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Sammlung und Analyse von Social-Media-Daten mit R - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Langtext
Veranstaltungsnummer Kurztext
Semester SoSe 2026 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen 25
Credits 3 Belegung Belegpflicht
Zeitfenster
Hyperlink
Sprache Deutsch
Belegungsfristen Powi BA Wahlpflichtmodul    01.04.2026 10:00:00 - 07.04.2026 12:00:00   
Einrichtung :
Gesellschaftswissenschaften
Abmeldung Powi BA Seminare WPM    07.04.2026 12:01:00 - 24.07.2026 16:00:00   
Einrichtung :
Gesellschaftswissenschaften
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen E-Learning
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Do. 14:00 bis 16:00 wöch. von 23.04.2026  LK - LK 053       Präsenzveranstaltung
Gruppe [unbenannt]:
Zur Zeit keine Belegung möglich
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Breuer, Johannes, Professor
Zielgruppen/Studiengänge
Zielgruppe/Studiengang Semester Pflichtkennzeichen
Powi B.A., Politikwissenschaft (Bachelor of Arts) 6 - 12
Module
Wahlpflichtmodul Auswahlbereich 2
Zuordnung zu Einrichtungen
Sozialwissenschaften
Inhalt
Kommentar

Das Seminar "Sammlung und Analyse von Social-Media-Daten mit R" bietet eine konzeptionelle und praktische Einführung in die Arbeit mit Social-Media-Daten in der politikwissenschaftlichen Forschung.

Im ersten Teil des Seminars befassen wir uns zunächst mit begrifflichen Fragen zu Social-Media-Daten und diskutieren aktuelle Beispiele aus der Forschung. Im zweiten Teil folgt eine praktische Einführung in die Sammlung, Aufbereitung und Auswertung von Social-Media-Daten mit R. Der Fokus liegt dabei auf Textdaten. Im weiteren Verlauf des Seminars entwickeln die Teilnehmenden dann in Gruppenarbeit ein eigenes kleines Forschungsprojekt zu einer selbstgewählten Fragestellung und präsentieren dieses am Ende des Seminars.

Im Seminar kann das Mikro-Badge "Wissenschaftliches Programmieren" erworben werden.

Das Seminar findet in Präsenz statt. Dabei wird das Seminar von einem Kurs auf Moodle begleitet. Die genaue Ausgestaltung des Kurses kann dem ab Mitte April im Moodle-Kurs hinterlegten Seminarhandbuch entnommen werden. Die Zugangsdaten zum Moodle-Kurs erhalten Sie mit Abschluss der Anmeldephase per E-Mail.

Literatur

Grundlagenliteratur:

  • Soldner, F. (2024). Overview of Approaches for Collecting Data from Online Platforms (GESIS Guides to Digital Behavioral Data, 8). Cologne: GESIS – Leibniz Institute for the Social Sciences. https://doi.org/10.60762/ggdbd24008.1.0
  • Van Atteveldt, W., Trilling, D., & Calderón, C. A. (2022). Computational Analysis of Communication. Wiley Blackwell. https://cssbook.net/
  • Wagner, C., Stier, S., & Zens, M. (2025). What is Digital Behavioral Data? (GESIS Guides to Digital Behavioral Data, 1). Cologne: GESIS – Leibniz Institute for the Social Sciences. https://doi.org/10.60762/ggdbd25001.1.0

 

Leistungsnachweis

Erwartet werden eine aktive und regelmäßige Teilnahme, die Lektüre der bereitgestellten Texte sowie die Präsentation einer Gruppenarbeit im Seminar.

 

Prüfungsleistungen: Präsentation sowie Abgabe von kommentiertem Analysecode und Datensatz + Codebuch (Data Dictionary) zum Gruppenprojekt


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 2 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2026 gefunden: