PWB-VP-PS Vergleichende Politikwissenschaft (Di, 14-16)

Dozent/in:

David Beck

Angaben:

Proseminar, 2 SWS, ECTS: 5

Termine:

Di, 14:00 - 16:00, F21/02.31

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Voraussetzungen: keine
Lehramtsstudierende können sich oft nicht über Flexnow anmelden. Sollten Sie den Kurs nicht in Flexnow finden, wenden Sie sich bitte an per Mail andas Lehrstuhlsekretariat [unter Angabe der Matrikelnummer], um sich manuell eintragen zu lassen.

Erwerb eines Leistungsnachweises: Portfolio, bestehend aus einer Reihe von benoteten Thesenpapieren und Referaten

Anmeldung in FlexNow!: 04. April 2022 bis 05. Mai 2022
Abmeldung in FlexNow!: 04. April 2022 bis 05. Mai 2022
Start: 26. April 2022

ECTS-Punkte: 5

Sprechstunden im Semester nach vorheriger Vereinbarung: simon.scheller(at)uni-bamberg.de

Inhalt:

Das Proseminar Vergleichende Politikwissenschaft ergänzt die Vorlesung Einführung in die Vergleichende Politikwissenschaft und bietet einen breit angelegten Überblick über zentrale Themen des crossnationalen, regionalen und diachronen Vergleichs in der Politikwissenschaft. Im Seminarformat vertiefen Studierende grundlegende Begriffe, Theorien, Fragestellungen und Methoden der Vergleichenden Politikwissenschaft mit einem Schwerpunkt auf dem Studium politischer Regime, Institutionen und Akteure. Studierende erarbeiten sich den Stoff durch die Diskussion und kritische Reflexion theoretischer und methodischer Texte einerseits und konkreter empirischer Anwendungen dieser Theorien und Methoden andererseits. Sie erwerben dabei auch ein Bewusstsein für die Vorzüge, besonderen Herausforderungen und Grenzen der Vergleichenden Politikwissenschaft.

Empfohlene Literatur:

Die Literaturempfehlungen finden Sie im entsprechenden VC-Kurs.

PWM-VP-HSII: Vergleichende Politikwissenschaft II "Einführung in Data Scraping" (Mo,14-16)

Dozent/in:

David Beck

Angaben:

Hauptseminar, 2 SWS, ECTS: 8

Termine:

Mo, 14:00 - 16:00, F21/02.18

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Voraussetzungen: BA in Politikwissenschaft mit Grundkenntnissen der Statistik (Statistik I und II), sowie Grundkenntnisse in R oder einer vergleichbaren Programmiersprache sind erforderlich. Für die Bearbeitung von Übungsaufgaben im Rahmen des Seminars wird den Teilnehmenden empfohlen, ihre eigenen Rechner zu verwenden.

Erwerb eines Leistungsnachweises: Portfolio, bestehend aus mehreren Programmieraufgaben sowie einem Abschlussprojekt.

Anmeldung in FlexNow!: 04. April 2022 bis 08. Mai 2022
Abmeldung in FlexNow!: 04. April 2022 bis 08. Mai 2022
Start: 25. April 2022

ECTS: 8

Sprechstunde im Semester nach vorheriger Terminvereinbarung: david.beck(at)uni-bamberg.de

Inhalt:

Während eine Vielzahl von Daten online verfügbar sind, liegen diese häufig entweder in unstrukturierter Form vor oder sind nicht einfach mithilfe eines Downloadbuttons herunterzuladen. Aufgrund dieser Hürden ist es vielen Forschungsinteressierten nicht möglich - oder mit erheblichem Aufwand verbunden – diese Art von Daten in ein analysefähiges Format zu bringen. Einen Ausweg bieten hier (automatisierte) Methoden zum Extrahieren und Verarbeiten von Daten – das sogenannte Data Scraping. Dieser Kurs soll den Teilnehmenden das Abrufen von webbasierten Daten mithilfe der Programmiersprache R ermöglichen, sodass sie in der Lage sind die erworbenen Kenntnisse in eigenen Forschungsprojekten einzusetzen.

Empfohlene Literatur:

Zur Einführung in R:
Wickham, Hadley; Grolemund, Garrett (2017): R for data science. Import, tidy, transform, visualize, and model data. Sebastopol, CA: O'Reilly Media Inc. Online verfügbar unter https://r4ds.had.co.nz
Web Scraping in R:
Munzert, Simon; Rubba, Christian; Meißner, Peter; Nyhuis, Dominic (2014): Automated Data Collection with R. A practical guide to web scraping and text mining. Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd (Wiley online library). Online verfügbar unter http://onlinelibrary.wiley.com/book/10.1002/9781118834732