Doktorand:in 100% Befristet

Projektbeschreibung

An der Abteilung Klinische Psychologie und Psychotherapie des Instituts für Psychologie der Universität Bern ist ab 1. Juni 2026 (oder nach Vereinbarung) eine Stelle als Doktorand:in zu besetzen.

Digitale Medien sind heute für viele Menschen der erste Ort der Hilfe bei psychischer Belastung. Suchmaschinen, soziale Medien und zunehmend auch KI-basierte Chatbots liefern rasch Informationen zu Symptomen, Diagnosen oder Therapieoptionen – gleichzeitig beeinflussen algorithmische Personalisierung und Plattformlogiken, welche Inhalte sichtbar werden und wie sie wahrgenommen werden. In diesem Kontext arbeiten Sie im interdisziplinären Forschungsprojekt SEEK-MH – Better Digital Mental Health Use und untersuchen, wie Menschen – insbesondere mit depressiven Symptomen – digitale Informationen suchen, bewerten und nutzen. Ziel ist es, Chancen digitaler Informationsräume zu erschliessen, Risiken wie Fehlinformation oder Verzerrungen zu identifizieren und evidenzbasierte Strategien zur Förderung der digitalen Gesundheitskompetenz zu entwickeln.

Das fakultätsübergreifende Projekt ist Teil der strategischen Initiative „The Human Being in Digital Transformation“ und wird gemeinsam mit den Universitären Psychiatrischen Diensten (UPD) Bern durchgeführt.

Ihre Aufgaben

• Mitarbeit an der Entwicklung und Durchführung von Studien im Projekt SEEK-MH
• Rekrutierung und Betreuung von Studienteilnehmenden
• Durchführung von Datenerhebungen (z. B. Befragungen, digitale Verhaltensdaten oder Interviews)
• Aufbereitung und Analyse von Daten
• Verfassen wissenschaftlicher Publikationen im Rahmen der Dissertation
• Präsentation von Forschungsergebnissen auf wissenschaftlichen Konferenzen
• Betreuung von Master- und Bachelorarbeiten.
• Mitwirkung in der universitären Lehre (Seminare, Übungen).

Ihr Profil

• Masterabschluss (oder kurz vor Abschluss) in Psychologie.
• Interesse an Forschung zu digitaler mentaler Gesundheit und Hilfesuch-Prozessen
• Kenntnisse quantitativer oder qualitativer Forschungsmethoden
• Erfahrung mit Statistiksoftware (z.B. R) und Programmierkenntnisse (z. B. Python) von Vorteil
• Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse