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Schnettler, S. & J. Huinink (2024). Biosocial and evolutionary approaches in sociology. Special Issue, Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie. SpringerVS. (Open Access)

Lena Dahlhaus

Curriculum Vitae

Lena Dahlhaus ist Lehrkraft für besondere Aufgaben am Institut für Sozialwissenschaften und bietet am Arbeitsgebiet „Methoden der empirischen Sozialforschung“ Lehrveranstaltungen im BA Sozialwissenschaften und MA Social Sciences an.  

Neben ihrem fachdidaktischen Schwerpunkt in der Statistik- und Methodenlehre interessiert sie sich für Natural Language Processing, Datenvisualisierung, Survey-Methodologie und die Integration qualitativer und quantitativer Methoden.

Beruflicher Werdegang

9/2023 – heute

Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

Fakultät I - Institut für Sozialwissenschaften

Arbeitsgruppe Methoden der empirischen Sozialforschung

Lehrkraft für besondere Aufgaben (LfbA)


10/2022 – 8/2023

Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

Fakultät I - Institut für Sozialwissenschaften

Arbeitsgruppe Methoden der empirischen Sozialforschung

Projekt: Kuratierte Methodenlehre für den "flipped classroom" im 21. Jahrhundert

Wissenschaftliche Mitarbeiterin

04/2022 – 9/2022

Universität Bremen

Fachbereich 08 Sozialwissenschaften

Arbeitsgruppe Statistik und empirische Sozialforschung

Lektorin für Statistik
 

10/2021 – 1/2022

Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

Fakultät I - Institut für Sozialwissenschaften

Arbeitsgruppe Methoden der empirischen Sozialforschung

Lehrkraft für besondere Aufgaben (LfBA)


10/2019 – 3/2022

Universität Bremen

Fachbereich 08 Sozialwissenschaften

Lehrbeauftragte für Statistik I, Statistik II und Datenanalyse mit R
 

10/2018 – 09/2020

Universität Bremen

Masterstudium Soziologie und Sozialforschung
 

10/2015 – 09/2018

Universität Bremen

Bachelorstudium Soziologie

Publikationen

Engel, U., & Dahlhaus, L. (2022). Artificial Intelligence and the Labor Market: Expected Development and Ethical Concerns in the German and European Context. In Robots in Care and Everyday Life - Future, Ethics, Social Acceptance. Springer.

Engel, U., & Dahlhaus, L. (2022). The Bremen AI Delphi Study. In Robots in Care and Everyday Life - Future, Ethics, Social Acceptance. Springer.

Bosse, S., Dahlhaus, L., & Engel, U. (2021). Web data mining: Collecting textual data from web pages using R. In Handbook of Computational Social Science, Vol. 2. Routledge.

Engel, U., & Dahlhaus, L. (2021). Data Quality and Privacy concerns in Digital Trace Data: Insights from a Delphi study on machine learning and robots in human life. In Handbook of Computational Social Science, Vol 1. Routledge.

(Stand: 05.11.2024)  | 
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