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*Computational Social Science* - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Kurztext
Veranstaltungsnummer OEK-14810-20171 Rhythmus
Semester SS 2017 Studienjahr
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen 25
SWS 3 Sprache englisch
Credits 6
Hyperlink https://ilias.uni-konstanz.de/ilias/goto_ilias_uni_crs_652229.html
Termine iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mo. 11:45 bis 13:15 wöchentl. 24.04.2017 bis 24.07.2017  F - F 423     01.05.2017: Tag der Arbeit
05.06.2017: Pfingstmontag
 
 


Zugeordnete Lehrpersonen
Zugeordnete Lehrpersonen Zuständigkeit
Donnay, Karsten, Prof. Dr. verantwortlich
Gipp, Bela, Jun.-Prof. Dr. begleitend
StudIS-Prüfungen / Module
Prüfungsnummer Prüfungstext
OEK-14810 Computational Social Science
StudIS-Prüfungsorganisationssätze
Semester Termin Prüfer/-in Datum Beginn Dauer Raum Bemerkung Leistungsanmeldung Rücktritt bis StudIS-
Status
SS 2017 01 Donnay, Karsten , Prof. Dr.
Gipp, Bela , Juniorprof. Dr.
Nicht/noch nicht für die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltet
_______________
Nicht/noch nicht für die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltetNicht/noch nicht für die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltet
Für die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltet - Prüfungsanmeldung läuft noch nichtFür die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltet - Prüfungsanmeldung läuft noch nicht
Für die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltet - Prüfungsanmeldung läuft derzeitFür die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltet - Prüfungsanmeldung läuft derzeit
Anmeldezeitraum abgelaufen - Rücktritt noch möglichAnmeldezeitraum abgelaufen - Rücktritt noch möglich
StudIS-Prüfungsanmeldung beendetStudIS-Prüfungsanmeldung beendet
Zuordnung zu Einrichtungen
FB Wirtschaftswissenschaften
Inhalt
Kommentar

Recommended for Data Analysis Project

Recommended Semester: 4

Bemerkung

Department

Department of Politics and Public Administration

Voraussetzungen

None

Leistungsnachweis

Independent research project and corresponding seminar thesis. Successful participation in the lecture and submission of a minimum of three response papers during the term is required to receive credits in the course.

Lerninhalte

This applied research seminar introduces students to the field of computational social science. It covers four core research areas in the field: automated data extraction, social complexity, computational simulations and social network analysis. Each topic is introduced over several sessions. Assigned readings cover foundational work and key methodological contributions as well as current examples from social science research. The course highlights technical strengths and limitations of the various approaches introduced. It also critically reflects on where and how specific computational approaches can contribute to answering substantial social science research questions. It further provides an overview of existing tools implementing the various approaches discussed. As part of the seminar, students pursue an independent research project using computational social science approaches. For students in the SEDA master, the course is recommended to satisfy the Data Analysis Project requirement. There are no strict formal prerequisite requirements for this course but good programming skills and a strong background in (quantitative) research methods and statistics are expected.

Lernziel

Students know core research areas in the field of computational social science, are familiar with key conceptual and methodological approaches and can apply them in their own research.

Arbeitsaufwand

Teaching Methods Hours per Week

Weekly lecture (2 SWS) + independent research project (1 SWS)

 

Workload

180 h


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 1 mal im Vorlesungsverzeichnis SS 2017 gefunden:
3500 Seminare  - - - 1
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