Universität Wien

160006 UE Quantitative Methoden in der Musikforschung (2022W)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 16 - Musikwissenschaft und Sprachwissenschaft
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

An/Abmeldung

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

Details

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Der Termin am 24.11.2022 findet statt am MediaLab in der UZA II-Rotunde. Studierende können sich ihre eigenen Termine vorher im Rückschluss zwischen 9 und 12 Uhr reservieren.

  • Donnerstag 06.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Donnerstag 13.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Donnerstag 20.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Donnerstag 27.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Donnerstag 03.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Donnerstag 10.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Donnerstag 17.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Donnerstag 24.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Donnerstag 01.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Donnerstag 15.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Donnerstag 12.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Donnerstag 19.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01
  • Donnerstag 26.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-01

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Ziel dieser Übung ist es, Studierende in das Verarbeiten quantitativer Daten in der Musikforschung näher zu bringen. Die Verarbeitung von behavioralen, physiologischen und Fragebogendaten wird beispielhaft mithilfe der Signalentdeckungstheorie, der Signalanalyse, und der Graphentheorie beziehungsweise der Sozialen Netzwerk Analyse demonstriert. Dazu sollen Studierende die dahinterliegende Theorie näher kennenlernen, ihre eigenen, quantitativen Daten erheben, und diese schließlich mithilfe von Computerprogrammen verarbeiten.
Voraussetzung für die Teilnahme ist der Zugang zu einem Laptop, da die Übungen ein Gerät erfordern, auf dem das für Studierende der Universität Wien kostenlose Microsoft Excel und weitere Software installieren können. Die Übung ist in fünf Teile gegliedert: Einführung (Wochen 1-3); Signalentdeckungstheorie (Wochen 4-6); Signalanalyse (Wochen 7-9); Soziale Netzwerk Analyse (Wochen 10-12); Abschluss (Wochen 13). Am Ende der Übung sollten Studierende in der Lage sein, verschiedene quantitative Daten mithilfe von Signalentdeckungstheorie, Signalanalyse und Sozialer Netzwerk Analyse zu verarbeiten.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Von Studierenden wird Mitarbeit an drei Gruppenprojekten erwartet und die Leistung anhand von Abgaben und Referaten überprüft. Für jedes Projekt werden innerhalb der Gruppen Daten gesammelt, diese analysiert, und in 7 Minuten langen Kurzreferaten vorgestellt. Bewertet werden die als Gruppe abgegebenen Analyse-Skripte und als Gruppe gehaltenen Referate. Von Studierenden wird außerdem aktive Vorarbeit für 11 Übungstermine erwartet. Studierende erhalten Zugang zu Videovorlesungen, deren Inhalt an 11 Terminen über ein Onlinequiz mit jeweils zwei Multiple-Choice Fragen abgefragt wird.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

An zwei Terminen darf ohne vorheriges Bescheid Geben gefehlt werden. Die 11 Onlinequiz sind jeweils 2% wert, und machen 22% der Bewertung aus. Videovorlesungen sind zwei Tage vor der Übung verfügbar. Das jeweilige Onlinequiz soll spätestens vor dem jeweiligen Übungstermin abgeschlossen werden. Die Abgaben und Referate machen jeweils 26% (Abgabe: 10%, Referat 16%) aus. Alle Studierende müssen mindestens eines der drei Gruppenreferate mitpräsentieren.

Für eine positive Beurteilung der Lehrveranstaltung sind 50 % erforderlich.

Sehr gut 91 – 100 %
Gut 81 – 90 %
Befriedigend 75 – 80 %
Genügend 51 – 74 %
Night genügend 0 – 50 %

Prüfungsstoff

In den Onlinequizzes wird das Material der Videovorlesung anhand von jeweils zwei Multiple-Choice Fragen abgefragt. Die aktive Mitarbeit an den Projekten wird mithilfe von Abgaben und Referaten überprüft. Bei den Abgaben handelt es sich jeweils um ein kommentiertes R-Skript und eine dazugehörige .csv Datei. Referate sind jeweils 7 Minuten lang und sollen andere Übungsteilnehmer:innen darüber informieren, welcher Fragestellung sich angenähert wurde, was für Daten erhoben wurden, und was die Verarbeitung dieser Daten ergab.

Literatur

Bonnel, A., Mottron, L., Peretz, I., Trudel, M., Gallun, E., & Bonnel, A. M. (2003). Enhanced pitch sensitivity in individuals with autism: a signal detection analysis. Journal of cognitive neuroscience, 15(2), 226-235.
Fink, L. K., Lange, E. B., & Groner, R. (2018). The application of eye-tracking in music research. Journal of Eye Movement Research, 11(2).
Gnanateja, G. N., Devaraju, D. S., Heyne, M., Quique, Y. M., Sitek, K. R., Tardif, M. C., ... & Dial, H. R. (2022). On the role of neural oscillations across timescales in speech and music processing. Frontiers in Computational Neuroscience, 16.
Nozaradan, S., Peretz, I., Missal, M., & Mouraux, A. (2011). Tagging the neuronal entrainment to beat and meter. Journal of Neuroscience, 31(28), 10234-10240.
Müller, V., Delius, J. A., & Lindenberger, U. (2018). Complex networks emerging during choir singing. Annals of the New York Academy of Sciences, 1431(1), 85-101.
Wenhart, T., Hwang, Y. Y., & Altenmüller, E. (2019). Enhanced auditory disembedding in an interleaved melody recognition test is associated with absolute pitch ability. Scientific reports, 9(1), 1-14.
Wong, P. C., Ciocca, V., Chan, A. H., Ha, L. Y., Tan, L. H., & Peretz, I. (2012). Effects of culture on musical pitch perception. PloS one, 7(4), e33424.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

MA (2008): M02, M03, M05, M09, M16
MA (2022): S.1, E.SYS, H.SYS

Letzte Änderung: Di 06.09.2022 15:08