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WiSe 2024/25

Methods of Social Data Analysis - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung SWS 4
Veranstaltungsnummer 424220000 Max. Teilnehmer/-innen
Semester WiSe 2024/25 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus jedes 2. Semester
Hyperlink  
Sprache englisch
Termine Gruppe: [unbenannt]
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
Di. 15:15 bis 16:45 wöch. von 22.10.2024  Bauhausstraße 11 - Seminarraum H  

Lecture / Übung

 
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Mi. 11:00 bis 12:30 Einzel am 23.10.2024 Bauhausstraße 11 - Seminarraum A      
Einzeltermine anzeigen
Mi. 11:00 bis 12:30 wöch. von 23.10.2024  Bauhausstraße 11 - Pool G  

Lab class / Übung

 
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Mi. 11:00 bis 12:30 wöch. von 23.10.2024  Bauhausstraße 9a - Linux-Pool  

Reservation only

 
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Do. 09:00 bis 11:30 Einzel am 20.02.2025 Bauhausstraße 11 - Seminarraum A  

Prüfung / exam

 
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Jakesch, Maurice, Prof., Doctor of Philosophy
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Leistungspunkte
M. Sc. Computer Science and Media (M.Sc.), PV 11 - 6
B. Sc. Medieninformatik (B.Sc.), PV 29 - 6
B. Sc. Medieninformatik (B.Sc.), PV 11 - 6
B. Sc. Medieninformatik (B.Sc.), PV 16 - 6
B. Sc. Medieninformatik (B.Sc.), PV 17 - 6
M. Sc. Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV17 - 6
M. Sc. Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 18 - 6
M. Sc. Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV19 - 6
B. Sc. Informatik (B.Sc.), PV 2020 - 6
M. Sc. Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 2020 - 6
Zuordnung zu Einrichtungen
Fakultät Medien
Inhalt
Beschreibung

Digital platforms and devices have become part of our daily lives, enabling us to collect data about human behavior on a scale unimaginable before. The analysis of social data offers new approaches to questions about human behavior and promises insights for business and politics. However, social data analysis is fraught with 

analytical pitfalls. The downside of large, rich datasets is information overload, complicating the search for a viable approach. Analyzing data collected for different purposes in complex environments also easily leads to false conclusions. This course tries to equip students with basic skills for diving in social data. In a series of lectures, paper discussions, and hands-on project exercises, we will transform, describe, and make inferences about numeric, textual, and relational social data. We will also consider the ethics of social data analysis and its opportunities for social science more generally.

Literatur

Salganik, Matthew J. Bit by bit: Social research in the digital age. Princeton University Press, 2019.

Voraussetzungen

Students will be asked to submit a course project proposal after the second class, based on which final admittance will be determined.

Leistungsnachweis

Individual presentations, course project in small groups, final exam.

Zielgruppe

M.Sc. Human-Computer Interaction

M.Sc. Computer Science for Digital Media

B.Sc. Informatik


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 14 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2024/25 gefunden:
Electives  - - - 1
Specialization  - - - 2
Electives  - - - 4
Intelligent IS  - - - 5
Electives  - - - 6
Specialisation Tech  - - - 7
Electives  - - - 8
Wahl  - - - 10
Electives  - - - 12
Specialization  - - - 13

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