Dr. Daniel Röchert

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

2012-2016

Bachelor of Science: Medien- und Kommunikationsinformatik, Hochschule Rhein-Waal

Beruflicher Werdegang

Seit 2018

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

2017

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

2017

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

2016

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

2015-2016

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

 

2015

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

2014 Studentische Hilfskraft an der Hochschule Rhein-Waal: IT Support am Campus Kamp-Lintfort

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.

Röchert, D., Shahi, GK., Neubaum, G., Ross, B., & Stieglitz, S (2021). The Networked Context of COVID-19 Misinformation: Informational Homogeneity on YouTube at the Beginning of the Pandemic. Online Social Networks and Media (OSNEM), DOI: https://doi.org/10.1016/j.osnem.2021.100164.

Cabrera, B., Ross, B., Röchert, D., Brünker, F. & Stieglitz, S (2021). The influence of community structure on opinion expression: an agent-based model. J Bus Econ. https://doi.org/10.1007/s11573-021-01064-7​

Röchert, D., Neubaum, G., Ross, B. & Stieglitz, S (2022). Caught in a networked collusion? Homogeneity in conspiracy-related discussion networks on YouTubeInformation Systems, DOI: https://doi.org/10.1016/j.is.2021.101866.

Röchert, Cargnino, & Neubaum (2022). Two sides of the same leader: an agent-based model to analyze the effect of ambivalent opinion leaders in social networks. Journal of Computational Social Science. https://doi.org/10.1007/s42001-022-00161-z

 

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., Shahi, GK., Neubaum, G. & Stieglitz, S. (2022). Political Polarization in Times of Crisis: Ideological Bias of News Coverage of the COVID-19 Pandemic on YouTube. International Communication Association (ICA), Paris, May 2022

Röchert, D., Cargnino, M., & Neubaum, G. (2021). When the Leader takes it all: An Agent-Based Model on the Effects of Ambivalent Opinion Leaders. 71st Conference of the International Communication Association (ICA), Virtual Meeting, 27th – 31st May 2021.

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 MedienPsychologie in Österreich5, 384-390.