Anzahl offener Stellen

1

Laufzeit

01. Mar. 2026 für 3 Jahre

Bewerbungsfrist endet am

31. Jan. 2026

Finanzierung

Ja

Studienfelder

Politikwissenschaft

Beschreibung

(75%, Beginn zwischen März und Mai 2026, 3 Jahre). 

Möchten Sie verstehen, warum politische Diskussionen heute oft in Frust oder Rückzug enden,  und wollen Sie aktiv daran arbeiten, den demokratischen Austausch durch innovative  Technologie zu stärken? Reizt es Sie, exzellente sozialwissenschaftliche Forschung mit  innovativer KI-Entwicklung zu verbinden – und beides in einem Projekt mit realer  gesellschaftlicher Wirkung zusammenzuführen? Dann laden wir Sie herzlich ein, Teil unseres  Teams zu werden. 

Als PhD-Student:in im vom Bayerischen Institut für Digitale Transformation (BIDT)  geförderten Konsortialprojekt „DemocraGPT – Entwicklung eines KI-gestützten Gesprächstrainings zur Förderung demokratischen Austausches“ arbeiten Sie an der Schnittstelle von politischer Verhaltensforschung, politischer Kommunikation und Künstlicher  Intelligenz. Ziel des Projekts ist es, ein wissenschaftlich fundiertes, KI-basiertes Gesprächstraining zu entwickeln, das Bürger:innen dabei unterstützt, auch bei kontroversen politischen Meinungsverschiedenheiten im konstruktiven Dialog zu bleiben. 

Im Zentrum von DemocraGPT steht die Frage, wie politische Gespräche gestaltet sein müssen,  um Reaktanz und Polarisierung zu reduzieren und stattdessen Empathie,  Perspektivenübernahme und argumentative Offenheit zu fördern. Für ein KI-basiertes Gesprächstraining kombinieren wir psychologische Theoriebildung, experimentelle Sozialforschung sowie die Entwicklung und Evaluation von KI-gestützten Dialogsystemen. Ihre Aufgabe liegt insbesondere in der Durchführung einer mehrwelligen web-basierten Befragung  und eines groß angelegten Feldexperiments zur Evaluierung des KI-gestützten Gesprächstrainings. 

Sie arbeiten in einem interdisziplinären Team aus Politikwissenschaft, Kommunikationswissenschaft, Informatik und KI-Forschung und sind eng in alle Phasen des  Projekts eingebunden –von der Entwicklung theoretischer Konzepte über das Design von  Experimenten und die Auswertung der erhobenen Daten bis hin zur wissenschaftlichen  Publikation und zum Wissenstransfer. DemocraGPT bietet Ihnen damit die Möglichkeit, eine  eigenständige Dissertation in einem anspruchsvollen, kooperativen und gesellschaftlich hoch relevanten Forschungsumfeld zu entwickeln. 

Was wir anbieten 

• Gesellschaftliche Relevanz: Die Möglichkeit, durch Spitzenforschung einen aktiven Beitrag zur Stärkung der demokratischen Gesprächskultur und zur Reduzierung  
gesellschaftlicher Polarisierung zu leisten. 

• Innovatives Forschungsumfeld: Mitarbeit im interdisziplinären, vom BIDT geförderten  
Konsortialprojekt „DemocraGPT“ an der Schnittstelle von politischer  
Verhaltensforschung, Kommunikation und Künstlicher Intelligenz. 

• Arbeitskultur: Eine einladende, integrative Atmosphäre, in der Zusammenarbeit und  
individuelle Beiträge hoch geschätzt werden und die Ihre Karriereentwicklung  
unterstützt  
• Karriereentwicklung: Raum für eine eigenständige Dissertation in einem  
anspruchsvollen, kooperativen Umfeld mit enger Anbindung an internationale  
Forschungsnetzwerke. 

• Arbeitsort: Eine Anstellung an einer der führenden europäischen  
Forschungsuniversitäten in einer Stadt, die immer wieder für ihre hervorragende  
Lebensqualität ausgezeichnet wird 

• Vergütung: nach TVL E-13 (unverbindliche Schätzung Einstiegsgehalt: ca. 43.300 €, 1)  

• Unterstützungsangebote: Vielfältige Angebote und Vergünstigungen der LMU wie Familienunterstützung (1, 2) 

Ihre Aufgaben 

• Randomisierte Intervention: Design und statistische Auswertung eines komplexen Feldexperiments mit über 800 Teilnehmenden, um experimentell Trainingseffekte zu  
erfassen mittels eines Panel-Surveys und automatisierten KI-Gesprächen. 

• Wissenschaftliche Publikation: Mitwirkung bei der Veröffentlichung hochwertiger  
Forschungsergebnisse in führenden internationalen Fachzeitschriften. 

• Wissenstransfer: Beteiligung an Outreach-Aktivitäten um Forschungsergebnisse in  
die Zivilgesellschaft zu tragen. 

• Projektmanagement: Unterstützung bei der Organisation und Koordination im  
interdisziplinären Team zwischen LMU und TUM. 

• Ideale Qualifikationen/Profil: Es wird von keiner Person erwartet, alle unten aufgeführten Kriterien eines idealen Profils zu erfüllen. Bitte erläutern Sie in Ihrem Anschreiben, wie sich Ihr Profil auf folgenden Qualifikationen bezieht. 

• Akademischer Hintergrund: Abgeschlossener (oder kurz vor dem Abschluss stehender)  
M.A./M.Sc. in Politikwissenschaft, Psychologie, Kommunikationswissenschaft oder  
Informatik. 

• Methodenkompetenz: Fundierte Ausbildung in quantitativer Methodik einschl. guter  
Kenntnisse in R und/oder Python. Interesse an Open Science und experimenteller  
Kausalanalyse 

• Substanzkenntnis: Kenntnisse der psychologischen/politikwissenschaftlichen/  
kommunikationswissenschaftlichen Einstellungsforschung oder Literatur zu  
Polarisierung, Demokratie oder Gesprächskultur 

• Organisationskompetenz: Starke organisatorische Fähigkeiten 

• Selbstständigkeit: Fähigkeit zum eigenständigen wissenschaftlichen Arbeiten 

Bewerbung 

Wir begrüßen Bewerbungen von Frauen und Gruppen, die derzeit im akademischen System  unterrepräsentiert sind. Schwerbehinderte Bewerber werden bei gleicher Eignung bevorzugt.  Bitte senden Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen, einschl. einer Schreibprobe (z.B.  eine Abschlussarbeit, Hausarbeit, sonstige Veröffentlichung) und einem Anschreiben an  A.Wuttke at lmu.de. In Ihrem Anschreiben sollten Sie erläutern, wie Ihr Profil mit dem oben skizzierten Idealprofil zusammenhängt. 

Die Bewerbungen werden kontinuierlich gesichtet und die Stelle wird frühestmöglich vergeben. Bitte senden Sie Ihre Bewerbungsunterlagen frühestmöglich ein bis spätestens 31.01.2026.  Ausgewählte Personen werden zu Zoom-Interviews eingeladen. Je nach Anzahl der  Bewerbungen kann eine zweite Phase mit einer Arbeitsprobe und einem persönlichen Interview  an der LMU München folgen (Reisekosten werden übernommen).