Inga Döbel, M.A.

Wissenschaftliche Mitarbeiterin

Inga Döbel studierte Linguistik an der Universität Leipzig und Wirtschaftswissenschaften an der Fernuniversität Hagen. Am Fraunhofer Zentrum für internationales Management und Wissensökonomie beschäftigte sie sich als wissenschaftliche Mitarbeiterin von 2014 bis 2020 mit Fragestellungen im transdisziplinären Wissenstransfer bei technologischen und sozialen Innovationen. Frau Döbel arbeitet mit qualitativen sozialwissenschaftlichen Methoden sowie mit Methoden der Zukunftsforschung. Ihr besonderes Forschungsinteresse umfasst wissensorientierte Beteiligungsprozesse und digitale Kommunikation.
Seit Mai 2021 arbeitet Frau Döbel am IKPE mit dem Schwerpunkt Beteiligung. Sie befasst sich mit der Prozessbegleitung zur Entwicklung und Erprobung von digitalen Beteiligungsformaten und der Unterstützung von kommunalen Gebietskörperschaften.

 

Arbeitsschwerpunkte:

  • Beteiligungs- und Dialogprozesse
  • Crossmedialer Wissenstransfer
  • Kooperationsmanagement und Wissenschaftskommunikation

 

Kurzbiographie:

Seit Mai 2021 Wissenschaftliche Mitarbeiterin am IKPE
2014-2020 Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fraunhofer Zentrum für internationales Management und Wissensökonomie, Leipzig
2014 M.A. in Germanistik, Russistik und Allgemeiner Sprachwissenschaft, Universität Leipzig
2008-2014 Wissenschaftliche Hilfskraft am Fraunhofer Zentrum für internationales Management und Wissensökonomie, Leipzig

 

Publikationen (Auswahl):

Identifying future trends by podcast mining: An explorative approach for Web-based horizon scanning (2021) Welz, J.; Riemer, A.; Döbel, I.; Dakkak, N.; Schwartzenberg, A. S. von. In: Foresight 23 (2021), Nr.1, S.1-16.

2030 – Datenbasierte Wertschöpfung in Deutschland. Drei Zukunftsszenarien (2020) Döbel, I.; Knitsch, V.; Riemer, A. Erstellt im Projekt „Data Mining und Wertschöpfung“. Leipzig: Fraunhofer IMW, 2020, 25 S.

Drei Zukunftsszenarien. Additive Fertigung im Jahr 2025 in Deutschland (2019) Riemer, A.; Döbel, I.; Welz, J.; Knitsch, V.; Bergmann, A.; Giebitz, D.; Schüll, E. Dresden: AGENT-3D, 2019, 24 S.

Fraunhofer Gesellschaft (Hg. 2018) Maschinelles Lernen. Eine Analyse zu Kompetenzen, Forschung und Anwendung. Döbel, I.; Leis, M.; Molina Vogelsang, M; Welz, J.; Neustroev, D.; Petzka, H.; Riemer, A.; Rüping, S.; Voss, A.; Wegele, M. München: Fraunhofer-Gesellschaft, 2018, 52 Seiten.