Universität Wien

136101 VO Quantitative Methoden in den Digital Humanities (2022W)

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Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Der erste Prüfungstermin wird am 30.1. (13:15-14:45) stattfinden! Nähere Informationen folgen.

Mittwoch 05.10. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch 12.10. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch 19.10. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch 09.11. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch 16.11. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch 23.11. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch 30.11. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch 07.12. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch 14.12. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch 11.01. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch 18.01. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
Mittwoch 25.01. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Digitalen Geisteswissenschaften (Digital Humanities, DH) befassen sich mit der digitalen Aufbereitung, Verfügbarmachung und Analyse von für die Geisteswissenschaften relevanten Forschungsdaten. In dieser Vorlesung fokussieren wir uns auf die quantitativen Methoden, die der Analyse jener Daten und allgemeiner der Beantwortung geisteswissenschaftlicher Fragestellungen zugrunde liegen. Das umfasst Grundlagen der deskriptiven Statistik und der Inferenzstatistik, computerlinguistische Methoden der Textanalyse, Netzwerkanalyse, sowie eine Einführung in mathematische Methoden, die in den Geisteswissenschaften ihre Anwendung finden (z.B. dynamische Systeme). Ziel ist es, diese Methoden zu verstehen und auf einfache geisteswissenschaftliche Fragestellungen anwenden zu können.

Die mathematischen Inhalte setzen ein dahingehendes Grundverständnis für das Verfolgen der Inhalte voraus (Prozentrechnen, Wahrscheinlichkeiten, lineare Funktionen, etc.; Matura-Niveau). Abgesehen davon werden keine weiterführenden Kenntnisse in Statistik, Programmierung etc. vorausgesetzt.

Diese Vorlesung ist kein Programmierkurs und setzt keine Kenntnisse in Skriptsprachen wie R, Python oder Matlab voraus. Um den Studierenden einen Einblick in die Arbeit mit R zu geben, umfasst die Vorlesung ein kleines R Tutorial. Programmierung in R gehört allerdings explizit nicht zum Prüfungsstoff.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Schriftliche Prüfung am Ende des Kurses

Erlaubte Hilfsmittel: Taschenrechner (nicht programmierbar, keine Handys)

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Maximal 40 Punkte
35-40: sehr gut
30-34: gut
25-29: befriedigend
20-24: genügend
0-19: nicht genügend

Prüfungsstoff

Inhalte auf den Folien; im Kurs angegebene Literatur.

Literatur

Wird bekannt gegeben.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

DH 2

Letzte Änderung: Do 11.05.2023 11:27