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Jakob Jünger

    Computational Methods für die Sozial- und Geisteswissenschaften
    Grenzen, Probleme und Lösungen bei der Stichprobenziehung
    • Empirische Forschung beginnt mit der Auswahl von Untersuchungsgegenständen. Dabei werden frühzeitig Entscheidungen getroffen, die weder trivial noch folgenlos sind, da sie die Grundlage für alle weiteren Erkenntnisse bilden. In der Kommunikationswissenschaft kann häufig weder mit Vollerhebungen noch mit reinen Zufallsauswahlen gearbeitet werden, bewusste wie auch willkürliche Kriterien spielen hier eine wesentliche Rolle. Deshalb müssen Auswahlentscheidungen reflektiert getroffen und stets hinterfragt werden. Gerade die Digitalisierung der Kommunikation sowie die damit verbundenen Formen der Mediennutzung und Möglichkeiten der Datenerhebung machen es erforderlich, sich die datengenerierenden Prozesse zu vergegenwärtigen und die Konsequenzen abzuschätzen. Die Beiträge des Bandes beschäftigen sich mit diesen Herausforderungen beim Sampling von Akteuren und Inhalten. Neben einer allgemeinen Orientierung werden jeweils Probleme und Lösungen aus konkreten kommunikationswissenschaftlichen Projekten diskutiert. Die Gegenstände reichen von Telefonbefragungen über publizistische Stichproben bis zur Analyse von Inhalten auf Online-Plattformen. Neben der grundlegenden Vorgehensweise zur Auswahl von Individuen und Kommunikationsartefakten werden spezifische Aspekte bei der Analyse von Online-Netzwerken, ethische Herausforderungen bei Befragungen und der Einfluss von Zeit in den Blick genommen.

      Grenzen, Probleme und Lösungen bei der Stichprobenziehung
    • Mit Computational Methods lassen sich digitale Welten wissenschaftlich erforschen und gestalten. Das Open-Access-Lehrbuch vermittelt zunächst grundlegende Kompetenzen für die automatisierte Erhebung und Aufbereitung von Daten und für den Umgang mit Datenbanken. Eine Einführung in die Programmiersprachen R und Python sowie in Versionsverwaltungen und Cloud-Computing eröffnet Wege für kreative Analyseansätze beim Umgang mit großen und kleinen Datensätzen. Schließlich werden Szenarien in sozial- und geisteswissenschaftlichen Anwendungsfeldern durchgespielt. Dazu zählen die automatisierte Datenerhebung über Programmierschnittstellen und Webscraping, automatisierte Textanalysen, Netzwerkanalysen, maschinelles Lernen und Simulationsverfahren. Neben einer konzeptionellen Einführung in die jeweiligen Themenfelder geht es vor allem darum, in kurzen Tutorials selbst erste praktische Erfahrungen zu sammeln sowie weiterführende Möglichkeiten, aber auch Limitationen, von Computational Methods kennenzulernen.

      Computational Methods für die Sozial- und Geisteswissenschaften