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Raphael Heiko Heiberger

Herr Prof. Dr.

Leitung Sowi VII
Institut für Sozialwissenschaften
Computational Social Science

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Fachgebiet

Sein Forschungsschwerpunkt liegt im emergierenden Bereich der CSS, welche einen Brückenkopf zwischen Sozial- und Computerwissenschaften darstellen möchte. Bereits seit seiner Promotionsphase wendet er Methoden aus den Natur- und Computerwissenschaften auf soziale Phänomene an (z.B. Entstehung ökonomischer Krisen, Machtverhältnisse von Staaten, wissenschaftliche Karrieren, technologische Durchbrüche). Inhaltliche Schwerpunkte bilden die Forschung zu Wirtschaft und Finanzmärkten (Econophysics), politischen und medialen Debatten sowie zum Wissenschaftssystem (Science of Science). Diese inhaltlichen Foki schlagen sich in den methodischen Schwerpunkten des Natural Language Processings, Machine Learnings, der Sozialen Netzwerkanalyse und, relativ kürzlich, Agenten-basierter Simulationen nieder.
Entsprechend dieser methodischen wie inhaltlichen Forschungsinteressen ist die Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams ein wichtiger Eckpfeiler seines Schaffens. Unter anderem kooperiert die Abteilung SoWi VII daher mit Forschenden aus Informatik, Politik- und Kommunikationswissenschaft, Public Health, Bildungsforschung, Bauingenieurwesen oder auch der Naturgeschichte.
Raphael Heiberger ist Vorstand in der DGS-Sektion Soziale Netzwerkanalyse und seit mehreren Jahren Mit-Organisator der Trierer Summer School on Social Network Analysis. Er leitet ein vom BMFB-gefördertes Forschungsprojekt zu ABD. Seit kurzem ist die Abteilung Sowi VII zudem Teil eines hochrangigen internationalen Konsortiums mit einem EU Horizon 2020 Projekt zum internationalen Schutz von Flüchtlingen (Protect).

  1. 2022

    1. Windzio, M., & Heiberger, R. H. (2022). The Social Ecology of Intergenerational Closure in School Class Networks. Socio-spatial Conditions of Parents’ Norm Generation and Their Effects on Students’ Interpersonal Conflicts. Social Networks. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2021.12.009
    2. Windzio, M., & Heiberger, R. (2022). Talking About Education: How Topics Vary Between International Organizations. In K. Martens & M. Windzio (Hrsg.), Global Pathways to Education : Cultural Spheres, Networks, and International Organizations (S. 239--266). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-78885-8_9
    3. Sicakkan, H. G., & Heiberger, R. H. (2022). Between Europeanism and Nativism: Exploring a Cleavage Model of European Public Sphere in Social Media. Javnost - The Public, 0(0), Article 0. https://doi.org/10.1080/13183222.2022.2067724
    4. Heiberger, R. H. (2022). Applying Machine Learning in Sociology: How to Predict Gender and Reveal Research Preferences. KZfSS Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie. https://doi.org/10.1007/s11577-022-00839-2
  2. 2021

    1. Wieczorek, O., Unger, S., Riebling, J., Erhard, L., Koß, C., & Heiberger, R. (2021). Mapping the field of psychology: Trends in research topics 1995–2015. Scientometrics. https://doi.org/10.1007/s11192-021-04069-9
    2. Kaffai, M., & Heiberger, R. H. (2021). Modeling Non-Pharmaceutical Interventions in the COVID-19 Pandemic with Survey-Based Simulations. PLOS ONE, 16(10), Article 10. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0259108
    3. Heiberger, R. H., Munoz-Najar Galvez, S., & McFarland, D. A. (2021). Facets of Specialization and Its Relation to Career Success: An Analysis of U.S. Sociology, 1980 to 2015. American Sociological Review, 86(5), Article 5. https://doi.org/10.1177/00031224211056267
    4. Heiberger, R. H., & Muñoz-Najar Galvez, S. (2021). Text Mining and Topic Modelling. In Handbook of Computational Social Science. Routledge. https://www.taylorfrancis.com/chapters/edit/10.4324/9781003025245-24/text-mining-topic-modeling-raphael-heiberger-sebastian-munoz-najar-galvez?context=ubx&refId=fb133dd5-e885-4910-b6e6-0248511435d6
    5. Heiberger, R., Majó-Vázquez, S., Castro Herrero, L., Nielsen, R. K., & Esser, F. (2021). Do Not Blame the Media! The Role of Politicians and Parties in Fragmenting Online Political Debate. The International Journal of Press/Politics, 19401612211015120. https://doi.org/10.1177/19401612211015122
    6. Erhard, L., Heiberger, R. H., & Windzio, M. (2021). Diverse Effects of Mass Media on Concerns about Immigration: New Evidence from Germany, 20012016. European Sociological Review, jcab063. https://doi.org/10.1093/esr/jcab063
  3. 2020

