Seminar: 1.07.251 Frei wählbares Modul: Introduction to digital trace data in social science - Details

Seminar: 1.07.251 Frei wählbares Modul: Introduction to digital trace data in social science - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Seminar: 1.07.251 Frei wählbares Modul: Introduction to digital trace data in social science
Untertitel (Lehrsprache Englisch)
Veranstaltungsnummer 1.07.251
Semester SoSe2019
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 9
erwartete Teilnehmendenanzahl 25
Heimat-Einrichtung Institut für Sozialwissenschaften
Veranstaltungstyp Seminar in der Kategorie Lehre
Vorbesprechung Donnerstag, 11.04.2019 12:00 - 14:00, Ort: A06 3-313 (OLExS-Labor)
Erster Termin Donnerstag, 11.04.2019 12:00 - 14:00, Ort: A06 3-313 (OLExS-Labor)
Art/Form S 2SWS
Lehrsprache englisch
ECTS-Punkte 6

Räume und Zeiten

A06 3-313 (OLExS-Labor)
Donnerstag, 11.04.2019 12:00 - 14:00
Freitag, 10.05.2019 14:00 - 18:00
Samstag, 11.05.2019 09:00 - 15:00
Freitag, 07.06.2019 14:00 - 18:00
Samstag, 08.06.2019 09:00 - 15:00
Freitag, 05.07.2019 14:00 - 18:00
Samstag, 06.07.2019 09:00 - 15:00

Kommentar/Beschreibung

Nowadays, diverse kinds of data with a large volume have become available to researchers. Online digital trace data in particular has a great potential for new approaches to social science questions.
This course focuses on digital trace data extraction and introduces network analysis which are typical analytical tools for digital trace data. In the first block, students will learn how to collect and manage digital trace data by using Python. In the second block, students learn basic network theories and do exercise to analyze exemplary digital trace data using the network-theoretic concepts such as centralities and clustering. In the third block, the course introduces co-occurrence networks and the exponential random graph model (ERGM). At the end of the course, each student submits a short paper which demonstrates network analyses using digital trace data collected for themselves.
Please bring your own notebook. Alternatively, you can use a computer from the laboratory.

Anmelderegeln

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