr. Kenneth Joseph beraten wurde und meine Abschlussarbeit den Titel "Empirical Methods in Trying to Predict How People Label Others“.
Forschung
Hybrid Data Generation and Retrieval for the Detection of Online HarrassmentVeröffentlichungen
Beitrag im Sammelwerk
Madani, Navid, Rabiraj Bandyopadhyay, Michael Miller Yodder, Stefan M. McCabe, Briony Swire Thompson, and Kenneth Joseph. 2025 (Forthcoming). "Measuring Dimensions of Self-Presentation in Twitter Bios and their Links to Misinformation Sharing." In Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media 2025, edited by Yelena Mejova, Jisun An, and Yu-Ru Lin, Association for the Advancement of Aritificial Intelligence. https://arxiv.org/abs/2305.09548.
Bandyopadhyay, Rabiraj, Dennis Assenmacher, Jose M. Alonso-Moral, and Claudia Wagner. 2024. "Sexism Detection on a Data Diet." In Websci Companion '24: Companion Publication of the 16th ACM Web Science Conference, edited by Raphael Heiberger, Ujwal Gadiraju, Marc Spaniol, Katharina Kinder-Kurlanda, Agnieszka Falenska, Afra Mashhadi, Jun Sun, Sierra Kaiser, and Steffen Staab, 94-102. New York: ACM. doi: https://doi.org/10.1145/3630744.3663609.
Arbeits- und Diskussionspapier
Madani, Navid, Rabiraj Bandyopadhyay, Michael Miller Yodder, and Kenneth Joseph. 2023. Measuring Stereotypes using Entity-Centric Data. ArXiV Preprint. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.09548.