Methodenausbildung im digitalen Zeitalter: Neue Daten, Projektseminare und Selbstlernmodule

Author:

Döring HolgerORCID,Hocks PhillipORCID

Abstract

ZusammenfassungDie Datengrundlage in der Politikwissenschaft hat sich in den letzten Jahren stark verändert und ist breiter geworden. Daten sozialer Medien und digitale Spurendaten erweitern das Methodenportfolio in den Sozialwissenschaften beträchtlich. In diesem Artikel diskutieren wir Herausforderungen und Chancen dieser neuen Entwicklungen für die quantitative Methodenlehre in der Politikwissenschaft. Wir argumentieren, dass die Methodenlehre (i) stärker an Theorie und Inhalt geknüpft werden sollte. Dies erfolgt am besten durch (ii) Projektseminare, welche Studierende eigene Forschungsvorhaben umsetzen lassen. Mit der leichten Generierung durch neue Datenquellen, können Studierende (iii) den gesamten Forschungsprozess durchlaufen. Geringere Teile der Lehre werden als Präsenzveranstaltung abgehalten, (iv) Programmierfähigkeiten werden durch E‑Lernangebote ergänzt. Durch die hohe Praxisorientierung und eigene Lerntempi kann so ein Interesse für quantitative Methoden bei mehr Studierenden der Politikwissenschaft gebildet werden.

Funder

Universität Bremen

Publisher

Springer Science and Business Media LLC

Subject

Sociology and Political Science

Reference21 articles.

1. Agresti, Alan, und Barbara Finlay. 2014. Statistical methods for the social sciences. Harlow: Pearson.

2. Barberá, Pablo. 2015. Birds of the same feather tweet together: Bayesian ideal point estimation using twitter data. Political Analysis 23(1):76–91.

3. Blätte, Andreas, Joachim Behnke, Kai-Uwe Schnapp, und Claudius Wagemann. 2018. Computational Social Science: Die Analyse von Big Data. Baden-Baden: Nomos.

4. Dietrich, Bryce J., Ryan D. Enos, und Maya Sen. 2019. Emotional Arousal Predicts Voting on the U.S. Supreme Court. Political Analysis 27(2):237–243.

5. Diez, David M., Mine Çetinkaya-Rundel, und Christopher D. Barr. 2019. OpenIntro Statistics. https://www.openintro.org/book/os. Zugegriffen: 20. März 2020.

Cited by 3 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3