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Electoral Accountability: A Course in Applied Causal Inference - Detailseite

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Veranstaltungsart Vertiefungsseminar Veranstaltungsnummer 53028
Semester WiSe 2020/21 SWS 4
Rhythmus Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache englisch
Belegungsfristen - Eine Belegung ist online erforderlich
Veranstaltungsformat Digital


Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Gebäude Raum-
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Fr. 12:00 bis 16:00 wöch   Hartmann findet statt     25
Gruppe 1:
Zur Zeit keine Belegung möglich

Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Hartmann, Felix verantwortlich
Abschluss Studiengang LP Semester
Bachelor of Arts  Sozialwissenschaften Monobachelor ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2014 )   10  -  
Bachelor of Arts  Sozialwissenschaften Zweitfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2014 )   10  -  
Bachelor of Science  Sozialwissenschaften Zweitfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2014 )   10  -  
Programmstudium-o.Abschl.  Sozialwissenschaften Programm ( POVersion: 1999 )   10  -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Kultur-, Sozial- und Bildungswissenschaftliche Fakultät, Institut für Sozialwissenschaften, Politisches Verhalten im Vergleich

A central normative justification for representative democracy is that elections are a means for citizens to exercise control over the actions of their representatives. In this course we will examine to what extent and under what conditions elections give citizens control over their leaders. The seminar will combine a methodological session introducing a causal inference method with a substantive session introducing students to the basic concepts, theoretical frameworks, and recent papers from the field of electoral accountability.

Substantively, the course will cover important barriers to accountability in democratic polities: (1) access to information, (2) voter coordination problems, (3) institutional barriers, (4) the availability of strong competence signals, and (5) behavioral constraints. In addition to its substantive content, the course provides an introduction to the design-based approach to causal inference that will be used to evaluate whether citizens are able to hold politicians accountable. Topics include (1) randomised experiments, (2) matching, (3) regression, (4) difference-in-differences, and (5) regression discontinuity designs. The course encourages students to think about the assumption necessary to make causal claims, to become a critical consumer of causal claims in the social sciences, and equip them to conduct their own research. Prior knowledge of hypothesis testing and linear regression is required, knowledge of the statistical software R is an advantage.


Ashworth, S. (2012). Electoral accountability: recent theoretical and empirical work. Annual Review of Political Science, 15:183–201

Imai, K. (2017). Quantitative Social Science: An Introduction. Princeton University Press, Princeton

Angrist, J. D. and Pischke, J.-S. (2014). Mastering’metrics: The path from cause to effect. Princeton University Press


Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2020/21. Aktuelles Semester: SoSe 2024.
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