About the Course

S Cultures of Statistical Modeling (in German) (MAD, Teil I / II)

Die Analyse digitaler Daten hat sich mit der breiten Verfügbarkeit der Mikroprozessortechnik seit den 70er-Jahren zu einem festen Bestandteil des Methodenkanons vieler wissenschaftlicher Disziplinen entwickelt. Dies umfasst nicht nur die traditionellen Anwendungsgebiete in den Gesellschafts-, Natur- und Ingenieurwissenschaften, sondern unter dem Schlagwort „Digital Humanities“ auch die Geisteswissenschaften. Die Bedeutung dieser Methoden ist so groß, dass unter dem Begriff „Datenwissenschaft“ bzw. „Data Science“ sogar eine eigenständige Disziplin ausgerufen wurde (Cleveland 2001).

Die vielfältigen methodischen Entwicklungen sind für die Sozialwissenschaft aus zwei Perspektiven von Bedeutung: Auf der einen Seite erweitern Sie das Methodenspektrum der quantitativen empirischen Sozialforschung, und auf der anderen Seite sind diese Methoden in Form von algorithmischen Entscheidungssystem und neuen sozio-technischen Anwendungen („KI“ und „Machine Learning“) Gegenstand sozialwissenschaftlicher Forschung.

Im Rahmen des Seminars werden die „unterschiedlichen Kulturen“ (Breiman 2001) der (statistischen) Modellierung von Daten behandelt, die Unterschiede zwischen stochastischen und algorithmischen Ansätzen diskutiert und deren Anwendungen und Funktionsprinzipien anhand ausgewählter Verfahren wie „Neuronale Netze“, „Support Vector Machines“ oder „Regression Trees“ illustriert.

Die Anwendungsbeispiele werden in der statistischen Programmiersprache R umgesetzt. R und RStudio sind kostenlos für alle gängigen Betriebssysteme erhältlich.


Voraussetzungen für Studiennachweise / Modulprüfungen
Studiennachweise können durch aktive Teilnahme und das Bearbeiten von Übungsaufgaben erworben werden. Die Modulprüfung umfasst zusätzlich eine Hausarbeit.

Lehrende

Sebastian Jeworutzki

Termine

  • Tuesday, 04.04.2023 (1. Termin)
    14:00 bis 16:00 Uhr
    GD E2/208 CIP-Pool

Anmeldung

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