Wir freuen uns über zwei neue Gesichter am Lehrstuhl für Kommunikationswissenschaft! Beide werden sowohl im Projekt HYIHY mitarbeiten als auch die Lehre am Lehrstuhl unterstützen und weiterentwickeln.
Herzlich Willkommen und einen guten Start bei uns!
Frauke Schöne
Frauke Schöne ist seit Juni 2026 Doktorandin und wissenschaftliche Mitarbeiterin im Projekt „HYIHY“ am Lehrstuhl für Kommunikationswissenschaft von Prof. Dr. Adrian Meier. Zuvor war sie als studentische Hilfskraft am Lehrstuhl für Medienwirkung und Medienpsychologie, am Institut für Publizistik der Johannes Gutenberg-Universität Mainz tätig.
Sie erwarb ihren Master in Digitaler Kommunikationsforschung (2024-2026) sowie ihren Bachelor in Publizistik und Politikwissenschaften (2021-2024) an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz.
Ihre Forschungsschwerpunkte liegen in der Rezeptions- und Wirkungsforschung, sowie in der Medienpsychologie. Sie beschäftigt sich besonders dem Einfluss digitaler Medien und hybrider Arbeitskontexte auf das soziale und psychologische Wohlbefinden.
Tim Seidel
Tim Seidel ist seit Mitte Juni 2026 Doktorand und Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt „HYIHY“ am Lehrstuhl von Prof. Dr. Adrian Meier. Zuvor war er an der Universität Münster als Dozent für Statistik-Software, als Tutor für Organisationspsychologie sowie als Forschungspraktikant tätig (2024 – 2026).
Er studierte Psychologie mit dem Schwerpunkt Personal und Wirtschaft (M.Sc.) an der Universität Münster (2024 – 2026) und absolvierte im Herbst 2022 ein Auslandssemester am Trinity College in Dublin, Irland. Seinen Bachelor in Psychologie erwarb er ebenfalls an der Universität Münster (2020 – 2024). Zudem wurde er durch ein Stipendium des Cusanuswerks gefördert.
Seine Forschungsschwerpunkte liegen an der Schnittstelle von Arbeits- und Organisationspsychologie, Kommunikationswissenschaft und Data Science. Er beschäftigt sich insbesondere mit der Hybridisierung von Arbeit und Kommunikation sowie deren Auswirkungen auf Well-Being und deren Folgen für Organisationen. Methodisch arbeitet er überwiegend datengetrieben unter Einsatz von Natural Language Processing (NLP), Large Language Models (LLMs) sowie Mehrebenen- und Strukturgleichungsmodellen in Python und R. Darüber hinaus engagiert er sich aktiv in der Open-Source-Community, unter anderem bei der Entwicklung des Survey-Frameworks formr, um transparente und reproduzierbare Wissenschaft zu fördern.