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Computational Social Science

Die Abteilung Computational Social Science (CSS) unterstützt Wissenschaftler*innen, die digitale Verhaltensdaten (DVD) für die Erforschung sozialer und sozio-technischer Phänomene nutzen wollen. Digitale Verhaltensdaten sind digitale Beobachtungen menschlichen und algorithmischen Verhaltens, wie sie z.B. von Online-Plattformen (wie Google, Facebook), Geräten (wie Smartphones, RFID-Sensoren, Satelliten oder Street View-Kameras) oder spezieller Software (Browsererweiterungen, mobile Nutzungs-Apps) erfasst werden. Wir unterstützen Wissenschaftler*innen in den verschiedenen Phasen ihrer Forschung – von der Planung und Konzeption einer Studie, über die Datenerhebung und Datenanalyse, bis hin zur Dokumentation. Wir befolgen Open Science-Grundsätze und tragen dazu bei, dass auch andere CSS-Forschende diese umsetzen können.

Unser Angebot

Unsere Teams

Data Science Methods

Das Team Data Science Methods konzentriert sich auf die Konzeption, Implementierung und Evaluation von datengetriebenen Methoden für Computational Social Science, insbesondere Natural Language Processing, Machine Learning und Methoden der Network Science. Ziel des Teams ist es, den Stand der Technik in diesem Bereich voranzubringen und so verbesserte Grundlagen für die Beschreibung, Quantifizierung und Erklärung soziotechnischer Phänomene zu schaffen.

Transparent Social Analytics

Ziel des Teams Transparent Social Analytics ist es, Erhebungs-, Vorverarbeitungs- und Analysemethoden für digitale Verhaltensdaten zugänglich und transparent zu machen und computergestützte sozialwissenschaftliche Forschung reproduzierbar zu gestalten. Wir erreichen dies durch (i) Forschung zu computergestützten sozialwissenschaftlichen Methoden und Arbeitsabläufen unter strikter Beachtung von Open Science-Grundsätzen, (ii) das Angebot von Services, die Sozialwissenschaftler*innen dabei unterstützen, ihre Forschung reproduzierbar zu machen.

Designed Digital Data

Das Team Designed Digital Data entwickelt Services für die Erhebung qualitativ hochwertiger digitaler Verhaltensdaten im Längsschnitt. Unsere Serviceinfrastrukturen sind speziell darauf ausgelegt, digitale Verhaltensdaten und Surveydaten zu verbinden und so innovative sozialwissenschaftliche Forschung zu ermöglichen. Neben der Entwicklung von konkreten Services wie einer Smartphone-App, einem Online Access Panel und einem Web Tracking-Tool beschäftigt sich das Team mit den damit verbundenen methodischen, technischen und ethischen Herausforderungen.

Digital Society Observatory

Das Team Digital Society Observatory beobachtet die Gesellschaft durch das "Brennglas" von digitalen Verhaltensdaten; dabei liegt der Schwerpunkt auf Daten von Online-Plattformen. Zu den Zielen des Teams gehört die Veröffentlichung von Datensätzen, die es Forschenden ermöglichen, die Facetten unserer digitalen Gesellschaft und den Einfluss soziotechnischer Systeme zu erfassen, zu analysieren und zu erklären. Das Team koordiniert die Trainings-, Guideline- und Beratungsaktivitäten der Abteilung. Mit diesen nutzerorientierten Services wollen wir interessierte Wissenschaftler*innen in die Lage versetzen, gesellschaftliche Phänomene mit CSS-Methoden und digitalen VErhaltensdaten zu untersuchen.