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Lehrende: Prof. Dr. Achim Oberg
Veranstaltungsart:
Vertiefungsseminar
Anzeige im Stundenplan:
V-SEM
Semesterwochenstunden:
2
Credits:
6,0
Unterrichtssprache:
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl:
10 | 25
Anmeldegruppe: Spezielle Soziologien - Seminare
Weitere Informationen:
B.A.-Soziologie Hauptfach: VM - Spezielle Soziologien
B.A.-Soziologie Nebenfach: VM - Spezielle Soziologien
M.A.-Lehramt Sozialwissenschaften: VM - Spezielle Soziologien
Kommentare/ Inhalte:
In digitalen Daten bilden sich soziale Zusammenhänge und Phänomene ab: In sozialen Netzwerken werden Freundschafts- und Arbeitsbeziehungen widergespielt; im World Wide Web lassen sich Positionierungen und Vernetzungen von Organisationen und Initiativen beobachten; in Newsforen werden intensive Debatten zu gesellschaftlichen Fragen geführt.
Um diese Phänomene in digitalen Daten zu erkennen, zu verstehen und zu erklären, lassen sich unterschiedliche soziologische Theorien heranziehen. Wir verschaffen uns daher zuerst einen Überblick über verschiedene Theorien. Da sich in digitalen Daten insbesondere soziale Beziehungen und soziale Interaktionen abzeichnen, diskutieren wir dann Netzwerktheorien und Ansätze zur Netzwerkanalyse.
Für Studierende, die Digital Social Science vertiefen und ggf. in diesem Bereich später eigenständige Projekte (z.B. im Rahmen der Bachelorarbeit, bei Praktika oder im Beruf) durchführen wollen, wird empfohlen, die Veranstaltung 24-408.23 im gleichen Semester zu besuchen, da dort parallel zu dieser Veranstaltung Algorithmen und Tools zur konkreten Analyse digitaler Daten vorgestellt und ausprobiert werden.
Lernziel:
- Überblick über theoretische Herangehensweisen zur Analyse digitaler Daten
- Kenntnis aktueller Netzwerkforschung
- Erste Erfahrungen mit eigenen Digital Social Science-Forschungsprojekten
Vorgehen:
In wöchentlichen Online-Terminen diskutieren wir ausgewählte Literatur. Zur Einleitung der jeweiligen Termine wechseln sich Impulsvorträge von Studierenden und Lehrenden ab. Zur Vorbereitung der ersten Termine werden alle zwei bis drei Wochen kurze Memos (1-2 Seiten) mit Zusammenfassungen und eigenen Gedanken zur Literatur abgegeben und besprochen. In den letzten Veranstaltungsterminen werden dann kurze Proposals für erste Digital Social Science-Projekte vorgestellt und diskutiert. Auf Basis dieser Proposals werden dann die Hausarbeiten geschrieben.
Die Digital Social Science-Projekte für die Hausarbeiten können alleine oder in Gruppen mit TeilnehmerInnen dieser Veranstaltung sowie der Veranstaltung „24-408.23 Digital Social Science: Algorithmen und Tools“ durchgeführt werden. Wer beide Veranstaltungen im gleichen Semester belegt, kann ein Projekt über die beiden Veranstaltungen hinweg theoretisch und empirisch bearbeiten.
Literatur:
Auszug aus der Literaturliste:
Fussey, P., & Roth, S. (2020). Digitizing Sociology: Continuity and Change in the Internet Era. Sociology, 54(4), 659–674. https://doi.org/10.1177/0038038520918562
Murthy, D. (2008). Digital Ethnography: An Examination of the Use of New Technologies for Social Research. Sociology, 42(5), 837–855.
Granovetter, M. (1974). Getting a Job: A Study of Contacts and Careers. 2d edition. The University of Chicago Press, https://press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/G/bo3636056.html
Uzzi, B. (1996). The sources and consequences of embeddedness for the economic performance of organizations: The network effect, American Sociological Review, Volume 61, Number 4, 674-698, DOI: https://doi.org/10.2307/2096399
Powell, W. W., White, D. R., Koput, K. W., Owen-Smith, J. (2005). Network Dynamics and Field Evolution: The Growth of Interorganizational Collaboration in the Life Sciences, American Journal of Sociology, Volume 110, Number 4, DOI:https://doi.org/10.1086/421508
Weitere Literatur wird zu Beginn des Seminars angegeben.
Zusätzliche Hinweise zu Prüfungen:
Prüfungsart: Hausarbeit
Bewertungsschema: RPO (benotet)
Projekte für Hausarbeiten können alleine oder in Teams mit 2-3 Studierenden (ggf. auch mit TeilnehmerInnen aus der Veranstaltung „24-408.23Digital Social Science: Algorithmen und Tools“) bearbeitet werden.
Umfang der Hausarbeit: 10-15 Seiten pro Person
Online-Abgabetermin: 31.03.2021
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