Multimodale Kommunikation, Soziale Interaktion & Technologie (Prof. Dr. Karola Pitsch)

Schwerpunkte

Eine Reihe von forschungsrelevanter Icons werden mit einander verbunden. Darunter sind beispielweise eine Kamera, ein Notizblock und Zahnräder.

Multimodale Kommunikation

  • Konversationsanalyse
  • Interaktionale Linguistik
  • Mobiles Eye-Tracking
  • Multi-sensorische Daten

Museum, Theater, Shopping, Kognitive Einschränkung 

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Workplace Studies

  • Interaktion in komplexen Arbeitssettings
  • Objekte, Mobilität, Technologie
  • Digitalisierung von Kommunikation
  • Video-Ethnographie, Interview, Fokusgruppen

Medizinische Notfallkommunikation, Übung von Großschadenslagen

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Mensch-Roboter-Interaktion

  • Social Robotics
  • Conversational User Interfaces, AR
  • Design & Evaluierung
  • Assistenz-System im Alltag

Museums-Roboter, Virtueller Agent, Kalender-Management

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Team

Professorin für multimodale Kommunikation, Soziale Interaktion & Technologie Prof. Dr. Karola Pitsch

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Büro: R12 T03 E18

Kontakt
 +49.201.183 3917
karola.pitsch@uni-due.de               

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Sekretariat Ina Schläfke

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Raum: R12 T03 E15

Kontakt
  +49.201.183 2807
ina.schlaefke@uni-due.de

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Wissenschaftlicher Mitarbeiter Maximilian Krug

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Büro: R12 T03 F12

Kontakt
  +49.201.183 6375
maximilian.krug@uni-due.de          

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Wissenschaftliche Mitarbeiterin Joline Scheffler

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Büro: R12 T03 F07

Kontakt
 +49.201.183 7000
joline.scheffler@uni-due.de

 

Studentische Mitarbeiter*innen

  • Vivien Ebben

  • Paula Kuhn

  • Felix Bergmann

  • Ani Khachatryan

Aktuelle Neuigkeiten

November 2020 Methodenkurs für MA-Studierende

Bereits zum zweiten Mal kooperiert das Multimodal Interaction & Eye-Tracking Lab  mit dem SociolinguisticsLab von Prof. Dr. Isabelle Buchstaller (English Linguistics).

Das gemeinsame Projekt ist ein semesterbegleitender Kurs, bei dem interessierte Studierende nicht nur "typische" kommunikationswissenschaftliche Themen  (Tranksription nach GAT2 oder multimodale Annotation), sondern auch Methoden wie das Coding in ELAN, Datenvisualisierung in R sowie Einführungen zu MaxQDA, Praat, QGIS und LaBB-CAT kennenlernen. So können sich Studierende ein breites methodisches Wissen aufbauen, um empiritsche Fragen verständig angehen zu können.

Bei Interesse Zugang per Mail an: maximilian.krug@uni-due.de

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