Curriculum Vitae von Daniel Röchert, M.Sc.

Daniel Röchert, M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Anschrift: Forsthausweg 2, 47057 Duisburg
Raum: LF 218
Sprechstunde: nach Vereinbarung
Telefon: +49 203 379 - 2630
E-Mail: daniel.roechert@uni-due.de

Forschungsinteressen

  • Social Media Analytics
  • Machine Learning & Deep Learning
  • Predictive Analytics
  • Information Systems

Akademischer Werdegang

2016-2017
Master of Science: Information Engineering and Computer Science, Hochschule Rhein-Waal.
Thema der Abschlussarbeit: Workload Prediction using Apache Spark and R in a Mainframe Operating System

2012-2016
Bachelor of Science: Medien- und Kommunikationsinformatik, Hochschule Rhein-Waal.
Thema der Abschlussarbeit: Big-Data Analyse von Kino- und Wetterdaten mit begleitender Sentiment Analyse

Beruflicher Werdegang

Seit 2018
Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Nachwuchsforschungsgruppe "Digital Citizenship in Network Technologies" (DICINT), Universität Duisburg-Essen

05.2017-10.2017
Hilfswissenschaftler bei der IBM Deutschland Research und Development GmbH im Bereich z/OS und Cognitive Computing in Böblingen

02.2017-05.2017
Praktikum bei der IBM Deutschland Research und Development GmbH im Bereich z/OS und Cognitive Computing in Böblingen

03.2016-11.2016
Hilfswissenschaftler am Fraunhofer Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme (IMS) im Bereich Datenmanagementsysteme in Duisburg

07.2015-02.2016
Hilfswissenschaftler am Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO) in der Abteilung Web Application Engineering in Stuttgart

03.2015-07.2015
Praktikum am Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO) in der Abteilung Web Application Engineering in Stuttgart

02.2014-05.2014
Studentische Hilfskraft an der Hochschule Rhein-Waal: IT Support am Campus Kamp-Lintfort

Forschungsprojekte

2015-2016
Studentische Mitarbeit am Verbundforschungsprojekt des Fraunhofer IAO „Future Self Service“ (gefördert durch mehrere Verbundpartner)

2014-2015
Studentische Mitarbeit am Projekt „Bürger-App Dorsten

2013-2015
Studentische Mitarbeit am Projekt der Hochschule Rhein-Waal „Kamp-Lintfort leuchtet“ (gefördert durch die Stadtwerke Kamp-Lintfort, die Sparkassen-Kulturstiftung Rheinland, die Stiftung der Sparkasse Duisburg, die RWE Deutschland AG und die RAG Montan Immobilien GmbH)

Publikationen

Journal-Beiträge

Röchert, D., Neubaum, G., Ross, B.,  Brachten, F., & Stieglitz, S (2020). Opinion-based Homogeneity on YouTube: Combining Sentiment and Social Network AnalysisComputational Communication Research (CCR) 2(1), pp. 81–108, DOI: https://doi.org/10.5117/CCR2020.1.004.ROCH.

Beiträge in Tagungsbänden und Sammelwerken

Röchert, D., Weitzel, M., Ross, B. (2020). The homogeneity of right-wing populist and radical content in YouTube recommendations. In International Conference on Social Media and Society (SMSociety ’20), Toronto, July 2020, 245-254. DOI: https://doi.org/10.1145/3400806.3400835. 

Röchert, D., Neubaum, G.Stieglitz, S (2020). Identifying Political Sentiments on YouTube: A Systematic Comparison regarding the Accuracy of Recurrent Neural Network and Machine Learning Models. In 2nd Multidisciplinary International Symposium on Disinformation in Open Online Media (MISDOOM2020), Leiden, 2020. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61841-4_8.

Konferenzbeiträge

Röchert, D., Neubaum, G., Ross, B., & Stieglitz, S (2020, May). Caught in a Networked Complot? Analyzing Homogeneity in Conspiracy-Related Discussion Networks on YouTube. Paper presented at the Annual Meeting of the International Communicaton Association (ICA), Converted from Australia to virtual due to COVID-19, May 2020.

Röchert, D., Neubaum, G.Stieglitz, S (2020, May). Identifying Political Sentiments on YouTube: A Systematic Comparison regarding the Accuracy of Recurrent Neural Network and Machine Learning Models. Paper presented at the Annual Meeting of the International Communicaton Association (ICA), Converted from Australia to virtual due to COVID-19, May 2020.

Röchert, D., Neubaum, G. Ross, B., Brachten, F., & Stieglitz, S. (2019, September). Digitale Arenen auf YouTube: Untersuchung von meinungsbasierter Homogenität mit Hilfe von Sentiment- und Netzwerkanalysen. Paper to be presented "Die datafizierte Gesellschaft: Praktiken, Prozesse und Folgen der Datafizierung", Bonn, DE, September 2019.

Röchert, D., Neubaum, G. Ross, B., Brachten, F., & Stieglitz, S. (2019, May). Can You Hear the Echo? Combining Sentiment and Social Network Analyses to Measure Opinion-Based Homogeneity in Social Media. Paper presented at the Annual Meeting of the International Communicaton Association (ICA), Washington, DC, USA, May 2019.

Röchert, D., & Neubaum, G. (2019, February). The networked collusion - Examining the virality of conspiracy theories on YouTube. Paper presented at the Multidisciplinary International Symposium on Disinformation in Open Online Media (MISDOOM), Hamburg, DE, February 2019.

Röchert, D. (2018). Identification of opinion-based homogeneity and heterogeneity in online networks (YouTube). Paper presented at the Annual Meeting of the data2day, Heidelberg, BW, Germany, September 2018

Weitere Beiträge / Berichte

Neubaum, G., Cargnino, M., Röchert, D., & Maleszka, J. (2018). Gefangen im Netz der Gleichdenkenden? Eine medienpsychologische Analyse von (politischer) Homogenität in sozialen Medien. Psychologie in Österreich, 5, 384-390.