Dieses Modul führt die Studierenden in die theoretischen und praktischen Grundlagen der experimentellen Soziologie sowie in zentrale Methoden der Computational Social Science (CSS) ein. Ziel ist es, ihnen die Kompetenzen zu vermitteln, mithilfe unterschiedlicher Analysemethoden experimentelle Vorhersagen abzuleiten und mit verschiedenen Datentypen zu arbeiten, um diese für eigene Forschungsprojekte zu nutzen. Durch den praxisnahen Umgang mit diesen Datentypen erwerben die Teilnehmenden die Fähigkeit, zentrale soziologische Fragestellungen zu untersuchen – etwa zur Bedeutung sozialer Einbettung für kollektive Phänomene, zur Entstehung und Nutzung von Kollektivgütern oder zur Dynamik sozialer Verarbeitungsprozesse.
Das Modul beinhaltet zwei Seminare:
- Agentenbasierte Simulation und experimentelle Soziologie
In diesem Seminar werden die theoretischen und praktischen Grundlagen von Simulationsstudien und experimentellen Forschungsdesigns in der Soziologie vermittelt. Neben analytischen Ansätzen zur Ableitung soziologischer Fragestellungen liegt ein Schwerpunkt auf agentenbasierten Modellen (ABM). Anhand verschiedener Anwendungsfelder lernen die Studierenden, wie diese unterschiedlichen Methoden zur Untersuchung sozialer Phänomene eingesetzt werden können und wie darauf aufbauend Experimente konzipiert und durchgeführt werden. - Netzwerkanalyse und räumliche Analyse mit Methoden der Computational Social Science
Das Seminar führt in zentrale Methoden der CSS zur Analyse von Netzwerken und räumlichen Daten ein. Die Studierenden erwerben praktische Fertigkeiten in R, um große soziale Netzwerke sowie geospatiale Daten selbständig zu analysieren und zu visualisieren. Dabei werden sowohl grundlegende Konzepte als auch fortgeschrittene Analysetechniken vermittelt. Ziel ist es, ein solides methodisches Fundament zu schaffen, das die Studierenden dazu befähigt, die Werkzeuge der Computational Social Science in ihrer eigenen Forschung einzusetzen.
- Trainer/in: Grehl Sascha
- Trainer/in: Steinbrinker Leonie