Digitize! – Computational Social Science in der digitalen und sozialen Transformation-Reference-Cited by-同舟云学术

Digitize! – Computational Social Science in der digitalen und sozialen Transformation

Published:2023-11-30 Issue:Sonderheft Forschung Volume:18 Page:173-195
ISSN:2219-6994
Container-title:Zeitschrift für Hochschulentwicklung
language:
Short-container-title:ZFHE

Author:

Kritzinger Sylvia^ORCID,Pfaff Katharina^ORCID,Barta Julia,Bernhard Jana^ORCID,Boomgaarden Hajo^ORCID,Eder Anja,Forgó Nikolaus,Paspalj Filip,Plant Claudia^ORCID,Prainsack Barbara^ORCID,Prandner Dimitri^ORCID,Rittel Simon,Teuffenbach Martin^ORCID,Tschiatschek Sebastian^ORCID

Abstract

Die Digitalisierung bringt neben vielen Vorteilen für die sozialwissenschaftliche Forschung und die Lehre auch neue Herausforderungen mit sich. Die Weiterentwicklung digitaler Datenerhebungs- und Analyseverfahren zur Analyse und Gestaltung gesellschaftlicher und politischer Transformationsprozesse muss im Fokus der Zukunftsausrichtung sozialwissenschaftlicher Hochschullehre und Forschung stehen. Neue Datenformate und Praktiken erfordern neue forschungsethische und datenschutzrechtliche Praktiken und Standards. Im Zentrum von Computational Social Science steht die juristisch und ethisch fundierte, reflektierte Nutzbarmachung von digitalen Forschungsdaten und Analyseverfahren und ihre Vermittlung.

Publisher

Sektion Medienpadagogik der Deutschen Gesellschaft fur Erziehungswissenschaft - DGfE

Subject

General Medicine

Reference10 articles.

1. Hasengruber, K. & Prandner, D. (2022). Rebuilding our Toolkits for the future – How social science research educators changed their teaching in 2020 and 2021 to be fit for a digital future. In 8th International Conference on Higher Education Advances (HEAd’22) (S. 371–378). Editorial Universitat Politècnica de València.

2. Leitgöb, H., Prandner, D. & Wolbring, T. (2023). Editorial: Big data and machine learning in sociology. Front. Sociol., 8, 1173155. https://doi.org/10.3389/fsoc.2023.1173155

3. McMahon, A., Buyx, A. & Prainsack, B. (2020). Big data governance needs more collective responsibility: The role of harm mitigation in the governance of data use in medicine and beyond. Medical law review, 28(1), 155–182.

4. Pfaff, K., Weitzel, D., Assenbaum, L., Brandl, D., Kvir, N., Meinel, J., Perner, W., Voith, V., Windisch, F. & Kritzinger, S. (2022). Digitize! Online Panel Survey (SUF edition). https://doi.org/10.11587/8SFV2L, AUSSDA, V3, UNF:6:033G0FjXOtdYab2QhPoMMw== [fileUNF].

5. Prainsack, B., El-Sayed, S., Forgó, N., Szoszkiewicz, Ł. & Baumer, P. (2022). Data solidarity: a blueprint for governing health futures. The Lancet Digital Health, 4(11), e773–e774.