Ungleichheit auf Social Media Plattformen. Theoretische Konzepte und empirische Analysemöglichkeiten digitaler Daten mit R - Einzelansicht

- Bandy, J. (2021). Problematic machine behavior: A systematic literature review of algorithm audits. Proceedings of the acm on human-computer interaction, 5(CSCW1), 1–34.

- Edelmann, A., Wolff, T., Montagne, D., & Bail, C. A. (2020). Computational social science and sociology. Annual Review of Sociology, 46, 61–81.

- Lazer, D. M., Pentland, A., Watts, D. J., Aral, S., Athey, S., Contractor, N., Freelon, D., Gonzalez-Bailon, S., King, G., Margetts, H., et al. (2020). Computational social science: Obstacles and opportunities. Science, 369(6507), 1060–1062.

- Lythreatis, S., Singh, S. K., & El-Kassar, A.-N. (2022). The digital divide: A review and future research agenda. Technological Forecasting and Social Change, 175, 121359.

- Sen, I., Flöck, F., Weller, K., Weiß, B., & Wagner, C. (2021). A total error framework for digital traces of human behavior on online platforms. Public Opinion Quarterly, 85(S1), 399–422.

- https://rc2e.com/

- https://posit.co/resources/cheatsheets/

- https://bookdown.org/joone/ComputationalMethods/

- https://ytdt.digitalmethods.net/

- Interesse an quantitativer Sozialforschung

- Grundkenntnisse in R von Vorteil

Echo Chambers, Hate Speech, Misinformation, algorithmische Diskriminierung - digitale Phänomene, mit welchen Menschen mehrmals täglich durch ihre Aktivitäten im Internet konfrontiert sind. Die unterschiedliche Betroffenheit nach sozio-strukturellen Merkmalen der Nutzer:innen macht es zur Aufgabe der Soziologie, deren Entstehung, Verbreitung und Auswirkungen zu untersuchen. Bisher etablierte Messkonzepte und traditionelle Methoden können jedoch nur begrenzt zur Analyse dieser neuen Formen sozialer Ungleichheit genutzt werden. Computational Methods eröffnen jedoch zahlreiche Möglichkeiten, Datensätze von social media zu generieren und darauf anwendbare Methoden (Sentiment Analysis, Topic Modeling) zu entwickeln. Dieses Seminar gibt einen Einblick in das Feld der computational social sciences und deren Anwendung mit der Programmiersprache R. Die Teilnehmenden

-           sind in der Lage, die Möglichkeiten und Probleme digitaler Daten für die soziologische Forschung zu benennen

-           können sich mithilfe der Programmiersprache R Zugang zu quantitativen und qualitativen Social Media Daten verschaffen

-           lernen neue Messkonzepte und Methoden für die Analyse digitaler Daten und können deren Grundlagen in der Programmiersprache R anwenden

-           erweitern ihre Fähigkeiten in Bezug auf die Einordnung und Präsentation ihrer Forschungsergebnisse