    1. Camarasa, C., Heiberger, R., Hennes, L., Jakob, M., Ostermeyer, Y., & Rosado, L. (2020). Key Decision-Makers and Persuaders in the Selection of Energy-Efficient Technologies in EU Residential Buildings. Buildings, 10(4), Article 4. https://doi.org/10.3390/buildings10040070
  4. 2019

    1. Munoz-Najar Galvez, S., Heiberger, R., & McFarland, D. (2019). Paradigm Wars Revisited: A Cartography of Graduate Research in the Field of Education (1980–2010). American Educational Research Journal, 57(2), Article 2. https://doi.org/10.3102/0002831219860511
    2. Kibanov, M., Heiberger, R. H., Rödder, S., Atzmueller, M., & Stumme, G. (2019). Social studies of scholarly life with sensor-based ethnographic observations. Scientometrics, 119(3), Article 3. https://doi.org/10.1007/s11192-019-03097-w
    3. Heiberger, R. H., & Schmitz, A. (2019). Zur globalen Einbettung nationaler Schuldennetzwerke. In J. Fuhse & K. Krenn (Hrsg.), Netzwerke in gesellschaftlichen Feldern (S. 249--274). Springer Fachmedien. https://doi.org/10.1007/978-3-658-22215-4_10
    4. Breure, A. S. H., & Heiberger, R. H. (2019). Reconstructing science networks from the past. Journal of Historical Network Research, 3(1), Article 1. https://doi.org/10.25517/jhnr.v3i1.52
  5. 2018

    1. Heiberger, R. H., & Koss, C. (2018). Computerlinguistische Textanalyse und Debatten im Parlament. In J. Brichzin, D. Krichewsky, L. Ringel, & J. Schank (Hrsg.), Soziologie der Parlamente: Neue Wege der politischen Institutionenforschung (S. 391--418). Springer Fachmedien. https://doi.org/10.1007/978-3-658-19945-6_15
    2. Heiberger, R. H. (2018). Predicting economic growth with stock networks. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 489, 102--111. https://doi.org/10.1016/j.physa.2017.07.022
  6. 2017

    1. Heiberger, R. H., Schwarzer, B., & Riebling, J. R. (2017). Eine Frage des Marktes? Regionale Unterschiede von Heimentgelten stationärer Pflegeeinrichtungen. Berliner Journal für Soziologie, 27(2), Article 2. https://doi.org/10.1007/s11609-017-0341-7
  7. 2016

    1. Heiberger, R. H., & Wieczorek, O. J. (2016). Choosing Collaboration Partners. How Scientific Success in Physics Depends on Network Positions. arXiv:1608.03251 physics. http://arxiv.org/abs/1608.03251
    2. Heiberger, R. H., & Riebling, J. R. (2016). Installing computational social science: Facing the challenges of new information and communication technologies in social science. Methodological Innovations, 9, 1--11. https://doi.org/10.1177/2059799115622763
  8. 2015

    1. Schmitz, A., Heiberger, R. H., & Blasius, J. (2015). Das globale Feld der Macht als „Tertium Comparationis“. Österreichische Zeitschrift für Soziologie, 40(3), Article 3. https://doi.org/10.1007/s11614-015-0171-9
    2. Heiberger, R. H., & Riebling, J. R. (2015). U.S. and Whom? Structures and Communities of International Economic Research. Journal of Social Structure, 16(9), Article 9.
    3. Heiberger, R. H. (2015). Shifts in Collective Attention and Stock Networks. In M. T. Thai, N. P. Nguyen, & H. Shen (Hrsg.), Computational Social Networks (Bd. 9197, S. 296--306). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-21786-4_26
    4. Heiberger, R. H. (2015). Die soziale Konstruktion von Preisen. Beeinflussung von Kultur, Netzwerken und institutionellen Regeln von Aktienkursen. Springer VS.
    5. Heiberger, R. H. (2015). Die Bedeutung institutioneller Regeln für das Handeln an Börsen. Eine soziologische Perspektive auf Aktienrückkäufe in Deutschland. Berliner Journal für Soziologie, 25(3), Article 3. https://doi.org/10.1007/s11609-015-0286-7
    6. Heiberger, R. H. (2015). Collective Attention and Stock Prices: Evidence from Google Trends Data on Standard and Poor’s 100. PLoS ONE, 10(8), Article 8. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0135311
  9. 2014

