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Online-Workshop “Tools – Indicators – Metrics: Data Quality in Computational Social Science”

Zeitraum: 14:00 – 18:00
Veranstalter: GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, KODAQS
Ort: Online
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Anmeldung

Ein zweitägiger Online-Workshop mit Sessions, die sich auf Tools, Indikatoren und Metriken zur Bewertung der Qualität digitaler Verhaltensdaten konzentrieren.

Keynote

Christo Wilson
(Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University)

Valerie Hase
(Department of Media and Communication, LMU Munich)

 

 
Workshop-Format

Der Workshop besteht aus Diskussionen, kollaborativen Breakout-Sessions und Präsentationen bestehender Tools und Workflows, die zur Bewertung der Datenqualität in den Computational Social Science (CSS) beitragen. Wir ermutigen auch zu interaktiven Demonstrationen von Tools, Software oder Plattformen, die von den Teilnehmenden entwickelt werden bzw. wurden.

Eine Online-Teilnahme ist für alle Interessierten möglich. Es wird keine Teilnahmegebühr erhoben.
Programm

Day 1 (11.12.2024)

14:00 – 14:10

Welcome and introduction

Yannik Peters, Katrin Weller

14:10 – 14:30

The KODAQS project – Assessing Data Quality in the Social Sciences

Jessica Daikeler, Yannik Peters

14:30 – 15:15

Keynote I: From Awareness to Action: Defining, Assessing & Improving the Quality of Digital Trace Data

Valerie Hase

15:15 – 15:30

Break

 

15:30 – 16:15

Working Session I: Measuring data quality: Do we need standard indicators?

Breakout sessions

16:15 – 16:45

Selected Case Study I:

CARING: Enhancing Open Data Quality through Community Engagement

Christopher Klamm,

Ruben Bach,

Tornike Tsereteli

16:45 – 17:15

Selected Case Study II:

Assessing the Quality of Legislative Text Data

Jan Schwalbach, Lukas Hetzer

 

Day 2 (12.12.2024)

14:00 – 14:10

Welcome

Yannik Peters, Katrin Weller

14:10 – 15:00

Working Session II: Potential tools and workflows for data quality assessment

Breakout sessions

15:00 – 15:45

Keynote II: Assessing Data Quality in Practice: A First Look at Trace Data from the National Internet Observatory

 

Christo Wilson

15:45 – 16:00

Break

 

16:00 – 16:30

Selected Case Study III:

Building a Framework to Detect Ambiguous

Instances in Subjective Tasks: A Case Study on

Sexism Dataset

Aditi Dutta, Rabiraj Bandyopadhyay

16:30 – 16:45

Closing

Yannik Peters, Katrin Weller
Call for submissions

Mit der zunehmenden Bedeutung digitaler Daten ist die Sicherstellung ihrer Qualität zu einer entscheidenden Herausforderung für Wissenschaft und Praxis gleichermaßen geworden. Wir freuen uns daher, diesen Fragen im Rahmen unseres internationalen Workshops "Tools - Indicators - Metrics: Data Quality in Computational Social Science" nachzugehen. Das Ziel dieses Workshops ist es, Expert:innen aus verschiedenen Bereichen und Fächern zusammenzubringen, um innovative Tools, Indikatoren und Methoden zur Bewertung der Qualität digitaler Daten zu diskutieren, auszutauschen und zu entwickeln.

Der Workshop wird im Rahmen des KODAQS-Projekts organisiert, einem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Kompetenzzentrum für Datenqualität in den Sozialwissenschaften. Als Teil von KODAQS entwickeln wir gegenwärtig eine Plattform, in der wir Tools zur Bewertung der Datenqualität sammeln möchten. Dieser Workshop wird dazu beitragen, bereits existierende Tools und den Bedarf an neuen Tools zu diskutieren. Wir laden daher zu Beiträgen ein, die sich auf die folgenden Themen konzentrieren, aber nicht auf diese beschränkt sein müssen:

  • Fallstudien, welche die Anwendung von Tools zur Qualität digitaler Daten demonstrieren
  • Methodische Ansätze und Indikatoren zur Definition und Messung der Qualität digitaler Daten
  • Herausforderungen bei der Bewertung der Qualität großer digitaler Datensätze
  • Vergleichende Studien zu bestehenden Tools für die Bewertung der Qualität digitaler Daten
  • Tools, welche die Datenqualität für verschiedene Datenarten umfassen (z. B. Textdaten, visuelle Daten, Sensordaten usw.)
  • Die Rolle der digitalen Datenqualität für die Reproduzierbarkeit und Transparenz der Forschung
  • Integration der Bewertung der digitalen Datenqualität in die Forschungsabläufe

Wir erwarten eine hochgradig interaktive und anregende Veranstaltung!
Einreichungsprozess:

Wir freuen uns über die Einreichung englischsprachiger Abstracts (max. 300 Wörter), die einen Überblick über das Tool, den Indikator oder die Methodik und seine Anwendung geben. Wir laden auch zu Arbeiten ein, die noch „work in progress“ sind.

  • Einreichungschluss: 10. November 2024
  • Benachrichtigung über die Annahme: 15. November 2024

Bitte reichen Sie Ihre Abstracts bis zum oben genannten Termin bei yannik.peters(at)gesis(dot)org als PDF ein. Alle Einreichungen werden vom wissenschaftlichen Ausschuss des Workshops begutachtet.
Organisation Yannik Peters & Katrin Weller
Ansprechpartner*innen Bei Fragen zum Workshop oder zum Anmeldeverfahren wenden Sie sich bitte an Yannik Peters (yannik.peters(at)gesis(dot)org) oder Katrin Weller (katrin.weller(at)gesis(dot)org).

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