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.

Hersteller:
Herbert von Halem Verlag
Herbert von Halem
produktsicherheit@halem-verlag.de
Boisseréestr. 9-11
DE 50674 Köln

Dr. 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. Promoviert wurde sie 2013 im Bereich der (datengestützten) Hochschul- und Bildungsforschung an der TU Dresden (in Koop. mit der HS Mittweida - University of Applied Sciences). In ihrer Promotionszeit verbrachte sie u. a. einen Forschungsaufenthalt an der Carnegie Mellon University (Pittsburgh) bei Kathleen M. Carley am Center for Computational Analysis of Social and Organizational Systems (CASOS). Seit 2015 ist sie Teil des Vorstandes der Deutschen Gesellschaft für Online-Forschung e.V. (DGOF) und Programme Chair der General Online Research (GOR)-Konferenz. Ihre Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich der Computational Social Science, Visual Analytics, Netzwerkforschung, Kommunikationsforschung, Academic Analytics und Learning Analytics. Ihr aktuelles Forschungsinteresse bezieht sich auf den Einfluss und die Wirkung von Beziehungen in digitalen Welten. Weitere Informationen finden sich im Web unter www.cast-media.de.

Preface Cathleen M. Stuetzer / Martin Welker / Marc Egger 9 Big Data Analytics: Obstacles and Opportunities for Social Science I. Epistemological Perspectives Brenda L. Berkelaar / Luis Francisco-Revilla 16 Motivation, Evidence, and Computation: A Research Framework for Expanding Computational Social Science Participation and Design Biagio Aragona 63 Beyond Data Driven Social Science: Researching Big Data Assemblages Jan R. Riebling 77 The Medium Data Problem in Social Science II . Data, Methods, and Instruments Jakob Jünger 104 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 131 Online Behavior Tracking in Social Sciences: Quality Criteria and Technical Implementation Elisabeth Günther / Damian Trilling / Bob van de Velde 161 But How Do We Store It? (Big) Data Architecture in the Social-Scientific Research Process Fionn Murtagh 188 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 213 On the Persistence of Strongly Embedded Ties Yannis Skarpelos 235 Big Visual Data in Social Sciences III . Case Studies Ji-Ping Lin 268 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 303 The Use of Big Data in Studying Migration Routes: New Tools and Applications Theoni Stathopoulou / Haris Papageorgiou / Konstantina Papanikolaou / Athanasia Kolovou 326 Exploring the Dynamics of Protest with Automated Computational Tools. A Greek Case Study Jérémy Ducros / Elisa Grandi / Pierre-Cy rille Hautcoeur / Raphaël Hekimian / Emmanuel Prunaux / Angelo Riva / Stefano Ungaro 355 Collecting and Storing Historical Financial Data: DFIH Project Daniel Richter / Michael Bartl 378 Affective Computing Applied to a Recipe Recommendation System IV. Tutorial Section Rianne Conijn / Wouter Nij Bijvank / Chris Snijders / Ad Kleingeld / Uw e Matzat 396 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 423 Geospatial Analysis of Social Media Data – A Practical Framework and Applications Using Twitter Authors 447