Prof. Dr. Frauke Kreuter
- Fachbereich Ökonomik und Empirische Sozialwissenschaften
- Ort München, Deutschland
- Wahljahr 2025
Forschung
Forschungsschwerpunkte: Survey Research, Datenqualität und Messfehler, Big Data und Paradata, Arbeitsmarktforschung, Maschinelles Lernen und Statistik in der Sozialforschung
Frauke Kreuter ist eine deutsche Sozialwissenschaftlerin, die an der Schnittstelle von Statistik, Datenwissenschaft und sozialwissenschaftlicher Methodik forscht. Sie nutzt moderne Datenquellen wie Big Data und maschinelles Lernen, um komplexe gesellschaftliche Fragestellungen zu analysieren. Insbesondere stellt sie für die öffentliche Verwaltung Werkzeuge und Erkenntnisse bereit, die Entscheidungsprozesse und evidenzbasierte Politikgestaltung unterstützen und so einen Beitrag zur Effizienz und Effektivität in öffentlichen Institutionen leisten können.
Ein Schwerpunkt von Frauke Kreuter liegt darauf, wie sich präzisere und verlässlichere Daten generieren lassen, um fundierte Erkenntnisse für Wissenschaft, Politik und Verwaltung bereitzustellen. Um dementsprechend das Design von Umfragen zu optimieren., entwickelt sie innovative Ansätze zur Verbesserung der Datenqualität, analysiert Messfehler und versucht, diese zu reduzieren. Dabei spielt der Einsatz moderner Technologien eine Schlüsselrolle. So liefern Umfragen nicht nur die Antworten der jeweiligen Personen, sondern weitere Daten: Bei einer computergestützten Erhebung kann das zum Beispiel das Tempo sein, mit dem die Teilnehmenden ihre Antworten eingeben. Solche Paradaten lassen sich nutzen, um Verzerrungen in den Ergebnissen zu erkennen und zu korrigieren.
Ein weiteres Gebiet, mit dem sich Frauke Kreuterl befasst, ist die Integration von Big Data und maschinellem Lernen in sozialwissenschaftliche Methoden. Sie untersucht, wie sich traditionelle Ansätze der empirischen Forschung mit neuen Datenquellen wie digitalen Transaktionsdaten, sozialen Medien oder Sensorikdaten kombinieren lassen, um komplexe gesellschaftliche Fragestellungen zu beantworten. Dadurch entstehen innovative Analyseansätze, die sowohl für die Wissenschaft als auch für praktische Anwendungen nützlich sind.
Darüber hinaus engagiert sich Frauke Kreuter intensiv im Bereich Arbeitsmarktforschung. Sie analysiert, wie Digitalisierung und Automatisierung die Arbeitswelt verändern und was dies für politische Gestaltungsspielräume, Bildungssysteme und die soziale Absicherung von Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmern bedeutet. Diese Expertise bringt Frauke Kreuter auch in Projekte für die öffentliche Verwaltung ein, um evidenzbasierte Entscheidungen und eine effektive Umsetzung von politischen Vorgaben oder Strategien zu fördern. Erreichen lässt sich das beispielsweise durch die Verbesserung der Dateninfrastruktur und durch den Einsatz datengestützter Modelle.
Insgesamt trägt die Arbeit von Frauke Kreuter entscheidend dazu bei, die Qualität der Datenbasis zu verbessern, auf die sich politische, wissenschaftliche und wirtschaftliche Entscheidungen stützen. Durch die Verbindung von innovativen wissenschaftlichen Methoden mit praxisorientierten Anwendungen schafft sie Lösungen für aktuelle und künftige Herausforderungen in einer zunehmend datengetriebenen Welt.
Werdegang
- seit 2020 Professorin für Statistics and Data Science for the Social Sciences and Humanities, Institut für Statistik, Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) München
- 2016-2021 Direktorin, Joint Program in Survey Methodology (JPSM), University of Maryland, College Park, USA
- seit 2014 Professorin für Survey Methodology, JPSM, University of Maryland, College Park, USA
- seit 2014 Direktorin, Social Data Science Center, University of Maryland, College Park, USA
- seit 2014 Außerplanmäßige Forschungsprofessorin, Institute for Social Research, University of Michigan, Ann Arbor, USA
- 2014-2020 Professorin für Statistik und Methoden der Empirischen Sozialforschung, Fakultät für Sozialwissenschaften, Universität Mannheim
- 2010-2021 Leiterin, Kompetenzzentrum Empirische Methoden (KEM), Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), Nürnberg
- 2010-2014 Professorin, Institut für Statistik, LMU München
- 2004-2014 Außerordentliche Professorin, JPSM, University of Maryland, College Park, USA
- 2004-2010 Assistenzprofessorin, JPSM, University of Maryland, College Park, USA
- 2002-2004 Außerplanmäßige Assistenzprofessorin für Statistik, University of California, Los Angeles, USA
- 2001-2004 Wissenschaftliche Assistentin, Universität Konstanz
- 2001 Promotion zum Dr. rer. soc., Universität Konstanz
- 1996 Diplom in Soziologie, Universität Mannheim
- 1990-1996 Studium der Soziologie, Universität Mannheim
Funktionen
- seit 2026 Mitglied, Senat, Leibniz-Gemeinschaft, Berlin
- 2024-2025 Präsidentin, American Association for Public Opinion Research, USA
- seit 2024 Mitglied, Council, American Association for Public Opinion Research, USA
- seit 2022 Principal Investigator, Munich Center for Machine Learning (MCML), München
- seit 2022 Fellow, Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI, Munich Data Science Institute, München
- seit 2020 Mitglied, Scientific Advisory Board, Simons Collaboration on the Theory of Algorithmic Fairness, Simons Foundation, Berkeley, USA
Projekte
- seit 2024 Co-Leiterin, Research Initiative „Transatlantic Privacy Perceptions (TAPP)“, University of Maryland, College Park, USA, LMU München sowie GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, Mannheim
- seit 2023 Co-Leiterin, Projekt „Kompetenzzentrum Datenqualität in den Sozialwissenschaften - KODAQS“, GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, Mannheim, Universität Mannheim sowie LMU München
- seit 2021 Co-Leiterin, Nationale Forschungsdateninfrastruktur Fach- und Methodenkonsortien „BERD@NFDI - NFDI für Wirtschaftsdaten und Verwandtes“, Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
- seit 2020 Co-Principal Investigator, Project „Towards an End-to-End Approach to Formal Privacy for Sample Surveys“, Boston University, Boston, Harvard University, Boston, sowie U.S. Census Bureau, USA
Auszeichungen und Mitgliedschaften
- seit 2026 Mitglied, American Association for the Advancement of Science (AAAS), USA
- 2026 Waksberg Award, Statistics Canada, Kanada sowie American Statistical Association, USA
- seit 2025 Mitglied, Nationale Akademie der Wissenschaften Leopoldina
- seit 2023 Mitglied, Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften (BBAW)
- 2022 Policy Impact Award, American Association for Public Opinion Research (AAPOR), USA
- 2022 Warren Mitofsky Innovators Award, AAPOR, USA
- seit 2021 Mitglied, International Statistical Institute
- 2020 Warren Mitofsky Innovators Award, AAPOR, USA
- seit 2014 Mitglied, American Statistical Association, USA