    1. Heiberger, R. H. (2014). Stock network stability in times of crisis. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 393, 376--381. https://doi.org/10.1016/j.physa.2013.08.053
  10. 2013

    1. Heinze, T., Heidler, R., Heiberger, R. H., & Riebling, J. (2013). New patterns of scientific growth: How research expanded after the invention of scanning tunneling microscopy and the discovery of Buckminsterfullerenes. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 64(4), Article 4. https://doi.org/10.1002/asi.22760

SoSe 2024

  • Natural Language Processing in den Sozialwissenschaften, MA-Seminar, Dienstag, 11:30 – 13:00 Uhr, CIP-Pool S 36
  • Soziale Netzwerkanalyse, MA-Seminar, Dienstag, 14:00 – 15:30 Uhr, CIP Pool S 36
  • Bachelor-, Master- und Promotionskolloquium, Dienstag, 17:00 – 18:30 Uhr, Seidenstr. 36, 2. OG, Zimmer 62

WS 2023/24

  • Data Science für SozialwissenschaftlerInnen, Seminar, Dienstag, 14:00 – 15:30 Uhr, CIP-Pool Seidenstr. 36, 2. OG
  • Forschungsfragen der Computational Social Science, Seminar, Mittwoch, 11:30 – 13:00 Uhr, M 36.21

SoSe 2023

  • Natural Language Processing in den Sozialwissenschaften, Seminar, Mittwoch, 11:30 – 13:00 Uhr, CIP-Pool S 36
  • Soziale Netzwerkanalyse, Seminar, Dienstag, 14:00 – 15:30 Uhr, CIP Pool S 36

WS 2022/23

  • Data Science für SozialwissenschaftlerInnen, Seminar, Dienstag, 14:00 – 15:30 Uhr
  • Forschungsfragen der Computational Social Science, Seminar, Mittwoch, 9:45 – 11:15 Uhr

SoSe 2022

  • Natural Language Processing, Seminar, Dienstag, 9:45 – 11:15 Uhr, CIP-Pool Seidenstr. 36
  • Soziale Netzwerkanalyse, Seminar, Dienstag, 14:00 – 15:30 Uhr, CIP-Pool Seidenstr. 36

WS 2021/22

  • Data Science für SozialwissenschaftlerInnen, Seminar, Dienstag, 14:00 – 15:30 Uhr
  • Forschungsfragen der Computational Social Science, Seminar, Mittwoch, 9:45 – 11:15 Uhr

SoSe 2021

  • Natural Language Processing in den Sozialwissenschaften, Seminar, Dienstag, 9:45 – 11:15 Uhr, CIP-Pool S 36
  • Soziale Netzwerkanalyse, Seminar, Dienstag, 14:00 – 15:30 Uhr, CIP Pool S 36

WS 2020/21

  • Forschungsfragen der Computational Social Science, Seminar, Mittwoch, 9:45 – 11:15 Uhr
  • Data Science für SozialwissenschaftlerInnen, Seminar, Dienstag, 14:00 – 15:30 Uhr

Raphael H. Heiberger hat an der Universität Bamberg Soziologie studiert. Während des Studiums wählte er bereits die Methoden der empirischen Sozialforschung und Ökonometrie als Vertiefungen. Anschließend promovierte er in Bamberg bei Prof. Gerhard Schulze und Prof. Richard Münch zur "Sozialen Konstruktion von Preisen" (Summa cum Laude). Mehrere Auslandsaufenthalte (u.a. als Forschender an der UCLA, einem Fulbright-Stipendium an der UC Berkeley, aktives Mitglied des McFarland Lab's an der Stanford University) sowie eine produktive Postdoc-Phase an der Universität Bremen bei Prof. Betina Hollstein mündeten schließlich in die Berufung an der Universität Stuttgart. Seit September 2019 ist er dort als Tenure-Track Professor für "Computational Social Science" (CSS) und Leiter der Abteilung VII am Institut für Sozialwissenschaften tätig.

CV

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