Social Data Science für Wirtschaft und Arbeitswelt

Inhalte

Für Sozialwissenschaften ist grundlegend, dass sie Forschungsfragen aufstellen, um diese mit empirischer Forschung zu untersuchen. Im Zuge der Digitalisierung von Wirtschaft und Arbeitswelt entstehen immer vielfältigere Datenquellen und neuartige Auswertungsmethoden. Um die derzeitigen Veränderungen auch empirisch untersuchen zu können, benötigt die Forschung neue Kenntnisse und Fähigkeiten, die sich unter dem Begriff Social Data Science zusammenführen lassen. Aus der Vielfalt von vielen verschiedenen Methoden der Social Data Science konzentriert sich dieses Seminar auf Verfahren im Kontext sozialwissenschaftlicher, soziologischer Forschung. Insbesondere umfasst das Verfahren, die die Arbeit mit Zeitdaten, Geo-referenzierten Daten, Netzwerkdaten oder Text-Daten ermöglichen, sowie Datenzugänge per API oder Web-Scraping. Methodische Vorgehensweisen werden mit inhaltlichen Fragen verknüpft und beinhalten immer eine kritische Reflexion der Analysemöglichkeiten und deren Grenzen. Die Studierenden vertiefen in der Veranstaltung Konzepte klassischer quantitative Methoden, die um modernere Methoden erweitert werden, insbesondere mit dem kostenlosen und frei verfügbaren Statistikprogramm R (bzw. R Studio). Das didaktische Konzept der Veranstaltung kombiniert Inputs zu ausgewählten Grundlagen, Skripte/Online-Tutorials (R Screencasts) und Übungen zur Bearbeitung von Aufgaben mit R. Die Studierenden setzen die erarbeiteten Fähigkeiten am Ende der Veranstaltung mit einer eigenen Auswertung um. Die eigene Auswertung zielt darauf, dass die Studierenden die Analyse einer Fragestellung mithilfe von R technisch umsetzen können und die Ergebnisse korrekt interpretieren.