Projektzusammenfassung
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Projektziele
- Österreichweite Etablierung und Verankerung von Computational Social Sciences mittels Kooperation österreichischer Universitäten und interdisziplinärer Zusammenarbeit von Sozialwissenschaften, Data Science, Mathematik und Informatik;
- Erhebung und Erforschung neuer Datenformate, Entwicklung neuer Datenverarbeitungs-/-analysetechniken aus ethischer und juristischer Perspektive zur Erforschung gesellschaftlicher Transformationsprozesse;
- Innovation durch sozialwissenschaftliche Algorithmenentwicklung.
Arbeitspakete und Projektpartner*innen
AP1: Projektmanagement
- Leitung: Universität Wien, Institut für Staatswissenschaft Sylvia Kritzinger
- Projektkoordination: Julia Barta
AP2: Erhebung digitaler Individualdaten: Design und Entwicklung eines österreichweiten digitalen Panels
- Leitung: Universität Wien, Institut für Staatswissenschaft
- Partner*innen: Universitäten Wien, Graz, Linz, Salzburg, Innsbruck
Im Rahmen von AP2 werden einerseits Umfrageprogramme in digitalem Erhebungsformat (Online-Befragung) durchgeführt, andererseits wird eine Pilotstudie zum Aufbau eines probabilistischen digitalen Bürger*innen-Panels für Österreich umgesetzt.
Mehr Informationen finden sich hier.
AP3: Textdaten und automatisierte Textanalyseverfahren
- Leitung: Universität Wien, Institut für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft
AP3 beschäftigt sich mit Ansätzen zur Validierung, Reflexion und Präzisierung computergestützter Textanalyseverfahren. Im Mittelpunkt stehen automatisierte Methoden und Verfahren, mit welchen Textdaten insbesondere der politischen Kommunikation (z.B. Presseaussendungen, Nachrichtenartikel, Social Media-Beiträge etc.) wissenschaftlich ausgewertet und analysiert werden.
AP4: Entwicklung von Algorithmen an der Schnittstelle Sozialwissenschaften und Data Sciences
- Leitung: Universität Wien, Fakultät für Informatik, Research Group Data Mining and Machine Learning
In diesem Arbeitspaket beschäftigen sich die Data Sciences mit der Frage, ob und wie bestehende und weiterzuentwickelnde Data Science-Verfahren (wie insbesondere Algorithmen) für die Analyse sozialwissenschaftlicher Forschungsdaten (Umfragedaten, Textdaten verschiedener Quellen und Formate) eingesetzt werden können.
AP4-Informationen auf der Digitize!-Website.
AP5: Digitalisierung der sozialwissenschaftlichen Methodenausbildung
- Leitung: JKU Linz
AP5 stellt digitale Module für die Methodenausbildung in der empirischen Sozialforschung österreichweit bereit. Unterschiedliche Methoden werden in Form kurzer Videos eingeführt, virtuelle Übungen, Workshops und Beratungen sowie Möglichkeiten der Vernetzung unter Studierenden werden entwickelt und als Open Educational Resources angeboten.
AP6: Experimental Data Science Lab
- Leitung: Universität Wien, Fakultät für Informatik, Research Group Data Mining and Machine Learning
Zur Ausschöpfung des Potenzials von Methoden der Data Sciences in den Sozialwissenschaften werden angehenden Sozialwissenschafter*innen die Grundlagen der Data Sciences vermittelt. Dadurch wird (abgestimmt mit dem Projekt Teaching Digital Thinking) eine fruchtbare Kooperation mit Informatik, Mathematik und Statistik in Forschung und Lehre möglich. Dies wird durch die Schaffung des Experimental Data Science Labs und durch neue LVs und Projektformate erreicht.
AP7: Juristische Aspekte im Bereich Digitization und Computational-Datenverarbeitung
- Leitung: Universität Wien, Institut für Innovation und Digitalisierung im Recht
Arbeitspaket 7 widmet sich den rechtlichen Aspekten des Projekts: Forschungsdaten unterliegen, sofern es sich um personenbezogene Daten handelt, dem Datenschutzrecht und können andererseits als geistiges Eigentum urheberrechtlich geschützt sein. Die Grundlagenforschung in AP7 betrifft v.a. das Zusammenspiel von europäischen und nationalen Rechtsnormen wie etwa der DSGVO und dem FOG.
Informationen und Kontakte zu AP7.
AP8: Ethische und gesellschaftliche Aspekte der Digitalisierung
- Leitung: Universität Wien, Institut für Politikwissenschaft
AP8 leistet einen empirischen und theoretischen Beitrag zum Verständnis der ethischen und sozialen Aspekte der computationalen Sozialwissenschaften und begleitet die anderen APs bei der Reflexion und Implementation ethisch fundierter Verfahren, Abläufe und Entscheidungen. Dies betrifft verschiedene Aspekte der Digitalisierung und Datafizierung im Kontext empirischer Forschung wie den Umgang mit Daten, Fragen der Informiertheit, aber auch konkrete Konzeptionen beim Aufbau des Befragungspanels im Rahmen von AP2.
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