KOMMUNIKATIONS- UND MEDIENWISSENSCHAFT

Anke Stoll M. A.

Anke Stoll M. A.

Wiss. Mitarbeiterin

Postadresse
Kommunikations- und Medienwissenschaft
Juniorprofessur für politische Online-Kommunikation
Universitätsstr. 1, 40225 Düsseldorf

Besucheradresse
Gebäude 37.03, Ebene 4, Raum 4.11
Ulenbergstr. 127, 40225 Düsseldorf

Tel:Tel: 0211 / 81-14650

Fax:Fax: n.v.

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Sprechstunde (Vorlesungszeit): n.v.
Sprechstunde (vorlesungsfreie Zeit): n.v.

Curriculum Vitae

Seit 07/2018
Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Projekt "Deliberative Diskussionen im Social Web (DEDIS)" bei Jun.-Prof. Dr. Marc Ziegele, Institut für Sozialwissenschaften, Abteilung Kommunikations- und Medienwissenschaft, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf.

10/2014- 07/2018
Masterstudium der Kommunikationswissenschaft an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster. Titel der Abschlussarbeit: Textklassifikation mit Machine Learning.

10/2010 - 07/2014
Bachelorstudium Kommunikations- und Medienwissenschaft an der Universität Leipzig.

Forschungsschwerpunkte

  • Politische Onlinepartizipation und -deliberation
  • Machine Learning & Deep Learning
  • Machinelle Sprachverarbeitung - Text Mining, Natural Language Processing
  • Methoden der Kommunikationswissenschaft
  • Automatisierte Inhaltsanalyse

Preise und Auszeichnungen

  • Paul Lazarsfeld-Stipendium (2018)

Vorträge

Ziegele, M., Jünger, F. & Stoll, A. (2020). Ein Feldexperiment zu den Effekten diskursiver Moderation auf das Verhalten von Kommentarverfasser*innen. Vortrag auf der Jahrestagung der DGPuK, München, 10.-12. März 2020.

Risch, J., Stoll, A., Ziegele, M. & Krestel, R. (2019). hpiDEDIS at GermEval 2019: Offensive Language Identification using a German BERT model. Vortrag auf der Tagung: „15th Conference on Natural Language Processing (KONVENS 2019)”. Erlangen, 09.-11. Oktober 2019.


Stoll, A. & Ziegele, M. (2019). Automatisierte Erkennung von Inzivilität in politischen Online-Diskussionen. Vortrag auf der Tagung „Datafizierte Gesellschaft: Praktiken, Prozesse und Folgen der Datafizierung“, Bonn, 24.-25. September 2019.

Kelm, O., Bormann, M., Dohle, M., Stoll, A. & Vowe, G. (2019). Werden Heranwachsende anders informiert als Erwachsene? Ein Vergleich der Berichterstattung über Flucht, Migration und Integration im Jahr 2018. Vortrag auf der Tagung „Flucht, Migration und Integration in den Medien”, Düsseldorf, 12.-13. Juli 2019. 

Ziegele, M., Stoll, A., Küchler, C. & Naab, T. (2019). Diskriminierung in Online-Diskussionen:

Geschlecht und Inzivilität in User-Kommentaren. Vortrag auf der Jahrestagung der DGPuK, Münster, 09.-11. Mai 2019.

Stoll, A., Küchler, C., Ziegele, M. & Naab, T. (2019). Gender and Incivility in Online Discussions. Vortrag auf der 69th Annual ICA Conference, Washington, D.C., USA, 24.-28. Mai 2019

Stoll, A. & Ziegele, M. (2018). Classifying Incivility in User Comments. Poster auf der European Symposium Series on Societal Challenges in Computational Social Science, 05.-07. Dezember, Köln.

Wiencierz, C & Stoll, A. (2017). Wahrgenommene Risiken in einer Sharing Economy. Vortrag auf der Jahrestagung der DGPuK, 30. März - 1. April, Düsseldorf.

Stoll, A. & Pelzer, E. (2016). Valenzanalyse auf Facebook mit automatisierter Inhaltsanalyse. Vortrag auf der Tagung der DGPuK-Fachgruppe Mediensprache – Mediendiskurse, 18. - 20. Februar, Innsbruck.

Publikationen

Stoll, A. (2020). Supervised Machine Learning mit Nutzergenerierten Inhalten: Oversampling für nicht balancierte Trainingsdaten. Publizistik, 65(2), 233-251.

Stoll, A., Ziegele, M., & Quiring, O. (2020). Detecting Impoliteness and Incivility in Online Discussions: Classification Approaches for German User Comments. Computational Communication Research2(1), 109-134.

Risch, J., Stoll, A., Ziegele, M., & Krestel, R. (2019). hpiDEDIS at GermEval 2019: Offensive Language Identification using a German BERT model. In Preliminary proceedings of the 15th Conference on Natural Language Processing (KONVENS 2019). Erlangen, Germany: German Society for Computational Linguistics & Language Technology (pp. 403-408).

Oberstrass, A., Romberg, J., Stoll, A., & Conrad, S. (2019, June). HHU at SemEval-2019 Task 6: Context Does Matter-Tackling Offensive Language Identification and Categorization with ELMo. In Proceedings of the 13th International Workshop on Semantic Evaluation (pp. 628-634).