Universität Wien

240026 VS Big Data Economies - Leben und Arbeiten in einer datafizierten Welt (3.3.4) (2022W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 24 - Kultur- und Sozialanthropologie
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
VOR-ORT

Anwesenheitspflicht in der ersten Einheit!

Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen.
Plagiierte oder erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis). Es kommt die Plagiatssoftware (‘Turnitin') zum Einsatz.
Moodle

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: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Die Lehrveranstaltung soll nach Möglichkeit in Präsenz durchgeführt werden. Aufgrund der jeweils geltenden Abstandsregelungen und anderer Maßnahmen kann es zu Anpassungen kommen.

  • Dienstag 04.10. 13:15 - 14:45 Übungsraum (A414) NIG 4. Stock
  • Dienstag 11.10. 13:15 - 14:45 Übungsraum (A414) NIG 4. Stock
  • Dienstag 18.10. 13:15 - 14:45 Übungsraum (A414) NIG 4. Stock
  • Dienstag 25.10. 13:15 - 14:45 Übungsraum (A414) NIG 4. Stock
  • Freitag 04.11. 09:45 - 13:00 Übungsraum (A414) NIG 4. Stock
  • Dienstag 08.11. 13:15 - 14:45 Übungsraum (A414) NIG 4. Stock
  • Dienstag 15.11. 13:15 - 14:45 Übungsraum (A414) NIG 4. Stock
  • Dienstag 22.11. 13:15 - 14:45 Übungsraum (A414) NIG 4. Stock
  • Dienstag 29.11. 13:15 - 14:45 Übungsraum (A414) NIG 4. Stock
  • Freitag 02.12. 09:45 - 13:00 Übungsraum (A414) NIG 4. Stock
  • Dienstag 06.12. 13:15 - 14:45 Übungsraum (A414) NIG 4. Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

„Big Data ist the new oil“ ist ein Satz, der in Medien und Fachliteratur regelmäßig verkündet wird. Aber was ist Big Data eigentlich? Wie werden Daten „Big“, und welche Auswirkungen haben Prozesse der „Datafizierung“ auf Arbeitswelten und Alltag? Das Seminar bietet eine Einführung in das Feld der Critical Data Studies an der Schnittstelle zu ökonomischer Anthropologie. Das Seminar befasst sich mit der Frage, wie Big Data Prozesse aus anthropologischer Sicht erforscht werden können, und welche Vorteile ein sozialwissenschaftlicher und vor allem anthropologischer Blick auf Big Data bringt. Das Seminar befasst sich mit Theorien eines noch jungen Forschungsfeldes, und setzt sich mit der Materialität und Umweltkonsequenzen von digitalen, daten-basierten Methoden der Wertschöpfung und Arbeitsorganisation auseinander.

Ziel der Lehrveranstaltung ist es, dass Studierende lernen, sich im komplexen Feld von Big Data Ökonomien zurechtzufinden, die Bedeutung, Zuschreibungen und Geschichte von Big Data und dessen Wertschöpfungsprozesse zu (er)kennen, und die Auswirkungen von „Datafizierung“ auf Arbeitswelt und Alltag identifizieren und kritisch diskutieren zu können. Studierenden soll es möglich sein, wichtige Akteure von Datenökonomien selbstständig zu erkennen, und deren Relationen zueinander analysieren und darstellen zu können.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Erreicht wird dies durch Textlektüre, Gruppendiskussionen, Präsentationen und durch partizipative Kleinprojekte, die während des Seminars durchgeführt werden. Zusätzlich erstellen Studierende in Kleingruppen im Laufe des Semesters eine „Data Flow Map“ und eine „Concept Map“. Diese bilden die Basis für insgesamt zwei Reflektionspaper zu je 1100 - 1500 Wörtern.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Aktive Mitarbeit und Teilnahme an Gruppendiskussionen: 20 Punkte
Schreiben von zwei Reflektionspapieren (je 1000 – 1500 Wörter): 40 Punkte
Erstellen einer Data Flow Map & Concept Map: 20 Punkte
Präsentation: 20 Punkte

1 (Sehr Gut): 100-89 Punkte
2 (Gut): 88-76 Punkte
3 (Befriedigend): 75-63 Punkte
4 (Genügend): 62-50 Punkte
5 (Nicht Genügend): 49-0 Punkte

Prüfungsstoff

Für eine positive Benotung müssen alle Teilleistungen erbracht werden.

Literatur

Beaulieu, Anne; Leonelli, Sabina (2021): Data and Society. A Critical Introduction. SAGE Publications: Los Angeles. S.: 9 – 18, 24 – 34.
Benjamin, Ruha (2019): Race after Technology. Polity Press.
Brayne, Sarah (2020): Policing by Numbers. Predict and Surveil. Oxford: Oxford University Press. S.: 17 – 36
Cameron, Lindsay; Rahmandoi, Hatim (2021): Expanding the Locus of Resistance: Understanding the Co-constitution of Control and Resistance in the Gig Economy. In: Organization Science. 33:1. P: 1 – 22
Crawford, Kate (2021): Atlas of AI. Earth. New Haven: Yale University Press. S.: 23 – 52
D’Ignazio, Catherine; Klein, Lauren: Data Feminism. Chapter 2: Challenge Power. (Video)
Douglas-Jones, Rachel; Walford, Antonia; Seaver, Nick (2021): Introduction: Towards an anthropology of data. J.Rai, March 2021. S.: 9 – 25
Ebeling, Mary F. (2016): Healthcare and Big Data. Out of Birth, a Death. London: Palgrave McMillan. S.: 1 – 27
Gray, Mary L.; Suri, Siddharta: Ghost Work. Introduction (ix -xxx (23)i)
Madianou, Mirca (2019): Technocolonialism: Digital Innovation and Data Practices in the Humanitarian Response to Refugee Crises. In: Social Media and Society. S.: 1 – 13
Van Oort, Madison (2019): The Emotional Labor of Surveillance: Digital Control in Fast Fashion Retail. In: Critical Sociology 2019, Vol. 45(7-8). S.: 1167–1179
Zuboff, Shoshana (2018): Das Zeitalter des Überwachungskapitalismus. Einführung. Frankfurt am Main: Campus Verlag. S.: 1 -34

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 03.10.2022 17:49