Künstliche Intelligenz & Big Data sind in den Alltag eingezogen - diese Verfahren stehen zum Beispiel hinter Empfehlungssystemen auf Online-Plattformen, helfen bei der automatischen Sortierung und Auswertung von Fotos auf dem Handy oder generieren automatische Texte (ChatGPT) und Bilder (Dall-E). Im Forschungsseminar gehen wir der Frage nach, wie sich diese Verfahren auch wissenschaftlich nutzen lassen. Können automatisierte Text- und Bildanalysen dabei helfen, gesellschaftliche Diskurse besser zu verstehen? Dazu probieren wir verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens aus, insbesondere im Bereich der automatisierten Bilderkennung. Wir testen Programmierschnittstellen und entwickeln ggf. eigene Verfahren in R oder Python. Ziel des Projektseminars ist die Validierung von automatisierten Verfahren.
Voraussetzung zur Teilnahme sind erste Erfahrungen mit R, Python oder anderen Programmiersprachen. Kenntnisse über Programmierschnittstellen, maschinelles Lernen oder andere Zauberwörter sind keine Voraussetzung, wir erarbeiten uns die Grundlagen im Seminar. Sie sollten Freude daran haben, sich auf unbekanntes Terrain im Bereich der Methodenforschung zu begeben.
Grundlagenliteratur:
Jünger, J. & Gärtner, C. (2023). Computational Methods für die Sozial- und Geisteswissenschaften. Springer VS. Kapitel 7, Machine Learning [im Erscheinen, Sie erhalten die Manuskriptfassung auf Anfrage per E-Mail].
- Lehrende/r: Jakob Jünger