Portraitfoto von Charlotte Panušková

Graduiertenkolleg 2806/1 – Literatur und Öffentlichkeit in differenten Gegenwartskulturen

Adresse

Universitätsstraße 4091054 Erlangen

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Forschungsschwerpunkte

  • Digitales Social Reading, Computational Reception Studies
  • Mensch-Computer-Interaktion, Plattformstudien
  • Literatur und neue Medien
  • Zeitgenössische tschechische Literatur

Projekte

Dissertation: “Literary Engagement in the Digital Era: Understanding Reading Patterns and Communities on Databazeknih.cz.”

Vita

  • Seit 2025: Doktorandin im Graduiertenkolleg Literatur und Öffentlichkeit in differenten Gegenwartskulturen
  • 2023 – 2025: Datenanalystin im Global and Digital Literary Studies Lab, Tschechische Bibliographie, Institut für tschechische Literatur, AV ČR
  • 2022: Praktikum in der Tschechischen Bibliographie, Institut für tschechische Literatur, AV ČR. „Tschechische Literatur in Übersetzung – Datenbank in MARC21“
  • 2021 – 2024: Masterstudium Neue Medien, Karls-Universität Prag
  • 2019 – 2023: Programmier-Spezialistin für Intelligente Systeme in der Industriegruppe, Tschechisches Institut für Informatik, Robotik und Kybernetik, CTU
  • 2018 – 2021: Masterstudium Komparatistik, Karls-Universität Prag
  • 2015 – 2018: Bachelorstudium Informatik, Tschechische Technische Universität Prag

Publikationen

  • C. Panušková and O. Vimr, “Literary Interference from the Perspective of Topic Modelling. The Case of Czech Original and Translated Literature at the Turn of the 21st Century”, in Digital Translation History.Processing historical Data with new Methodologies. In Print.
  • V. Malínek, T. Umerle, E. Gray, I. Heibi, P. Király, C. Klaes, P. Korytkowski, D. Lindemann, A. Moretti, C. Panušková, et al. “Open Bibliographical Data Workflows and the Multilinguality Challenge.” Journal ofOpen Humanities Data 10 (2024): pp. 1–14.
  • M. Macas, D. H. Nguyen, and C. Panušková. “Support Vector Machines for Control of Multimodal Processes”, in Proceedings of the 13th International Conference on Soft Computing and Pattern Recognition. Eds. Ajith Abraham, Andries Engelbrechth et al. Berlin/London: Springer, 2021. pp. 384–393.