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Das Methoden-Proseminar „Mapping social inequalities: Introduction to GIS software and spatial data“ soll Studierenden einen grundlegenden Überblick über räumliche Daten und deren Analyse- und Visualisierungsmöglichkeiten (mapping) vermitteln. Der Fokus liegt hierbei auf der gemeinsamen Erarbeitung von Kartierungskenntnissen in Geoinformationssystemen (GIS), in diesem Kurs vordergründig die Software ArcGIS (sowie am Rande auch QGIS). Zu einem späteren Zeitpunkt im Kurs werden wir uns auch den grundlegenden Möglichkeiten der Visualisierung von räumlichen Daten in R und Stata zuwenden.
Räumlich referenzierte Daten werden vor allem in anderen Wissenschaftsdisziplinen verwendet (bspw. Geographie, Stadt- und Regionalplanung, u.a.), die oft Fragen räumlicher sozialer Ungleichheiten ausblenden oder nur unzureichend behandeln. Dieser Kurs soll einen kritischen Blick auf die Potentiale räumlicher Daten und deren Analyse- und Visualisierungsmöglichkeiten aus sozialwissenschaftlicher Perspektive bieten. Wir werden gemeinsam einen Überblick über die wichtigsten Grundlagen von Kartierungen erarbeiten, die ihr als Kursteilnehmer:innen auch praktisch in GIS in kleinen Übungs-Kartenprojekten umsetzen müsst – und welche Kriterien eine gelungene Karte aus sozialwissenschaftlicher Sicht auszeichnen. Beispiele der Anwendungen wird es mit explizit stadtbezogenen Fragestellungen (Ressourcen in der Stadt (Schulen, Nahverkehr, Infrastrukturen), Wohndaten, sozio-ökonomischen Indikatoren) sowie landesspezifische demographische Trends aus Deutschland und den USA (Mortalität, Kriminalität, Fertilität, Migration) geben. Der Fokus des Kurses liegt in der georeferenziellen Verarbeitung von Vektordaten (Punkte, Linien und Polygone) und nicht von Rasterdaten. Studierende können auch eigene Projekte und Fragestellungen aus dem Studium mitbringen (müssen aber nicht), die sie im Rahmen des Seminars anhand einer oder mehrerer Karten visualisieren möchten. Vorkenntnisse in stadtsoziologischen und demographischen Theorien sind von Vorteil zur Teilnahme am Proseminar, werden jedoch nicht vorausgesetzt.
Kurssprache ist deutsch. Durch die zahlreiche Verwendung von englischer Literatur und Datensätzen wird eine gute Kenntnis der englischen Sprache jedoch vorausgesetzt. Abgaben können in deutscher oder englischer Sprache eingereicht werden. Vorkenntnisse in statistischen Programmen wie Stata oder R sind von Vorteil, aber nicht zwingend notwendig. Vorkenntnisse in ArcGIS werden nicht vorausgesetzt, dieser Kurs bietet explizit eine Einführung in diese Software. |
| Literatur |
- Clemmer, Gina (2018), The GIS 20 Essential Skills, Second Edition, Redlands: ESRI Press.
- Kimerling, A. J.; Buckley, Aileen R.; Muehrcke, Juliana O.; Muehrcke, Phillip C. (2016): Map use. Reading, analysis, interpretation. 8th ed. Redlands, California: Esri Press Academic.
- Lloyd, Christopher D. (2010), Spatial Data Analysis. New York: Oxford University Press.
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