Daniel Matter

Doktorand am Lehrstuhl für Computational Social Science und Big Data, Technische Universität München

Daniel Matter ist Doktorand am Lehrstuhl für Computational Social Science und Big Data. Er hat einen Hintergrund in Mathematik, Informatik und Philosophie. Seine Hauptinteressengebiete sind soziale Netzwerke, Meinungsdynamik und die Auswirkungen der Digitalisierung auf Demokratie und öffentlichen Diskurs mit einem Schwerpunkt auf den Fähigkeiten künstlicher Intelligenz im Bereich der natürlichen Sprache.

daniel.matter@tum.de
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Digitale Gesellschaft

Entwicklung eines KI-gestützten Gesprächstrainings zur Förderung demokratischen Austausches (DemocraGPT)

Forschungsprojekt

Das Konsortialprojekt DemocraGPT untersucht, wie Large Language Models Menschen in herausfordernden politischen Gesprächen unterstützen können, Reaktanz abzubauen und demokratische Gesprächskultur zu stärken.

Publikationen

  • Matter, Daniel; Schirmer, Miriam; Grinberg, Nir; Pfeffer Jürgen (2024)

    Investigating the increase of violent speech in Incel communities with human-guided GPT-4 prompt iteration

    Zeitschriftenaufsatz
    Frontiers in Social Psychology, Band: 2
    DOI: 10.3389/frsps.2024.1383152
    Projekt: Misogyny_2.0