Lena Dahlhaus
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Neueste Publikation
Willführ KP, Klüsener S (forthcoming) Current "dramatically" high paternal ages at childbirth are not unprecedented. Human Reproduction. doi:10.1093/humrep/deae067
Lena Dahlhaus
Curriculum Vitae
Lena Dahlhaus ist Lehrkraft für besondere Aufgaben am Institut für Sozialwissenschaften und bietet am Arbeitsgebiet „Methoden der empirischen Sozialforschung“ Lehrveranstaltungen im BA Sozialwissenschaften und MA Social Sciences an.
Neben ihrem fachdidaktischen Schwerpunkt in der Statistik- und Methodenlehre interessiert sie sich für Natural Language Processing, Datenvisualisierung, Survey-Methodologie und die Integration qualitativer und quantitativer Methoden.
Beruflicher Werdegang
9/2023 – heute
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
Fakultät I - Institut für Sozialwissenschaften
Arbeitsgruppe Methoden der empirischen Sozialforschung
Lehrkraft für besondere Aufgaben (LfbA)
10/2022 – 8/2023
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
Fakultät I - Institut für Sozialwissenschaften
Arbeitsgruppe Methoden der empirischen Sozialforschung
Projekt: Kuratierte Methodenlehre für den "flipped classroom" im 21. Jahrhundert
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
04/2022 – 9/2022
Universität Bremen
Fachbereich 08 Sozialwissenschaften
Arbeitsgruppe Statistik und empirische Sozialforschung
Lektorin für Statistik
10/2021 – 1/2022
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
Fakultät I - Institut für Sozialwissenschaften
Arbeitsgruppe Methoden der empirischen Sozialforschung
Lehrkraft für besondere Aufgaben (LfBA)
10/2019 – 3/2022
Universität Bremen
Fachbereich 08 Sozialwissenschaften
Lehrbeauftragte für Statistik I, Statistik II und Datenanalyse mit R
10/2018 – 09/2020
Universität Bremen
Masterstudium Soziologie und Sozialforschung
10/2015 – 09/2018
Universität Bremen
Bachelorstudium Soziologie
Publikationen
Engel, U., & Dahlhaus, L. (2022). Artificial Intelligence and the Labor Market: Expected Development and Ethical Concerns in the German and European Context. In Robots in Care and Everyday Life - Future, Ethics, Social Acceptance. Springer.
Engel, U., & Dahlhaus, L. (2022). The Bremen AI Delphi Study. In Robots in Care and Everyday Life - Future, Ethics, Social Acceptance. Springer.
Bosse, S., Dahlhaus, L., & Engel, U. (2021). Web data mining: Collecting textual data from web pages using R. In Handbook of Computational Social Science, Vol. 2. Routledge.
Engel, U., & Dahlhaus, L. (2021). Data Quality and Privacy concerns in Digital Trace Data: Insights from a Delphi study on machine learning and robots in human life. In Handbook of Computational Social Science, Vol 1. Routledge.