Cathleen M. Stützer / Martin Welker / Marc Egger

Computational Social Science in the Age of Big Data

Name: Computational Social Science in the Age of Big Data
SKU: 9783869622675
Availability: InStock

Concepts, Methodologies, Tools, and Applications

35,99 € – 42,00 €

Zusätzliche Information

Maße	142 × 213 cm
Artikelnummer(n)	9783869622675, 9783869622682
Veröffentlicht	19.02.2018
Auflage	1. Auflage
DOI	10.1453/2018_9783869622675
Verlag	Herbert von Halem Verlag
Seiten	460
Reihe	Neue Schriften zur Online-Forschung (UD884)
Bucheinband	Broschur

Kategorien: Katalog, Kommunikationswissenschaft, Wissenschaft

Downloads: Inhaltsverzeichnis, Leseprobe, Datenblatt, Cover

The book Computational Social Science in the Age of Big Data highlights concepts, methodologies, tools, and applications of (automated) data-driven research in social science. The book focuses on the establishment of Computational Social Science (CSS) as an emerging field of research and application. International reputable authors represent the state-of-the-art in the field of CSS and cover several different aspects which are relevant for research and practice. The editors of the book accelerate the multidisciplinary access to the field of computational (social) science to facilitate a readable introduction for online researchers from academia and business.

Dr. Cathleen M. Stützer (M. Sc., Dipl.-Ing. [FH]) ist seit 2017 Habilitandin am Zentrum für Qualitätsanalyse der TU Dresden und seit 2015 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Soziologie der Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Promoviert wurde sie 2013 im Bereich der (datengestützten) Hochschul- und Bildungsforschung an der TU Dresden (in Koop. mit der HS Mittweida – University of Applied Sciences). In ihrer Promotionszeit verbrachte sie u. a. einen Forschungsaufenthalt an der Carnegie Mellon University (Pittsburgh) bei Kathleen M. Carley am Center for Computational Analysis of Social and Organizational Systems (CASOS). Seit 2015 ist sie Teil des Vorstandes der Deutschen Gesellschaft für Online-Forschung e.V. (DGOF) und Programme Chair der General Online Research (GOR)-Konferenz. Ihre Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich der Computational Social Science, Visual Analytics, Netzwerkforschung, Kommunikationsforschung, Academic Analytics und Learning Analytics. Ihr aktuelles Forschungsinteresse bezieht sich auf den Einfluss und die Wirkung von Beziehungen in digitalen Welten. Weitere Informationen finden sich im Web unter www.cast-media.de.

Martin Welker, Prof. Dr. habil., hat an der Universität Mannheim Politikwissenschaft, Anglistik, Philosophie und Volkswirtschaftslehre studiert. Nach dem Studium Journalist, u.a. für die Deutsche Presse Agentur. 2001 Promotion an der Universität Mannheim. Ab 2008 Professor in München, Leipzig und Braunschweig. Seit Sommersemester 2015 Professor für Journalismus und Kommunikation an der HMKW, der Hochschule für Medien, Kommunikation und Wirtschaft in Köln. Publikationen zu Partizipation, Digitalisierung und Online-Methoden. Martin Welker, Dr., Professor at University for Applied Sciences HMKW, Cologne. 2014/15 Visiting Professor in Journalism, TU Braunschweig, 2010 to 2012 Visiting Professor, University of Leipzig. 2011 habilitation in Media and Communication Science. In 2001 doctoral thesis at the University of Mannheim. Publications on digital methods, esp. online research, journalism, and participation.

Porträtfoto von Marc Egger Autor/in bei Herbert von Halem Verlag

Dr. Marc Egger studierte und promovierte an der Universität zu Köln im Bereich Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement. Er arbeitete als CTO bei der GalaxyAdvisors AG, einem Spin-Off des Massachusetts Institute of Technology (MIT) und ist geschäftsführender Gesellschafter von Insius, einer Firma, die sich mit der Entwicklung von Software-Lösungen zur automatisierten Extraktion von Verbrauchermeinungen aus nutzergenerierten Inhalten im Internet befasst. Seine Forschungsinteressen gelten insbesondere dem maschinellen Lernen, der Informationsextraktion, dem Text Mining und dem Natural Language Processing sowie der Social Network Analysis.

Sachgruppen: Sozialwissenschaften, Soziologie

Schlagwörter: Big Data, computational social science, CSS, Data Analysis, data-driven, Data-Mining, Data Science, datengetrieben, Forschung, Marktforschung, Online-Forschung, online-research, practice, research, Sozialwissenschaft

Preface

Cathleen M. Stuetzer / Martin Welker / Marc Egger 9
Big Data Analytics: Obstacles and Opportunities for Social Science

I. Epistemological Perspectives

Brenda L. Berkelaar / Luis Francisco-Revilla 16
Motivation, Evidence, and Computation:
A Research Framework for Expanding Computational Social Science Participation and Design

Biagio Aragona 63
Beyond Data Driven Social Science: Researching Big Data Assemblages

Jan R. Riebling 77
The Medium Data Problem in Social Science

II . Data, Methods, and Instruments

Jakob Jünger 104
Mapping the Field of Automated Data Collection on the Web:
Collection Approaches, Data Types, and Research Logic

Mareike Wieland / Anne-Marie In der Au / Christine Keller / Sören Brunk / Thomas Bettermann / Lutz M. Hagen /
Thomas Schlegel 131
Online Behavior Tracking in Social Sciences: Quality Criteria and Technical Implementation

Elisabeth Günther / Damian Trilling / Bob van de Velde 161
But How Do We Store It? (Big) Data Architecture in the Social-Scientific Research Process

Fionn Murtagh 188
The Geometric Data Analysis and Correspondence Analysis Platform:
New Potential and New Challenges, Including Ethics, of Big Data Analytics

Ulrik Brandes / Michael Hamann / Mark Ortmann / Dorothea Wagner 213
On the Persistence of Strongly Embedded Ties

Yannis Skarpelos 235
Big Visual Data in Social Sciences

III . Case Studies
Ji-Ping Lin 268
Human Relationships and Kinship Analytics from Big Data Based on Data Science: A Study on Ethnic Marriage
and Identity Using Taiwan’s Indigenous Peoples as an Example

Alessandro Cimbelli / Cinzia Conti / Fiorenza Deriu 303
The Use of Big Data in Studying Migration Routes: New Tools and Applications

Theoni Stathopoulou / Haris Papageorgiou / Konstantina Papanikolaou / Athanasia Kolovou 326
Exploring the Dynamics of Protest with Automated Computational Tools. A Greek Case Study

Jérémy Ducros / Elisa Grandi / Pierre-Cy rille Hautcoeur / Raphaël Hekimian / Emmanuel Prunaux / Angelo Riva /
Stefano Ungaro 355
Collecting and Storing Historical Financial Data: DFIH Project

Daniel Richter / Michael Bartl 378
Affective Computing Applied to a Recipe Recommendation System

IV. Tutorial Section
Rianne Conijn / Wouter Nij Bijvank / Chris Snijders / Ad Kleingeld / Uw e Matzat 396
From Raw to Ready-made Data.
A Hands-on Manual for Pre-processing Learning Management System Log Data for Learning Analytics

Yannick Rieder / Simon Kühne 423
Geospatial Analysis of Social Media Data – A Practical Framework and Applications Using Twitter

Authors 447