Kontakt
Pfaffenwaldring 5 b
70569 Stuttgart
Deutschland
Raum: 02.018
Sprechstunde
Auf Nachfrage per E-Mail.
Fachgebiet
Ich bin wissenschaftliche Mitarbeiterin und Doktorandin in der Arbeitsgruppe Theoretische Computerlinguistik und werde von Prof. Dr. Sebastian Padó betreut. Außerdem bin ich Gastwissenschaftlerin am Machine Learning Lehrstuhl von Prof. Dr. Alan Akbik an der Humboldt-Universität zu Berlin.
Meine Forschung liegt an der Schnittstelle von Natural Language Processing und Computational Social Science, insbesondere in der Messung und Erklärung sozialer und politischer Meinungen und Bias in Large Language Models. Besonders interessieren mich mehrsprachige Perspektiven, cross-lingualer Transfer und die Robustheit von Evaluationsmethoden sowie Annotation und Computational Social Science im weiteren Sinne.
Ich arbeite gerne mit Forschenden zusammen, die ähnliche Interessen haben, und betreue Studierendenprojekte und Abschlussarbeiten zu meinen Forschungsthemen. Wenn eines davon auf Dich zutrifft, freue ich mich über eine Kontaktanfrage per Mail. Darüber hinaus habe ich Seminare zu Bias, Diskursanalyse und Annotation unterrichtet.
- Franziska Weeber, Tanise Ceron, and Sebastian Padó. 2025. Do Political Opinions Transfer Between Western Languages? An Analysis of Unaligned and Aligned Multilingual LLMs. arXiv preprint. arXiv:2508.05553.
- Thomas Hinz, Sandra Walzenbach, Johannes Laufer, and Franziska Weeber. 2023. Media coverage, fake news, and the diffusion of xenophobic violence: A fine-grained county-level analysis of the geographic and temporal patterns of arson attacks during the German refugee crisis 2015–2017. PLOS ONE, 18(7):e0288645.
- Franziska Weeber, Thomas Hinz, Jasmin Meyer, and Frank Multrus. 2024. Rule-based semi-automated coding procedure to classify fields of study in surveys among university students in Germany. Hefte zur Bildungs- und Hochschulforschung, 99.
- Franziska Weeber, Felix Hamborg, Karsten Donnay, and Bela Gipp. 2021. Assisted Text Annotation Using Active Learning to Achieve High Annotation Quality with Little Effort. 2021 ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries (JCDL). Online.
Seminare
- Wintersemester 2025/2026: Social Bias in NLP (zusammen mit Allison Keith)
- Sommersemester 2025: Annotation for NLP in the Age of AI (zusammen mit Allison Keith)
- Wintersemester 2024/2025: Biases in Language Representations (zusammen mit Prof. Dr. Sebastian Padó)
- Sommersemester 2024: Argument Mining and Discourse Analysis (zusammen mit Tanise Ceron)
Vorlesungen
- Wintersemester 2025/2026: Methods for Computational Linguistics (zusammen mit Prof. Dr. Sabine Schulte im Walde und Dr. Antje Schweitzer)
Berufserfahrung
- seit 2024: wissenschaftliche Mitarbeiterin und Doktorandin am IMS
- seit 2022: Gastwissenschaftlerin an der Humboldt Universität zu Berlin
- 2023 - 2024: Referentin Data Engineering im Stifterverband
- 2022 - 2023: eXist Gründungsstipendiatin, Projekt: textada, ein KI-unterstütztes Annotationstool
- 2022 - 2023: wissenschaftliche Mitarbeiterin bei der Heidelberger Akademie der Wissenschaften (Media Bias Analyse)
- 2021 - 2022: wissenschaftliche Mitarbeiterin bei der Universität Konstanz (semi-automatisierte Textklassifizierung von Freitexten in der Umfrageforschung)
- 2015 - 2022: studentische Hilfskraft an den Lehrstühlen für Empirische Sozialforschung und Surveyforschung, Statistik, Zukunftskolleg/Fachbereich Rechtswissenschaft, Wirtschaftspädagogik und Datenanalyse und Visualisierung
- 2015 - 2022: Tutorin für die Veranstaltungen Wissenschaftliches Arbeiten, Quantitative Empirische Methoden, Statistik, Datenanalyse, und Introduction to Computational Social Science
Ausbildung
- 2018 - 2021: M.Sc. in Social and Economic Data Science, Universität Konstanz
- 2014 - 2018: B.A. in Soziologie (Hauptfach) und Informatik (Nebenfach), Universität Konstanz