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Historisch und kulturell vergleichende Soziologie: Ausgewählte Felder des sozialen Wandels: Algorithmen, Big Data und die "Ground Truth" als mediale Mechanismen gesellschaftlicher Macht und Herrschaft- Dozent/in
- Oliver Wieczorek, M.A.
- Angaben
- Seminar
2 SWS
Zeit und Ort: Einzeltermin am 24.10.2019, Raum n.V.; Einzeltermin am 24.10.2019 14:00 - 16:00, F21/02.55; Einzeltermin am 22.11.2019 10:00 - 16:00, F21/02.55; Einzeltermin am 23.11.2019 10:00 - 15:00, F21/02.55; Einzeltermin am 13.12.2019 10:00 - 16:00, F21/02.55; Einzeltermin am 14.12.2019 10:00 - 15:00, F21/02.55; Einzeltermin am 24.1.2020 10:00 - 12:00, F21/02.55; Bemerkung zu Zeit und Ort: Zeit und Ort nach Vereinbarung Blockveranstaltung
- Inhalt
- Algorithmen und Big Data-Anwendungen haben einen festen Platz in unserem täglichen Leben gefunden. Egal, ob auf Facebook, bei der Google-Suche oder bei Amazon-Empfehlungen wir wenden diese Techniken an und hinterlassen dabei Datenspuren, die eine wertvolle Ressource für Unternehmen, aber auch Geheimdienste und Staaten darstellen. Doch was genau passiert dann mit den Daten? Welche Rolle spielen die Daten, die wir hinterlassen, für Entscheidungsfindungen in Politik und Wirtschaft? Wie werden diese verwendet und auf welche Weise greifen Algorithmen, Big-Data Anwendungen und damit verknüpfte Machine-Learning Prozesse in den Alltag ein? Wie werden Macht und Herrschaft dadurch ausgeübt bzw. verändern sich in ihrer Konzeption? Und wie können wir deren Auswirkungen überhaupt erfassen?
Um diese Fragestellungen zu beantworten, führt der Kurs in Machttheorien ein, die zugleich den Umgang mit Informationen und den Blick anderer Akteure miteinbeziehen, der auf Basis dieser Informationen stattfindet. Dazu zählen Foucault: Überwachen und Strafen , Porters Audit Society , Popitz: Phänomene der Macht Diese werden um neuere Ansätze der Surveillance Studies ergänzt. Die theoretischen Ansätze werden mit den Themen des Echokammern, des Nudgings, der Predictive Policy und des Social Scores (z.B. in China) verbunden und dadurch in ihrer Anwendbarkeit reflektiert.
Dieser Kurs verfolgt drei Ziele:
Erstes Ziel des Kurses ist es, ein Verständnis für die sozialen Auswirkungen von Big Data, Algorithmen und Machine-Learning-Prozeduren und der Möglichkeiten zu entwickeln.
Zweites Ziel des Kurses ist, soziologische Theorien zur Erfassung dieser Auswirkungen heranzuziehen und die Phänomene analysieren zu können, die mit Big Data etc. einhergehen.
Drittes Ziel des Kurses ist es, die Perspektive der Soziologie auf Big Data etc. im Vergleich zu anderen Disziplinen einzuordnen.
Leistung:
Am Ende des Seminares wird eine Hausarbeit verfasst (Umfang ca. 7000 Wörter ~ ca. 15 Seiten). Weiterhin ist ein Kurzreferat (unbenotet), eine rege Beteiligung an Diskussionen und das Lesen der Texte obligatorisch.
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 15
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