Universität Wien

136079 UE Crowd Sourcing in den Geisteswissenschaften (2023S)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

An/Abmeldung

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

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch, Englisch

Lehrende

Termine

WICHTIG: Die erste Einheit findet am 8.3. statt! Die Einheit am 1.3. entfällt.
Ort: Besprechungsraum Digital Humanities, Stiege 8, 2. Obergeschoss, Hauptgebäude, Universitätsring 1, 1010 Wien


Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Crowd-Sourcing ist eine Methode, um einzelne kleine Aufgaben von mehreren Individuen (‚Workers‘) gegen Bezahlung über Onlineplattformen erledigen zu lassen. Die Methode hat zahlreiche Anwendungen in den Geisteswissenschaften, etwa das Sammeln von Annotationen von Texten zum Zwecke der Evaluierung von prädiktiven Modellen, die Abwicklung von Umfragen oder für die Durchführung von Onlineexperimenten. In diesem Kurs werden wir zunächst einen Überblick zum Thema Crowd-Sourcing und zu den dafür zumeist verwendeten Plattformen gewinnen, wobei insbesondere auch Fragen zu Studiendesign und Ethik eine große Rolle spielen werden. Danach werden mehrere methodologische Aspekte und Werkzeuge beleuchtet: Crowd-Sourcing-Management mit Prolific Academic; Umfrageerstellung mit SoSciSurvey; Qualitätskontrolle. Im praktischen Teil des Kurses führen die Studierenden in Gruppen eigene Crowd-Sourcing-Studien durch, deren Ergebnisse zum Schluss präsentiert werden.

Für die Qualitätskontrolle sind rudimentäre statistische Kenntnisse sowie Erfahrung mit einer Skriptsprache (z.B. R oder Python) von Vorteil.

Unterrichtssprache ist primär Deutsch, schriftliche Arbeiten oder Präsentationen können aber auf Englisch verfasst bzw. gehalten werden.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Aufwärmübung, Erstellung eines Projektproposals, Präsentation der Projektergebnisse, Verschriftlichung des Projektes und seiner Resultate in einem Bericht, Verfügbarmachung von Daten und Code, abschließende individuelle schriftliche Reflexion zur Projektarbeit sowie kleinere Hausübungen, Diskussionsbeiträge und aktive Mitarbeit im Laufe des Semesters.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Erfolgreicher Erwerb von theoretischen und methodologischen Kenntnissen, die für die Durchführung von Crowd-Sourcing relevant sind.
Teilleistungen:

• Aufwärmübung (individuell; 5 Punkte)
• Projektproposal (Gruppe; 10 Punkte)
• Projektpräsentation (Gruppe; 20 Punkte)
• Projektbericht, Daten und Code (Gruppe; 40 Punkte)
• Mitarbeit & kleine Aufgaben (individuell; 20 Punkte)
• Projektreflexion (individuell; 5 Punkte)

Für eine positive Note sind mindestens 60 Punkte erforderlich (90-100: sehr gut, 80-89: gut, 70-79: befriedigend, 60-69: genügend, <60: nicht genügend).

Bei der Bewertung von nicht-individuellen Teilleistungen (Projekt in der Gruppe) wird nicht zwischen den einzelnen Beiträgen der jeweiligen Studierenden unterschieden.

Prüfungsstoff

Aufwärmübung: persönliche Motivation, Grundbegriffe, grundlegende Arithmetik.
Projektproposal: Beschreibung und Motivation des geplanten Projektvorhabens.
Projektbericht/-präsentation: Konzise und klare Motivation, Präsentation, Beschreibung und Diskussion des durchgeführten Projektes und seiner Ergebnisse. Daten und Code müssen bereitgestellt werden.
Projektreflexion: Darstellung der persönlichen Erfahrungen und kritische Reflexion zum Projektablauf.

Literatur

Lenart-Gansiniec, R. (2022). Towards a typology development of crowdsourcing in science. Journal of Information Science, 01655515221118045.
Peer, E., Brandimarte, L., Samat, S., & Acquisti, A. (2017). Beyond the Turk: Alternative platforms for crowdsourcing behavioral research. Journal of Experimental Social Psychology, 70, 153-163.
Palan, S., & Schitter, C. (2018). Prolific. ac—A subject pool for online experiments. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 17, 22-27.
Baumann, A., & Sekanina, K. (2022). Accounting for the relationship between lexical prevalence and acquisition with Bayesian networks and population dynamics. Linguistics Vanguard.
Kolb, T., Katharina, S., Kern, B. M. J., Neidhardt, J., Wissik, T., & Baumann, A. (2022). The ALPIN Sentiment Dictionary: Austrian Language Polarity in Newspapers. In Proceedings of the Thirteenth Language Resources and Evaluation Conference (pp. 4708-4716).

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

DH-S II

Letzte Änderung: Do 04.07.2024 00:13