Kick-Off

Session 01

Christoph Adrian

Chair of Communicaion Science

25.10.2023

Agenda

  1. Kurze Vorstellungsrunde
  2. DBD - A very short introduction
  3. Organisation & Koordination

print("Hello course!")

Christoph Adrian

  • B.A. und M.Sc. Sozialökonomik @ FAU
  • Text as Data & Social Media Usage (Effects)
  • Fließend in R, Grundkenntnisse in Python, SPSS & Stata

Und nun zu Ihnen!

Vorstellungsrunde

  • Wie heißen Sie?
  • Was und wo haben Sie im Bachelor studiert?
  • Was studieren Sie aktuell?
  • Welches soziale Netzwerk/Medium haben Sie letzte Woche am meisten genutzt und warum?

DBD - A very short introduction

Definitionsversuch, Lernziele und FAQ

Was verstehen Sie unter Digital Behavioral Data?

Bitte an Umfrage teilnehmen


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


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

Lernziele

Die Studierenden werden …

  • einen Überblick über die zentralen Möglichkeiten von DBD und die damit verbundenen Herausforderungen bei der Datenerhebung und -aufbereitung bekommen
  • lernen die Stärken und Schwächen verschiedener Methoden zur Erhebung von DBD bewerten
  • zentrale Anforderungen an Datenschutz, Forschungsethik und Datenqualität kennen und verstehen lernen
  • zentrale sozialwissenschaftliche Methoden zur Analyse von DBD kennenlernen
  • das Wissen über DBD, Statistik und Datenanalyse in eigenen kleinen Projekten zu üben und anzuwenden

Aber was ist mit …. ?

Kurzes FAQ mit häufig gestellten Fragen

  • Welchen Vorkenntnisse sind für den Kurs vorausgesetzt? Interesse an sozialwissenschaftlichen Perspektiven auf Medien, Kommunikation und digitale Technologien & Grundkenntnisse in der Arbeit mit Statistikprogrammen (z.B. R, Python, Stata, SPSS)

  • Werden wir praktisch mit Statistikprogrammen arbeiten? Ja. Dazu werden wir R bzw. RStudio nutzen.

    Deswegen: Bitte 💻 mitbringen!

  • Werden wir die mathematische Grundlagen der vorgestellten Methoden lernen? Ja und Nein. Der Kurs konzentriert sich in erster Linie auf die Anwendung; einige mathematische Parameter der vorgestellten Methoden werden jedoch für die Anwendung benötigt und deswegen kurz erörtert.

Kursorganisation & -koordination

Kommunikation, Prüfungleistungen, Aufbau & Ablauf

Different tools for different tasks

Kursorganisation & -kommunikation

No Ghosting, please!

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

  • ⚠️ Nehmen Sie bitte kein Thema an, wenn Sie nicht teilnehmen wollen/können!

  • ⚠️ Die „Prüfung” bzw. die „Prüfungszeit” bei einem Seminar beginnt mit der Bearbeitungszeit und damit mit der Ausgabe des Themas an die Kandidaten (bei 24h Bedenkzeit/Rücktrittsrecht)

What is expected

Leistungsanforderungen & Prüfungsleistungen

Regelmäßige Teilnahme

  • mindestens 80% der Sitzungen

  • max. 2 unentschuldigte Fehltermine

Portfolio
  • Verschiedene Teilleistungen (ins. 100 Punkte)

Schritt für Schritt zum Ziel

Das Portfolio im Überblick

Ausführliche Informationen zu den einzelnen Portfolio-Elementen finden Sie auf der Kursseite unter Assignments.

👥 Präsentation

💡 Theoretische & methodische Grundlage für das Mini-Projekt

  • Umfang: maximal 30 Minuten
  • Ziel: Überblick über das Thema der zentralen Texte geben, z.B. zentrale Begriffe, Definitionen und Merkmale der jeweiligen Plattform, Methode und/oder des Tools
  • Literatur wird zur Verfügung gestellt


Bessonderheit: vorheriges Feedbackgespräch

👥 Project topic idea(s)

💡 Projektidee vorstellen & weiterentwickeln

  • Umfang: maximal 10 Minuten & 5 Slides

  • Ziel: Idee für Gruppenprojekt präsentieren, offene Fragen klären und Zeit für Diskussion & Feedback

  • Raum für Fragen und Austausch zwischen den verschiedenen Projektgruppen


Bessonderheit: Einzige Leistung, die für beide Projekte erbracht werden muss.

👥 Project proposal

💡 Erster Entwurf des Written short report

  • Umfang: mindestens 500 Wörter
  • Ziel: Forschungsfrage (weiter-)entwickeln und verschriftlichen sowie frühzeitige Entwicklung einer spezifischen Analysestrategie
  • Fokus auf drei “Abschnitte”: Einleitung, Datengrundlage und methodisches Vorgehen


Bessonderheit: Grundlage für das Peer Review

👤 Peer Review

💡 Feedback für Bericht geben & bekommmen

  • Umfang: Durcharbeiten eines Peer-Review-Formulars
  • Ziel(e):
    • Lernen, andere Projekte zu bewerten und konstruktives Feedback zu schreiben
    • Zusätzliches Feedback über das eigene Projekte erhalten, dass für den finalen Written short report berücksichtigt werden kann


Besonderheit: Individuelles Assigment!

