Computational Social Science in the Age of Big Data
Concepts, Methodologies, Tools, and Applications
1st Edition
Published on 19. February 2018
460 pages
978-3-86962-268-2 (ISBN)
Description
Der Sammelband Computational Social Science in the Age of Big Data beschäftigt sich mit Konzepten, Methoden, Tools und Anwendungen (automatisierter) datengetriebener Forschung mit sozialwissenschaftlichem Hintergrund. Der Fokus des Bandes liegt auf der Etablierung der Computational Social Science (CSS) als aufkommendes Forschungs- und Anwendungsfeld. Es werden Beiträge international namhafter Autoren präsentiert, die forschungs- und praxisrelevante Themen dieses Bereiches besprechen. Die Herausgeber forcieren dabei einen interdisziplinären Zugang zum Feld, der sowohl Online-Forschern aus der Wissenschaft wie auch aus der angewandten Marktforschung einen Einstieg bietet.
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Cathleen M. Stützer | Martin Welker | Marc Egger
Computational Social Science in the Age of Big Data
Concepts, Methodologies, Tools, and Applications
Book
02/2018
1st Edition
Herbert von Halem Verlag
€42.00
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Persons
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. Martin Welker, Prof. Dr. habil., ist seit 2015 Professor für Journalismus und Kommunikation an der HMKW, der Hochschule für Medien, Kommunikation und Wirtschaft in Köln. Marc Egger, Dr., ist geschäftsführender Gesellschafter von Insius, einer Firma die sich mit der Entwicklung von Softwarelösungen zur automatisierten Extraktion von Verbrauchermeinungen aus nutzergenerierten Inhalten im Internet befasst.
Content
- Buchtitel
- Impressum
- Inhalt
- Cathleen M. Stuetzer / Martin Welker / Marc Egger
- Big Data Analytics: Obstacles and Opportunities for Social Science
- I. Epistemological Perspectives
- Brenda L. Berkelaar / Luis Francisco-Revilla
- Motivation, Evidence, and Computation: A Research Framework for Expanding Computational Social Science Participation and Design
- Biagio Aragona
- Beyond Data Driven Social Science: Researching Big Data Assemblages
- Jan R. Riebling
- The Medium Data Problem in Social Science
- II. Data, Methods, and Instruments
- Jakob Jünger
- 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
- Online Behavior Tracking in Social Sciences: Quality Criteria and Technical Implementation
- Elisabeth Günther / Damian Trilling / Bob van de Velde
- But How Do We Store It? (Big) Data Architecture in the Social-Scientific Research Process
- Fionn Murtagh
- 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
- On the Persistence of Strongly Embedded Ties
- Yannis Skarpelos
- Big Visual Data in Social Sciences
- III. Case Studies
- Ji-Ping Lin
- 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
- The Use of Big Data in Studying Migration Routes: New Tools and Applications
- Theoni Stathopoulou / Haris Papageorgiou / Konstantina Papanikolaou / Athanasia Kolovou
- Exploring the Dynamics of Protest with Automated Computational Tools. A Greek Case Study
- Jérémy Ducros / Elisa Grandi / Pierre-Cyrille Hautcoeur / Raphaël Hekimian / Emmanuel Prunaux / Angelo Riva / Stefano Ungaro
- Collecting and Storing Historical Financial Data: DFIH Project
- Daniel Richter / Michael Bartl
- Affective Computing Applied to a Recipe Recommendation System
- IV. Tutorial Section
- Rianne Conijn / Wouter Nij Bijvank / Chris Snijders / Ad Kleingeld / Uwe Matzat
- 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
- Geospatial Analysis of Social Media Data - A Practical Framework and Applications Using Twitter
- Authors
