Universität Wien

400019 SE Social media data: quantitative text analysis of big data (2018W)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 40 - Doktoratsstudium Sozialwissenschaften
Continuous assessment of course work
Moodle

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Details

max. 15 participants
Language: English

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Monday 15.10. 14:00 - 16:30 C0628A Besprechung SoWi, NIG Universitätsstraße 7/Stg. III/6. Stock, 1010 Wien
  • Tuesday 16.10. 09:00 - 12:00 C0628A Besprechung SoWi, NIG Universitätsstraße 7/Stg. III/6. Stock, 1010 Wien
  • Tuesday 16.10. 13:00 - 15:00 C0628A Besprechung SoWi, NIG Universitätsstraße 7/Stg. III/6. Stock, 1010 Wien
  • Wednesday 17.10. 09:00 - 12:00 C0628A Besprechung SoWi, NIG Universitätsstraße 7/Stg. III/6. Stock, 1010 Wien
  • Wednesday 17.10. 14:00 - 17:30 C0628A Besprechung SoWi, NIG Universitätsstraße 7/Stg. III/6. Stock, 1010 Wien
  • Thursday 18.10. 09:00 - 12:00 C0628A Besprechung SoWi, NIG Universitätsstraße 7/Stg. III/6. Stock, 1010 Wien
  • Thursday 18.10. 16:00 - 19:00 C0628A Besprechung SoWi, NIG Universitätsstraße 7/Stg. III/6. Stock, 1010 Wien
  • Friday 19.10. 11:00 - 13:00 C0628A Besprechung SoWi, NIG Universitätsstraße 7/Stg. III/6. Stock, 1010 Wien

Information

Aims, contents and method of the course

Dieser Kurs behandelt die quantitative Analyse von Texten und Daten, vor allem aus den sozialen Medien. Die quantitative Textanalyse, eine etablierte Methode in den Sozialwissenschaften, eignet sich besonders für die Untersuchung großer Mengen an Daten aus sozialen Medien. Inhalt des Kurses ist, wie Forschende Daten aus sozialen Netzwerken bekommen und wie sie diese dann analysieren können.
Lehrender: Pablo Barbera (London School of Economics and Political Science). Pablo Barbera ist Assistenzprofessor für Computational Social Science. Er forscht zum politischen Verhalten von BürgerInnen in den sozialen Medien sowie zu den politischen Effekten von sozialen Medien. Dabei benutzt er innovative methodische Tools.
Software Requirements:
This course will use R, which is a free and open-source programming language primarily
used for statistics and data analysis. We will also use RStudio Server , which is an easyto-
use interface to R. Installing R or RStudio prior to the course is not necessary. The
instructor will provide individual login details to an RStudio Server that all course
participants can access to run their code.
Hardware Requirements:
Students are expected to bring their own laptops to class. There are no specific
requirements other than being able to use a browser (Google Chrome is the recommended
option, but others should work too).

Assessment and permitted materials

Minimum requirements and assessment criteria

Students will be evaluated on the basis of their attendance and active participation in the
course (30%), and a final paper applying the techniques covered in the course (70%).

Examination topics

Reading list

Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:47