Der Blick in den Methoden-Zauberkasten der Geistes- und Sozialwissenschaften offenbart eine Vielzahl von Konzepten, die im ersten Moment mysteriös erscheinen. Topic Modeling, Deep Learning, Large Language Models, Graph Mining, Agent-Based Simulation, Random Forests, Web Scraping, Application Programming Interfaces und viele weitere Techniken versprechen allesamt eine Automatisierung von Datenerhebung oder Datenanalyse. Einerseits ergeben sich daraus Möglichkeiten zur Bearbeitung etablierter kommunikationswissenschaftlicher Fragestellungen. Andererseits entstehen Impulse für neue Fragestellungen. In jedem Fall ergibt sich der Bedarf, diese Methoden zu validieren.
Im Forschungsseminar werden automatisierte Verfahren der Datenerhebung und -analyse in verschiedenen Projekten erkundet. In der ersten Phase (Sommersemester) werden ausgehend von Methoden und Daten entsprechende theoretische Fragestellungen entwickelt. In der zweiten Phase (Wintersemester) werden die Fragen durch Anwendung der Methoden beantwortet und die Methoden dadurch validiert. Neben der Vermittlung methodischer und forschungspraktischer Kompetenzen besteht ein Ziel darin, die mit dem Alltag verwobenen und mitunter opaken Techniken einer datafizierten Gesellschaft besser zu verstehen und so zu einem aufgeklärten Umgang mit der digitalen Welt beizutragen.
Die Veranstaltung ist thematisch offen – konkrete Themen werden gemeinsam entwickelt. Fixiert ist der Einsatz von computational methods und damit verbunden eine datenhermeneutische Herangehensweise.
Voraussetzung zur Teilnahme ist die Bereitschaft, sich intensiv mit Dingen zu beschäftigen, von denen man vorher noch nie gehört hat oder von denen man nicht dachte, dass man sie je verstehen wird. Es werden keine Methoden- oder Statistikkenntnisse vorausgesetzt – aber Freude am Ausprobieren, Lernen und Vermitteln von Methoden, Statistik und Programmiersprachen. Weiterhin werden die Bereitschaft zu eigenständiger Projektarbeit und die Teilnahme in beiden Semestern vorausgesetzt.
Literaturgrundlage: Jünger, J. & Gärtner, C. (2023). Computational Methods für die Sozial- und Geisteswissenschaften. Springer VS.
- Lehrende/r: Jakob Jünger