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053037 VU Wissenschaftliches Arbeiten - Fake-News Detection Approaches and Its Societal Conjunctions (2021W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
DIGITAL

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine

Digital, in Blockstruktur während des Zeitraums Oktober-November oder Mitte Dezember 2021.


Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Ziel:
Vermittlung wissenschaftlicher Fähigkeiten in angewandter Form durch eine Workshop-Struktur zu aktuellen IKT-basierten globalen Themen mit besonderem Schwerpunkt auf ausgewählten Forschungsbereichen.

Inhalt
Der Kurs konzentriert sich auf die Einführung der Studierenden in ausgewählte aktuelle IKT-bezogene Studienbereiche. Während die Studierenden einen Input zu den angegebenen Forschungsbereichen erhalten, erwerben sie angewandtes Wissen durch die Simulation einer wissenschaftlichen Konferenz während der Unterrichtszeit mit ihren Bewerbungen für den vom Kursleiter bereitgestellten "Call for papers". Nach der Zulassung zur simulierten Konferenz auf der Grundlage ihrer Abstracts erhalten die Studierenden während des gesamten Kurses angeleitete Anweisungen, während derer sie auf der Grundlage ihrer angenommenen Abstracts einen Konferenzbeitrag erstellen und diesen am Ende des Kurses auf der simulierten Konferenzsitzung präsentieren.
Die Hauptthemen sind:
a) der Stand der Technik bei der Erkennung von Fake News und deren gesellschaftliche Zusammenhänge,
b) der Aspekt der Online-Nutzersicherheit durch die Diskussion von Ansätzen zur Prävention von Cybermobbing und/oder -stalking.

Methode
Aufgaben, die die simulierte Erstellung eines Konferenzpapers anleiten: Entwurf der Elemente eines wissenschaftlichen Papers (d.h. Einleitung, theoretischer Hintergrund, Methoden, Ergebnisse, Schlussfolgerung und/oder Diskussion); Einführung und Simulation des Peer-Review-Prozesses, bei dem die Studierenden in die Rolle von hypothetischen Zeitschriftenredakteuren schlüpfen, die die Einreichungen der anderen bearbeiten.
Die Workshop-Übungen beginnen mit der Bildung von Peer-Gruppen auf der Grundlage der Sitzung, bei der die Studierenden ihre Abstracts zuvor eingereicht haben.
Sie umfassen relevante Verbesserungen der wissenschaftlichen Schreibfähigkeiten, wie z. B. Gliederungstechniken, Methodenformulierung, Entwurf von Abbildungen und Tabellen, Peer-Evaluierung jedes konstruierten Papersegments, Praktiken der Titelgebung, Antworttechniken für Gutachter und Evaluierungstechniken von bisher unbekannten wissenschaftlichen Zeitschriften.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Kursarbeit, die für die simulierte wissenschaftliche Konferenz geschrieben wird: 40%
Workshop-Übungen: 30%
Präsentation des Papers: 20%
Teilnahme am Workshop: 10%

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Zum Bestehen des Kurses ist eine Mindestpunktzahl von 50 % erforderlich.

Benotung:
1: >= 87.5 %
2: >= 75.0 %
3: >= 62.5 %
4: >= 50 %

Prüfungsstoff

- Technologien zur Erkennung von Fake News
- Fragen der Online-Nutzersicherheit mit Schwerpunkt auf Cybermobbing und/oder -stalking

Literatur

Heard, S. B. (2016).The scientist's guide to writing: how to write more easily and effectively throughout your scientific career. Princeton University Press.Salvi, C., Iannello, P., McClay, M., Rago, S., Dunsmoor, J. E., & Antonietti, A. (2021). Going viral: How fear, socio-cognitive polarization and problem-solving influence fake news detection and proliferation during COVID-19 pandemic.Frontiers in Communication,5, 127.Sitaula, N., Mohan, C. K., Grygiel, J., Zhou, X., & Zafarani, R. (2020). Credibility-based fake news detection. InDisinformation, Misinformation, and Fake News in Social Media(pp. 163-182). Springer, Cham.Van Duijn, Max, Preuss, Mike, Spaiser, Viktoria, Takes, Frank, & Verberne, Suzan. (2020).Disinformation in Open Online Media(Vol. 12259, Lecture Notes in Computer Science). Cham: Springer International Publishing AG.Calvo-Morata, A., Alonso-Fernández, C., Freire, M., Martínez-Ortiz, I., & Fernández-Manjón, B. (2020). Serious games to prevent and detect bullying and cyberbullying: A systematic serious games and literature review. Computers & Education, 157, 103958.Ansary, N. S. (2020). Cyberbullying: Concepts, theories, and correlates informing evidence-based best practices for prevention.Aggression and violent behavior,50, 101343.Kaur, P., Dhir, A., Tandon, A., Alzeiby, E. A., & Abohassan, A. A. (2020). A systematic literature review on cyberstalking. An analysis of past achievements and future promises.Technological Forecasting and Social Change, 120426.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 13.09.2021 08:48