Kick-Off

Digital behavioral data - Session 01

Christoph Adrian

Lehrstuhl für Kommunikationswissenschaft

26.10.2022

Herzlich willkommen!

Vorstellungsrunde

Christoph Adrian

  • seit 2016: Research Assistant / PhD Candidate FAU
  • M. Sc. Sozialökonomik (FAU)
  • B.A. Sozialökonomik (FAU)

Forschungs- und Lehrschwerpunkte

  • Computer-assisted and automated (corpus-based) content analysis (with R)
  • Social media research (Twitter)
  • Potential influence of media use on attitude changes

Und nun zu Ihnen!

Vorstellungsrunde

  • Wie heißen Sie?
  • Was und wo haben Sie im Bachelor studiert?
  • Was studieren Sie aktuell?
  • Welches soziale Netzwerk/Medium nutzen Sie aktuell am häufigsten?
  • Welche Erwartungen haben Sie an das Seminar?

COVID-19 lässt grüßen

Corona-Regeln im Wintersemester



Um sich und andere zu schützen bitte wir Sie herzlich:

Tragen Sie weiterhin eine FFP2- oder OP-Maske!

Einführung in das Seminar

Motivation & Grundidee

Was verstehen Sie unter Digital Behavioral Data?

Interaktive Session

Bitte scannen Sie den QR-Code oder nutzen Sie folgenden Link für die Teilnahme an einer kurzen Umfrage:

  • https://www.menti.com/alxiy2f2n6oj

  • Temporary Voting Code: 49 29 72 5

Ergebnis

Ein Definitionsversuch von DBD

nach Weller (2021)

… fasst eine Vielzahl von möglichen Datenquellen zusammen, die verschiedene Arten von Aktivitäten aufzeichnen

… können dabei helfen, Meinungen, Verhalten und Merkmale der menschlichen Nutzung digitaler Technologien zu erkennen

Beispiel: COVID-19 Mobility Monitor

Beispiel: Datenvolumen einer Internet-Minute

Kernbereiche von DBD

in Anlehnung an Aufteilung der GESIS


  • Unterschiedliche Heraus- bzw. Anforderungen (je nach Bereich)

  • Seminar legt Schwerpunkt auf Datenerhebung, mit kurzen Ausblick auf die anderen Bereiche

📢️ Organisation & Koordination

Seminarplan, Themen, Prüfungsleistungen

Seminarplan

Sitzung Datum Thema Referent*Innen
1 26.10.2022 Kick-Off Session Christoph Adrian
2 02.11.2022 DBD: Einführung und Überblick Christoph Adrian
3 09.11.2022 DBD: Datenerhebung Christoph Adrian
4 16.11.2022 API-Access (I): Twitter
5 23.11.2022 API-Access (II): YouTube
6 30.11.2022 API-Access (II): Reddit
7 07.12.2022 Webscraping: TikTok
8 14.12.2022 ESM: m-path
WEIHNACHTSPAUSE
9 12.01.2023 Data Donations
10 19.01.2023 Mock-Up-Virtual Environments
11 26.01.2023 Open Science
12 02.02.2023 Guest Lecture: Linking DBD & Survey data Johannes Breuer
13 09.02.2023 Semesterabschluss & Evaluation Christoph Adrian

Typische Session

Erst Präsentation, dann Vertiefung

Präsentation (ca. 35-45 Min)

  • Umfasst Ihre Präsentation (inkl. Zeit für Fragen und Diskussionen)

  • Option auf weitere, offenere Diskussion im Plenum

Group Activity (ca. 45 - 55 Min)

  • kleine Gruppenarbeiten zur Vertiefung

  • variiert abhängig vom Thema der jeweiligen Sitzung

  • Beispiele:

    • Anwendung von Tool/Methode mit anschließender kritschen Diskussion

    • Erstellung eines einfachen Forschungs- oder Analysedesign

Different tools for different tasks

Organisation der Lehre auf einen Blick

  • MS Teams: wichtige Ankündigungen, asynchrone Unterhaltungen & Fragen zum Kurs

  • StudOn: Kursmaterialien, ggf. Beispieldatensätze und Präsentationsaufnahmen

  • Email: persönliche Fragen an Dozent

  • Zoom: ggf. für Sitzung & Sprechstunde

What is expected

Leistungsanforderungen & Prüfungsleistungen

  • Regelmäßige Teilnahme an den Sitzungen (max. 2 unentschuldigtes Fehlen)

  • Eigenständige Auf- und Vorbereitung von Pflichtlektüre (“bestehen”)

  • Präsentation (50%)

  • Seminarbericht (50%)

Präsentation

Umfang & Inhalt: max. 30 Min.

