Universität Wien
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136101 VO Quantitative Methods in the Digital Humanities (2021W)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 13 - Europäische und Vergleichende Sprach- und Literaturwissenschaft
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Details

Language: German

Examination dates

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Wednesday 06.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
  • Wednesday 13.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
  • Wednesday 20.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
  • Wednesday 27.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
  • Wednesday 03.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
  • Wednesday 10.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
  • Wednesday 17.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
  • Wednesday 24.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
  • Wednesday 01.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
  • Wednesday 15.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3

Information

Aims, contents and method of the course

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 (etwa dynamische Systeme und Spieltheorie). 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.

Assessment and permitted materials

Schriftliche Prüfung am Ende des Kurses

Minimum requirements and assessment criteria

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

Examination topics

Inhalte auf den Folien; im Kurs angegebene Literatur.

Reading list

Wird bekannt gegeben.

Association in the course directory

DH 2

Last modified: Th 04.07.2024 00:13