Die empirische Sozialforschung greift zunehmend auf digitale Verhaltensdaten, z.B. aus Browserverläufen zurück, um traditionelle Umfragedaten zu ergänzen. Diese digitalen Daten können beispielsweise genutzt werden, um zusätzlich zu den Antworten auf politische Fragen in Umfragen den Online-Konsum politischer Nachrichten zu erfassen. Bisherige Studien schöpfen das Potenzial von Browserverlaufsdaten jedoch noch nicht vollständig aus und nutzen häufig grobe ad-hoc Kategorisierungen von besuchten Webseiten um Rückschlüsse auf die empfangenen politischen Botschaften zu ziehen. Moderne Sprachmodelle (LLMs) bieten hingegen vielversprechende Möglichkeiten multimodale Inhalte (z. B. Text, Bilder und Videos auf Websites) detailliert zu erfassen und haben sich bei verschiedenen Datenverarbeitungsaufgaben bereits als effektiv erwiesen. Dieses Projekt adaptiert und evaluiert LLMs zur Analyse von Browserverläufen mit dem Ziel, tiefere Einblicke in das Online-Verhalten zu gewinnen. Dadurch ermöglicht das Projekt neue Erkenntnisse über die Interaktion zwischen Medienkonsum und politischen Einstellungen.