  • ~ 25 Min.: Zentrale Begriffe, Definitionen und Merkmale der jeweiligen Plattform, Methode und/oder des Tools inklusive kurzem Überblick über Forschung(-sfeld)
  • ~ 5 Min: Fragen & Diskussion
  • Ziel: Vorstellung Tool & Beispiel für Forschung(-sdesign)

Sprechstunde:

  • Einreichung vollständiger Präsentationsentwurf mindestens eine Woche + 24 Stunden vor Ihrer Präsentation per E-Mail an christoph.adrian@fau.de
  • Ausführliches Feedback und Tipps zur Überarbeitung

Literatur:

  • Siehe Syllabus & Teams/StudOn (PDFs werden bereitgestellt)

Ein kurzer Appell

Hinweis zu “Abbruch” bzw. Nicht-Erscheinen

  • Ihre Anmeldung bedeutet üblicherweise eine sehr intensive, aufwändige Betreuung für uns Lehrende

  • Ärgerlicherweise gibt es Studierende, die sich anmelden und betreuen lassen, aber dann einfach irgendwann (teilweise sehr kurzfristig) “verschwinden”.

⚠️ Bitte seien Sie sich folgender Dinge bewusst:

  • Die „Prüfung” bzw. die „Prüfungszeit” bei einem Seminar beginnt mit der Bearbeitungszeit und damit mit der Ausgabe des Themas an die Kandidaten.

  • 24h Bedenkzeit / Rücktrittsrecht

Please state your preference

Vergabe der Präsentationsthemen

Bitte scannen Sie den QR-Code oder nutzen Sie folgenden Link und wählen Sie Ihr favorisiertes Thema aus

  • https://www.menti.com/alj8fncx1zz4

  • Temporary Voting Code: 7312 2522

Let’s spin the wheel

Session Datum Thema
4 16.11.2022 API-Access (I): Twitter
5 23.11.2022 API-Access (II): YouTube
6 30.11.2022 API-Access (II): Reddit
7 07.12.2022 Webscraping: TikTok
8 14.12.2022 ESM: m-path
WEIHNACHTSPAUSE
9 12.01.2023 Data Donations
10 19.01.2023 Mock-Up-Virtual Environments
11 26.01.2023 Open Science

In case of emergency: Wheel of Names

Lektüre zwischen den Sitzungen

Pflichtlektüre

  • pro Woche ein wissenschaftlicher Text als Grundlage für das Thema (Sitzungen 4 - 11)

Einreichung von Fragen zum Text in Teams (spätestens Dienstag Abend)

  • gilt für alle Kursteilnehmer*Innen
  • mind. 1 Verständnisfrage zum Text
  • mind. 1 Diskussionsfrage zum Text bzw. Thema insgesamt
  • Wo? -> in wöchentlicher Teams-Unterhaltung zur jeweligen Sitzung
  • Why? -> wird in der Sitzung genutzt; bereiten Sie Ihre Frage so vor, dass Sie sie in der Sitzung stellen & erklären können

Literatur:

  • Siehe Syllabus & Teams/StudOn (PDFs werden bereitgestellt)

Seminararbeit

Umfang & Inhalt (ausführliche Infos im Syllabus)

  • 3500 - 4000 Wörter
  • Anfertigung einer Projektskizze für eine wissenschaftliche Arbeit
  • Verwendung von mindestens eine der vorgestellten Methoden/Tools
  • Sozialwissenschaftlicher Fokus

(vorläufige) Deadline: 03.03.2023; 23:59

Before we meet again

Hinweise und offene Fragen

  • Generell: ausführliche Informationen im Syllabus!

  • Kursmaterialien: MS Teams vs. StudOn?

  • Why no English?

  • Ihre Fragen?

Bis zur nächsten Sitzung!

Literatur

Weller, K. (2021). A short introduction to computational social science and digital behavioral data. https://www.gesis.org/fileadmin/user_upload/MeettheExperts/GESIS_Meettheexperts_Introductioncss.pdf

Home