Dr. Gregor Wiedemann

Dr. Gregor Wiedemann

Projektleiter

Standort Hamburg

Kurzprofil

Gregor Wiedemann studierte Politikwissenschaft und Informatik in Leipzig und Miami, USA. 2016 promovierte er am Institut für Informatik in der Abteilung Automatische Sprachverarbeitung (ASV, Prof. Gerhard Heyer) der Universität Leipzig zu den Möglichkeiten der Automatisierung von Diskurs- und Inhaltsanalysen mit Hilfe von Text Mining und Verfahren des maschinellen Lernens. Im Anschluss arbeitete er als Postdoc in der Abteilung Language Technology (LT, Prof. Chris Biemann) der Universität Hamburg. Dabei entstandene Arbeiten beschäftigen sich unter anderem mit Methoden zur unüberwachten Informationsextraktion für die Unterstützung investigativer Recherchen in unbekannten Dokumentbeständen (siehe newsleak.io) und mit der Analyse von Hass- und Gegenrede in sozialen Medien.

Was interessiert mich am Gesellschaftlichen Zusammenhalt

Ich erforsche in meiner Arbeit wie mit Hilfe computergestützter Verfahren sehr große digitale Textmengen ausgewertet werden können. Vor dem Hintergrund der Digitalisierung und der zunehmenden Bedeutung sozialer Netzwerke können diese Verfahren dazu beitragen, die gesellschaftlichen Diskurse in denen die Grundlagen unseres demokratischen Zusammenlebens verhandelt werden, besser zu verstehen. Über welche Werte wird in digitalen Auseinandersetzungen gestritten? Kommt es zu einer Normalisierung antidemokratischer Haltungen in öffentlichen Diskursen? Wo werden Grenzen für demokratische Beteiligung markiert und wie kann man Hassrede effektiv begegnen?

Forschungsprojekte

HAM_F_04
FGZ-Standort Hamburg

(Social) Media Observatory

Publikationen (Auswahl)

Fedtke, Cornelia/ Wiedemann, Gregor (2020): Hass- und Gegenrede in der Kommentierung massenmedialer Berichterstattung auf Facebook. Eine computergestützte kritische Diskursanalyse. In: Peter Klimczak, Christer Petersen und Samuel Schilling (Ed.): Die Gesellschaft im Spiegellabyrinth sozialer Medien: Springer, [im Erscheinen].

Wiedemann, Gregor (2019): Proportional Classification Revisited. Automatic Content Analysis of Political Manifestos Using Active Learning. In: Social Science Computer Review (37), 135-159.

Gründer-Fahrer, Sabine/ Schlaf, Antje/ Wiedemann, Gregor/ Heyer, Gerhard (2018): Topics and topical phases in German social media communication during a disaster. In: Natural Language Engineering 24 (2), 221 -264.

Wiedemann, Gregor (2017): Vertrauen und Protest. Eine exemplarische Analyse des Demonstrationsgeschehens in der BRD mithilfe von Text Mining in diachronen Zeitungskorpora. In: Michael Haller (Ed.): Öffentliches Vertrauen in der Mediengesellschaft. Köln: Herbert von Halem Verlag.

Wiedemann, Gregor (2016): Text Mining for Qualitative Data Analysis in the Social Sciences. A Study on Democratic Discourse in Germany. Wiesbaden: Springer VS (Kritische Studien zur Demokratie).

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