👥 Short Report

💡 Zusammenführung der einzelnen Teileistungen

  • Umfang:
    • 750 bis 1000 Wörter pro Person umfassen.
    • Bei einem Gruppenbericht skaliert die Anzahl der Wörter mit einem Faktor von 0,8 pro Person (z. B. sollte eine Zweiergruppe 1200 bis 1600 Wörter schreiben, eine Dreiergruppe 1800 bis 2400 Wörter).
  • Ziel(e):

    • mindestens eine der vorgestellten Methoden oder Daten verwendet, um ein Thema Ihrer Wahl zu erforschen.

    • Kenntnisse der in diesem Kurs behandelten Themen (und darüber hinaus, wenn Sie möchten!) unter Beweis stellen und diese auf einen Datensatz anwenden, um ihn auf sinnvolle Weise zu analysieren.

Besonderheit: Abgabe als Quarto-Dokument (& PDF)

Any questions?

Drei Themenblöcke

Struktur und Aufbau des Seminars

About R …

Trust the process

Der Einsatz von R bzw. RStudio im Kurs

Warum?

  • Kostenlose Software mit vielen nützlichen und beginner-friendly Tutorials
  • R or Python? Both!

Im Kurs:

  • Bestehende R-Kenntnisse sind förderlich, aber nicht zwigend notwendig, wichtiger sind praktische Erfahrung im syntaxbasierten Arbeiten

  • Learn to code by example: Code von Sitzungen & Beispielen wird bereitgestellt (ggf. durch Showcases)

  • Pflicht: Basiskurs R/RStudio der FAU

  • Nützliche Quellen auf Kursseite unter Computing

Theorie meets Praxis

Projektarbeit in Kleingruppen

Durchführung von zwei Miniprojekte (📁) mit je vier Sitzungen:

  1. 📚 Theoretische Grundlage aus der Kommunikationswissenschaft
  2. 📦 Zentrale Methode der Datenerhebung im Kontext des Miniprojektes
  3. 🔨 Vorstellung & Anwendung von Methoden & Analysestrategie
  4. 📊 Vorstellung & Diskussion von Projektideen

💡 Idee:

  • Wissen aneignen ➞ anwenden ➞ teilen/präsentieren ➞ diskutieren 🔄

Typische Session

für 📚, 📦 & 🔨: Erst Präsentation, dann Vertiefung

Präsentation (ca. 30-45 Min)

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

  • Option auf weitere, offenere Diskussion im Kurs

Group Activity (ca. 45 - 60 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

Typische Session

für 📊: Pitch ➞ Diskussion ➞ Repeat

Project topic idea(s) (ca 5-10 Min)

  • kurzer Überblick über Thema, Forschungsfrage oder Motivation & ausgewählte Daten(teil)stichprobe (2 Folien),
  • kurze Beschreibung von Methode und (geplanter) Analyse (1 Folie)
  • Ergebnisse und/oder eine Herausforderung aufzeigen, die im Kurs diskutiert werden soll (2 Folien).

Fragen & Diskussion (ca 5-10 Min)

  • Zeit für Fragen, entweder von der Gruppe an den Kurs oder umgekehrt.

🔁 für jede Gruppe

(Vorläufiger) Seminarplan

Session Datum Topic Presenter

Introduction

1

25.10.2023

Kick-Off

Christoph Adrian

01.11.2023

🎃 Holiday (No Lecture)

2

08.11.2023

DBD: Overview

Christoph Adrian

3

15.11.2023

🔨 Working with R

Christoph Adrian

📂 Project 1

Analysis of media content

4

22.11.2023

📚 Digital disconnection

5

29.11.2023

📦 Data collection methods

6

06.12.2023

🔨 Text as data

Christoph Adrian

7

13.12.2023

📊 Presentation & Discussion

8

20.12.2023

Buffer Session

🎄Christmas Break (No Lecture)

📂 Project 2

Analysis of media usage

9

10.01.2024

📚 Media habits & routines

10

17.01.2024

📦 Data donation methods

11

24.01.2024

🔨 Working data logs

Christoph Adrian

12

31.01.2024

📊 Presentation & Discussion

13

07.02.2024

🏁 Recap, Evaluation & Discussion

Christoph Adrian

Talking about disconnecting

Projekt 1: #digitaldetox auf sozialen Medien


Quelle: dup-magazin.de


Projektaufbau

  • Theoretische Hintergrund: Digital disconnection

  • Analyse von Social Media Post mit #digitaldetox

  • Archiv-Daten (Twitter) oder eigene Datenerhebung

  • Fokus auf Inhalt (Diskurs, andere Hashtags) oder “Akteure”/Accounts

Studying problems, not problematic usage?

Projekt 2: Mediennutzungsgewohnheiten und Wohlbefinden



Projektaufbau

  • Habitualisierte / routinemäßige Mediennutzung

  • Erhebung, Aufbereitung und Analyse von Logging-Daten

  • Eigene Erhebung, Data Download Packages, API-Zugang

  • Fokus auf Datenerhebungs & -aufbereitungsprozess

Was meinen Sie?

Let’s discuss a little

Please state your preference

Vergabe der Präsentationsthemen


Bitte scannen Sie den QR-Code oder nutzen Sie folgenden Link und geben Sie Ihre Themenpräferenz an:

Let’s spin the wheel?!

Zuteilung der Präsentationsthemen


Session Datum Topic

4

22.11.2023

📚 Digital disconnection

5

29.11.2023

📦 Data collection methods

9

10.01.2024

📚 Media habits & routines

10

17.01.2024

📦 Data donation methods

Before we meet again

Hinweise und offene Fragen

Hinweise:

Fragen:

  • Why no English? 🤷
  • Haben Sie noch 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

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