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Web data collection and social media mining - Detailseite

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Lektüreseminar Veranstaltungsnummer 53112
Semester SoSe 2017 SWS 2
Rhythmus Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache englisch
Belegungsfristen Es findet keine Online-Belegung über AGNES statt!
Veranstaltungsformat Präsenz

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Gebäude Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Do. 08:00 bis 10:00 wöch 217 (PC-Pool)
Stockwerk: 2. OG


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Uni3b Institutsgebäude - Universitätsstraße 3b (UNI 3)

Außenbereich nutzbar Innenbereich eingeschränkt nutzbar Parkplatz vorhanden Barrierearmes WC vorhanden Barrierearme Anreise mit ÖPNV möglich
  findet statt     20
Gruppe 1:
 

Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Master of Arts  Sozialwissenschaften Hauptfach ( POVersion: 2011 )   10  -  
Master of Arts  Sozialwissenschaften Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2014 )   10  -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Sozialwissenschaften Programm ( POVersion: 1999 )   10  -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Kultur-, Sozial- und Bildungswissenschaftliche Fakultät, Institut für Sozialwissenschaften, Politisches Verhalten im Vergleich
Inhalt
Kommentar

The rapid growth of the World Wide Web over the past two decades tremendously changed the way we share, collect, and publish data. What was once a fundamental problem for the social sciences - the scarcity and inaccessibility of observations - is quickly turning into an abundance of data.
In addition to classical forms of data collection (e.g., surveys, lab or field experiments), a variety of new possibilities to collect original data has emerged. The Internet offers non-reactive measurements of behavior and preferences of political and other actors (for example, citizens, representatives, courts, and media). The aim of the course is to provide the technical bases for web data collection methods. Furthermore, we will study state-of-the art applications from the social sciences that exploit the potential of web-based data to tackle both classical and new questions of social science. For the practial part, the course participants are expected to independently design and collect data for own empirical applications. To this end, we will use the statistial software R. Knowledge of R is an advantage but not a prerequisite.

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2017. Aktuelles Semester: WiSe 2024/25.
Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin