191.121 (23S) Digital Data Walk
Überblick
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Digital Data Walk
- LV-Art Seminar (prüfungsimmanente LV )
- LV-Modell Blended-Learning-Lehrveranstaltung
- Online-Anteil 50%
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
- Anmeldungen 6
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Englisch
- LV-Beginn 19.04.2023
- eLearning zum Moodle-Kurs
Zeit und Ort
LV-Beschreibung
Intendierte Lernergebnisse
Dieser Kurs führt Doktoranden und fortgeschrittene Masterstudierende in das Gebiet der Critical Data Studies und insbesondere in die verschiedenen Methoden und methodologische Möglichkeiten ein. Ausgehend von der STS-Annahme, dass Methoden niemals ein „Fenster zur Welt“ sind, sondern eine Möglichkeit, in sie einzugreifen und sich mit ihr auseinanderzusetzen (Mol 2003), untersuchen wir einerseits verschiedene methodische Auseinandersetzungen mit digitalen Daten, Prozesse der Datafication und datenbezogenen Praktiken; andererseits reflektieren wir, wie diese Methoden unsere Forschungsgegenstände und uns selbst als Forscher mitkonstruieren.
This course introduces PhD and advanced Master students to the field of critical data studies, and in particular to different methods and methodological encounters. Starting from the STS assumption that methods are never a “window to the world”, but a way of interfering and engaging with it (Mol 2003), we explore on the one hand different methodological engagements with digital data, processes of datafication and data-related practices; on the other hand, we reflect on how these methods co-construct our objects of research and ourselves as researchers.
Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools
Data Sprint
Die Teilnehmenden arbeiten im Rahmen eines Datensprints gemeinsam in Gruppen an einem oder mehreren digitalen Datensätzen, z.B. aus Social Medi. Die Teilnehmenden erhalten die Möglichkeit, diese Daten zu erforschen, zu analysieren und ggf. zu codieren, um gemeinsam mögliche Forschungsfragen zu entwickeln. Dabei wird „gesprintet“, um innerhalb relativ kurzer Zeit Ergebnisse mit Daten zu erzielen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Reflexion von Möglichkeiten, die Methoden und Daten bieten (Kocksch et al. 2022). Es sind keine speziellen Vorkenntnisse bestimmter Methoden erforderlich; vielmehr greifen wir auf das jeweilige Methodenrepertoire der Teilnehmer zurück. In den Sessions vor dem Sprint wird ein Überblick über verschiedene Forschungsdatenmanagement (FDM)-Themen und -Lösungen gegeben, damit die Studierenden auch spezifische FDM-praktische, methodische, theoretische, forschungsethische, erkenntnistheoretische oder ontologische Reflexionen durchführen können. Die Problemstellungen aus ihren Projekten werden gemeinsam diskutiert und theoretisch eingeordnet.
Participants will work together in groups on one or more digital data sets, e.g. from social media, in the context of a data sprint. Participants are given the opportunity to explore, analyze and, if necessary, code these data with the aim of jointly developing possible research questions. They will ‘sprint’ to achieve results with data within a relatively short time frame, focusing on the reflection of opportunities provided by methods and data (Kocksch et al. 2022). No specific prior knowledge of particular methods is necessary; rather, we will draw on participants' respective methodological repertoires. An overview of various research data management (RDM) topics and solutions will have been provided in the sessions prior to the sprint so that students will also be able to reflect on specific RDM-practical, methodological, theoretical, research-ethical, epistemological or ontological problems from their projects, which will be discussed and theoretically classified together.
Inhalt/e
Critical-Data-Studies ist ein wachsendes interdisziplinäres Forschungsfeld, das sich mit den rekursiven (Macht-)Beziehungen digitaler Daten und sozialer Akteure befasst (Hepp et al. 2022; Gerrard & Bates 2019; Lauriault & Lim 2019). Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler kommen aus der Kritischen Geographie (Kitchin und Lauriault 2014; Iliadis und Russo 2016; Dalton, Taylor und Thatcher 2016), Kommunikations- und Medienwissenschaft (z 2015, Taylor, Veale 2018), Mensch-Computer-Interaktion (z. B. Heuer 2020; Bender et al. 2021; Eslami et al. 2018) aber auch STS (boyd & Crawford 2012; Mackenzie 2013; Ziewitz 2016). Jedes dieser Felder bringt seine eigenen Perspektiven, Wahrnehmungen und Methoden ein. Insbesondere der Fokus von wissenschaftlichen Arbeiten im Bereich STS auf Methoden (Law 2004, 2009; Ruppert et al. 2013; Mol 2003) hat einen großen Beitrag zur Entwicklung von Methoden für eine kritische Auseinandersetzung mit Prozessen der Datafication und Datenbezogenen Praktiken geleistet.
Critical data studies is a growing interdisciplinary research field concerned with the recursive (power) relations of digital data and social actors (Hepp et al. 2022; Gerrard & Bates 2019; Lauriault & Lim 2019). Scholars come from critical geography (Kitchin and Lauriault 2014; Iliadis and Russo 2016; Dalton, Taylor, and Thatcher 2016), communication and media studies (e.g. Engebretsen & Kennedy 2020; Lohmeier, Kaun & Pentzold 2020; Katzenbach 2021), law (Hildebrandt 2015, Taylor, Veale 2018), human-computer interaction (e.g. Heuer 2020; Bender et al. 2021; Eslami et al. 2018) but also STS (boyd & Crawford 2012; Mackenzie 2013; Ziewitz 2016). Each of these fields contributes their own perspectives, sensitivities and methods. In particular, STS’ attention and scholarly work around the social life of methods (Law 2004, 2009; Ruppert et al. 2013; Mol 2003) has provided a great contribution to the development of methods for a critical engagement with processes of datafication and data-related practices.
Erwartete Vorkenntnisse
Das Seminar unterstützt laufende Dissertationsvorhaben, sowohl in der Anfangs-, als auch der Zwischen- oder Endphase in der kritischen Reflexion von digitalen Methoden, Quellen und Daten.
Falls nicht bereits mit digitalen Methoden gearbeitet wird, ist eine Teilnahme zur Erkundung der Möglichkeiten digitaler Quellen und Methoden für das spezifische Dissertationsthema möglich.
The seminar supports ongoing dissertation projects, both in the initial, as well as the intermediate or final phase in the critical reflection of digital methods, sources and data.
If you are not already working with digital methods, it is possible to explore the possibilities of digital sources and methods for the specific dissertation topic.
Literatur
Wird bekanntgegeben/ will be announced
Intendierte Lernergebnisse
Critical data studies is a growing interdisciplinary research field concerned with the recursive (power) relations of digital data and social actors (Hepp et al. 2022; Gerrard & Bates 2019; Lauriault & Lim 2019). Scholars come from critical geography (Kitchin and Lauriault 2014; Iliadis and Russo 2016; Dalton, Taylor, and Thatcher 2016), communication and media studies (e.g. Engebretsen & Kennedy 2020; Lohmeier, Kaun & Pentzold 2020; Katzenbach 2021), law (Hildebrandt 2015, Taylor, Veale 2018), human-computer interaction (e.g. Heuer 2020; Bender et al. 2021; Eslami et al. 2018) but also STS (boyd & Crawford 2012; Mackenzie 2013; Ziewitz 2016). Each of these fields contributes their own perspectives, sensitivities and methods. In particular, STS’ attention and scholarly work around the social life of methods (Law 2004, 2009; Ruppert et al. 2013; Mol 2003) has provided a great contribution to the development of methods for a critical engagement with processes of datafication and data-related practices.
This course introduces PhD and advanced Master students to the field of critical data studies, and in particular to different methods and methodological encounters. Starting from the STS assumption that methods are never a “window to the world”, but a way of interfering and engaging with it (Mol 2003), we explore on the one hand different methodological engagements with digital data, processes of datafication and data-related practices; on the other hand, we reflect on how these methods co-construct our objects of research and ourselves as researchers.
Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools
Data Sprint
Participants will work together in groups on one or more digital data sets, e.g. from social media, in the context of a data sprint. Participants are given the opportunity to explore, analyze and, if necessary, code these data with the aim of jointly developing possible research questions. They will ‘sprint’ to achieve results with data within a relatively short time frame, focusing on the reflection of opportunities provided by methods and data (Kocksch et al. 2022). No specific prior knowledge of particular methods is necessary; rather, we will draw on participants' respective methodological repertoires. An overview of various research data management (RDM) topics and solutions will have been provided in the sessions prior to the sprint so that students will also be able to reflect on specific RDM-practical, methodological, theoretical, research-ethical, epistemological or ontological problems from their projects, which will be discussed and theoretically classified together.
Data Walk
Participants will learn about different formats of data walks and conduct their own. Walking is a human activity, but has also become a creative method in critical data studies (Wieringa and van Es, 2018; Jarke 2019) as well as participatory design (Kanstrup et al. 2014). They allow us to engage with a diversity of digital data in urban environments with an emphasis on the “everyday experience of data” (Wieringa and van Es, 2018). To date, we find different ways of doing data walks, including differences in the set goals and participants. For example, data walks have been conducted with citizens to identify data relevant to urban environments and relating it to political and ethical issues (Van Zoonen et al. 2017). Powell (2018) has used data walking to teach students about big data and create “bottom-up knowledge”. Hunter (2018) collected environmental data on specific areas to build multi-layered “dataspaces”. Jarke (2019) adapted data walks to co-design a digital neighbourhood guide with older adults.
Literatur
will be announced
Prüfungsinformationen
Prüfungsmethode/n
Präsentation
Teilnahme an Diskussionen und Data Sprint
Prüfungsinhalt/e
Material des Kurses
Beurteilungskriterien/-maßstäbe
Präsentation
Aktive Teilnahme an Diskussionen und Data Sprint
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Doktoratsstudium Doktoratsstudium der Philosophie
(SKZ: 500, Version: 18W.1)
-
Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums
(Pflichtfach)
-
Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (
0.0h XX / 32.0 ECTS)
- 191.121 Digital Data Walk (2.0h SE / 4.0 ECTS)
-
Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (
0.0h XX / 32.0 ECTS)
-
Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums
(Pflichtfach)
- Doktoratsstudium Doktoratsstudium der Philosophie
(SKZ: 500, Version: 12W.4)
-
Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums
(Pflichtfach)
-
Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (
16.0h XX / 32.0 ECTS)
- 191.121 Digital Data Walk (2.0h SE / 4.0 ECTS)
-
Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (
16.0h XX / 32.0 ECTS)
-
Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums
(Pflichtfach)
Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung
-
Sommersemester 2024
- 191.122 SE Digital Data Walk (2.0h / 4.0ECTS)