sow927 - Arbeitsmarkt und Ungleichheit (Veranstaltungsübersicht)

sow927 - Arbeitsmarkt und Ungleichheit (Veranstaltungsübersicht)

Institut für Sozialwissenschaften 6 KP
Modulteile Semesterveranstaltungen Sommersemester 2022 Prüfungsleistung
Seminar
Arbeitsgruppe
Seminar
(
European Studies in Global Perspectives
)
  • Kein Zugang 1.07.211 - Schwerpunkt Arbeitsmarkt: Income and labour market inequalities in a comparative perspective (Lehrsprache Englisch, Prüfungsleistung Deutsch oder Englisch) Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Martin Heidenreich

    Montag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 25.04.2022)
    In industrialized societies, participation in social life is closely linked to income from work and thus access to the labor market. The Master module "Labor Market and Inequality" starts with the question which occupational structures characterize the German and European labor market and where dividing lines between "outsiders" and "insiders" on the labor market run. This is partcularly relevant for the egalitarian employment regimes of Europe. In the first part of the seminar, the focus will be on approaches to and empirical research on the "inequality of income opportunities". Afterwards, interrelations between selected social groups (long-term unemployed, young people, migrants and women) and relevant institutional conditions (social security systems and activation policies, education systems and protection clauses, family policies, technological developments and social redistribution policies) are discussed (Part 2). In the complementary workshop, selected topics of the seminar will be expanded. Students will familiarize themselves with relevant data sets and carry out their own empirical analyses using the EU-SILC or other comparative datasets.
  • Kein Zugang 1.07.212 - Schwerpunkt Arbeitsmarkt: Income and labour market inequalities in a comparative perspective (Lehrsprache Englisch, Prüfungsleistung Deutsch oder Englisch) Lehrende anzeigen
    • in Bearbeitung

    Die Zeiten der Veranstaltung stehen nicht fest.
  • Kein Zugang 1.07.241 - Freiwählbares Modul: The Limits of Democracy: Social Choice Theory and its Critics (Lehrsprache englisch/Prüfungsleistung deutsch o. englisch) Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Jan Sauermann

    Donnerstag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 21.04.2022)
    Is there a “common good”? Is there “a will of the people”? Can it be revealed by democratic procedures? The course will focus on these fundamental questions through the lens of social choice theory. In his highly influential book ‘Liberalism against Populism’ William Riker argues that democratic decisions are chaotic, meaningless, and arbitrary. The seminar consists of two parts. In the first part of the seminar we will examine Riker’s line of argumentation in detail. In the second part we will analyse alternatives from democratic theory trying to defend democracy against Riker’s pessimistic interpretation of social choice theory.
  • Kein Zugang 1.07.251 - Freiwählbares Modul: Computational Social Sciences Methods in R (Lehrsprache englisch/Prüfungsleistung deutsch o. englisch) Lehrende anzeigen
    • Dr. Taehee Kim

    Termine am Freitag, 06.05.2022 14:15 - 17:45, Samstag, 07.05.2022 09:15 - 14:45, Freitag, 10.06.2022 14:15 - 17:45, Samstag, 11.06.2022 09:15 - 14:45, Freitag, 08.07.2022 14:15 - 17:45, Samstag, 09.07.2022 09:15 - 14:45
    Nowadays machine learning has become a powerful tool for social science studies. Various libraries and APIs make it easy for researchers to create and utilize machine learning models. This course introduces supervised machine learning algorithms and its practice especially for the data type heavily used in social science studies, text and images. As for programming languages, we use R for data wrangling and Python for machine learning. The course starts with a basic introduction of R and Python programming. After the introduction of machine learning algorithms including deep learning, students will learn how to implement the algorithms in Python. Along with modeling machine learning by yourself, how to use various machine learning APIs (e.g., Google’s Machine Learning APIs) will be introduced as well. The course is held in English. It is designed for students at various levels with a general interest in machine learning focusing on social science context. Previous experience in R/Python is not required.
Hinweise zum Modul
Prüfungsleistung Modul
Als Prüfungsleistung ist während der Veranstaltung ein Referat (ca. 15-20 Minuten) über ein ausgewähltes Thema zu halten. Weiterhin ist bis zum Semesterende eine schriftliche Ausarbeitung (ca. 20 Seiten) über dieses Thema mit einer eigenen Fragestellung und unter Hinzuziehung weiterführender Literatur zu verfassen.
Kompetenzziele
Nach Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage, den Zusammenhang zwischen Arbeitsmarktprozessen und Strukturen sozialer Ungleichheit zu analysieren.
Das Master-Seminar vermittelt drei Kernkompetenzen:
  1. Interdisziplinäre theoretische Kenntnisse sowie die Fähigkeit, verschiedene Theorieansätze gegeneinander abzuwägen und miteinander zu verknüpfen;
  2. Fundierte empirische Kenntnisse aus den Bereichen Arbeitsmarkt, Arbeitsmarktreformen und soziale Ungleichheit;
  3. Die Fähigkeit zur methodischen und gesellschaftlichen Verortung von empirischen Forschungsarbeiten zum Thema Arbeitsmarkt und Ungleichheit.