Universität Wien FIND

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233002 UK Technology and Society (2020W)

Social construction and deconstruction of technology using the example of digitalisation and Big Data

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 23 - Soziologie
Continuous assessment of course work

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first serve).

Details

max. 40 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Adaptiertes Lehrkonzept
Dieser UK bedient sich sowohl virtueller, als auch analoger Lehrformen. Vier Einheiten werden per ZOOM, sechs Einheiten werden in kleinen Gruppen (bis zu 15 TeilnehmerInnen) vor Ort stattfinden (entsprechend der geltenden COVID-19 Regelungen). Die Einteilung der Gruppen findet bei der Vorbesprechung statt.

Tuesday 06.10. 13:30 - 15:30 Digital
Tuesday 20.10. 13:30 - 15:30 Digital
Tuesday 27.10. 13:30 - 15:30 Seminarraum STS, NIG Universitätsstraße 7/Stg. II/6. Stock, 1010 Wien
Tuesday 03.11. 13:30 - 15:30 Digital
Tuesday 10.11. 13:30 - 15:30 Digital
Tuesday 17.11. 13:30 - 15:30 Digital
Tuesday 24.11. 13:30 - 15:30 Digital
Tuesday 01.12. 13:30 - 15:30 Digital
Tuesday 15.12. 13:30 - 15:30 Digital
Tuesday 12.01. 13:30 - 15:30 Digital

Information

Aims, contents and method of the course

Suchmaschinen, soziale Netzwerke und eine Vielzahl von Apps am Handy sind aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Sie haben sich in unsere Praktiken eingenistet, gestalten aber gleichzeitig auch welche Informationen wir finden, wie wir über Distanz kommunizieren, und wie wir unseren Körper wahrnehmen, wenn wir zum Beispiel an Gesundheits-Apps denken. Sie werfen aber auch eine Reihe gesellschaftspolitischer Fragen auf: Wie werden Suchmaschinen, Algorithmen und Recommender Systeme konstruiert und welche sozialen Annahmen, Werte und Ideologien fließen ein? Welche neuen Formen von Bias und Diskriminierung entstehen dabei? Was bedeutet die zunehmende Quantifizierung unterschiedlicher Lebensbereiche für Individuen und Gesellschaft (z.B. durch Fitness-Apps)? Und schließlich: Wie können wir digitale Technologien und Softwarepraktiken dekonstruieren und deren eingeschriebene Normen und Werte analysieren und kritisch reflektieren?

Diese Fragen möchten wir in unserem Kurs anhand von klassischen Einführungstexten aus der Wissenschafts- und Technikforschung (STS), sowie aktuellen Texten aus den kritischen New Media Studies behandeln. In jeder Einheit wird die Lehrveranstaltungsleiterin zunächst eine Einleitung zum STS-Konzept der jeweiligen Einheit – soziale Konstruktion von Technologie, Politik von Technologie, Actor-Network Theory, Technikentwicklung und Geschlecht, Dekonstruktion von Technik etc – liefern und zur Text-Diskussion aufbereiten (Pflichttext). Darauf aufbauend werden wir einen Text zur (De)Konstruktion von Digitalen Technologien und Big Data diskutieren, der das jeweilige Konzept zur Anwendung bringt (Referatstext). Dieser wird von Studierenden aufbereitet, mit einem aktuellen Fallbeispiel verknüpft und zur Diskussion gestellt/ moderiert. In den letzten drei Einheiten werden wir uns mit der Dekonstruktion von Algorithmen und digitalen Praktiken, und darin eingebetteten sozialen Annahmen und Werten, auseinandersetzen und mit Hilfe der Methode „Mind Scripting“ (die mit Erinnerungstexten arbeitet) praktisch ausprobieren und reflektieren. Diese theoretischen Überlegungen zum und praktischen Erfahrungen mit dem „Mind Scripting“ Experiment werden in einem etwas längeren Essay als Abschlussarbeit ausgearbeitet. Voraussetzungen für den Zeugniserwerb sind Anwesenheit (in kleinen Gruppen entsprechend den geltenden Covid-19 Regelungen), Mitarbeit, mündliche Präsentation eines Referatstexts, eine kurze schriftliche Textkritik zu allen Pflichttexten (ca. 1-2 Seiten), sowie das Verfassen des Abschlussessays (ca. 8-10 Seiten). Da der Kurs größtenteils auf englischsprachigen Texten basiert sind grundlegende Englischkenntnisse erforderlich. Die Unterrichtssprache ist deutsch.

Assessment and permitted materials

Mindestanforderung für die positive Beurteilung sind Anwesenheit in den Seminareinheiten (in kleinen Gruppen entsprechend den geltenden Covid-19 Regelungen), das Lesen der Pflichtlektüre, aktive Beteiligung an den Diskussionen, Präsentation eines Zusatztextes, pünktliche Abgabe der schriftlichen Textkritiken (1-2 Seiten), sowie der Abschlussarbeit (Essay zu Mind Scripting Experiment; 8-10 Seiten).

Grobe Beschreibung der schriftlichen Arbeitsaufgaben (Details folgen im Zuge des detaillierten Arbeitsplans):

1. Kurze Textkritik der Pflichttexte (ca. 1-2 Seiten); Abgabetermin: jeweils 1 Tag vor der jeweiligen Einheit, per Moodle

2. Abschlussessay zu theoretischen Überlegungen zum und praktischen Erfahrungen mit dem „Mind Scripting“ Experiment (ca. 8-10 Seiten); Abgabetermin: 28. Februar 2020, per Moodle.

Minimum requirements and assessment criteria

Die Benotung der Lehrveranstaltung erfolgt auf Grundlage der getrennten Bewertung der verschiedenen Aufgaben auf einer Skala von 1-5.

Lektüre der Pflichttexte & aktive Teilnahme an den Diskussionen im Seminar: 15 Prozent, individuell bewertet, kein Feedback
Mündliche Präsentation eines Zusatztextes: 20 Prozent, individuell bewertet, Feedback auf Nachfrage
Laufende schriftliche Arbeitsaufgaben: Textkritiken: 20 Prozent, individuell bewertet, Feedback auf Nachfrage
Schriftlicher Abschlussessay: 45 Prozent, individuell bewertet, Feedback auf Nachfrage

Jede Teilleistung wird selbstständig bewertet. Anwesenheit, Pünktlichkeit in der Abgabe von Leistungen und die Einhaltung akademischer Standards werden vorausgesetzt, können sich aber im Fall der Nicht-Einhaltung negativ auf die Gesamtnote auswirken. Zum Erreichen einer positiven Note muss der gewichtete Durchschnitt der Teilnoten größer oder gleich 4,5 sein.

Wichtige Informationen zur Beurteilung
Wenn nicht explizit anders vermerkt, ist die Erbringung aller Teilleistungen Voraussetzung für eine positive Beurteilung. Werden einzelne verpflichtend vorgesehene Teilleistungen nicht erbracht, gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen. Falls dem Nichterbringen der Leistung kein wichtiger und unvorhersehbarer Grund auf Seiten des*der Studierenden zu Grunde liegt, wird die LV negativ beurteilt. Bei Vorliegen eines solchen Grundes (etwa einer längeren Erkrankung) kann der*die Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden. Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich nach Eintreten des Grundes zu stellen.
Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als ‘nicht beurteilt’ gewertet und mit dem Vermerk ‘geschummelt/erschlichen’ in das Notenerfassungssystem eingetragen.

Examination topics

Reading list


Association in the course directory

Last modified: Fr 11.12.2020 09:28