230147 SE Digital Methods - How Do We Know? (2013S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von So 10.02.2013 08:00 bis Mi 27.02.2013 23:59
- Abmeldung bis Fr 22.03.2013 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Montag 04.03. 16:00 - 18:00 Seminarraum STS, NIG Universitätsstraße 7/Stg. II/6. Stock, 1010 Wien
- Montag 18.03. 16:00 - 19:00 Seminarraum STS, NIG Universitätsstraße 7/Stg. II/6. Stock, 1010 Wien
- Montag 08.04. 16:00 - 19:00 Seminarraum STS, NIG Universitätsstraße 7/Stg. II/6. Stock, 1010 Wien
- Montag 15.04. 16:00 - 19:00 Seminarraum STS, NIG Universitätsstraße 7/Stg. II/6. Stock, 1010 Wien
- Montag 22.04. 16:00 - 19:00 Seminarraum STS, NIG Universitätsstraße 7/Stg. II/6. Stock, 1010 Wien
- Montag 29.04. 16:00 - 19:00 Seminarraum STS, NIG Universitätsstraße 7/Stg. II/6. Stock, 1010 Wien
- Montag 06.05. 16:00 - 19:00 Seminarraum STS, NIG Universitätsstraße 7/Stg. II/6. Stock, 1010 Wien
- Montag 13.05. 16:00 - 19:00 Seminarraum STS, NIG Universitätsstraße 7/Stg. II/6. Stock, 1010 Wien
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Prüfungsstoff
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:39
Drawing on literature from STS and critical new media studies we aim to discuss the following questions: What are 'digital methods' and what kind of knowledge do they create? How do (digital) methods organize our research objects and what realities are enacted by them? How can hyperlink networks and Google analyses be used to analyze controversies like climate change or biofuels? How can social networking services, and Twitter in particular, be used to analyze political discourses and 'hacktivist mobilization'? What information hierarchies and biases does commercial software trigger in the research process and how can we handle this problem? What is 'big data' and what are the benefits and dangers of large-scale computational science? And, finally, what are the implications of open access, creative commons and Wikis in the context of both research and politics?