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Graduate Course
WiSe 17/18: Analyse politischer Netzwerköffentlichkeiten
Daniel Maier
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Gegenstand: Wahlkampf auf Twitter oder Issue-Netzwerke im World Wide Web
– politische Öffentlichkeiten sind ohne internetbasierte Kommunikation
heute nicht mehr zu denken. Diese Online-Öffentlichkeiten charakterisieren
sich durch eine Netzwerkstruktur und werden deshalb auch als
Netzwerköffentlichkeiten bezeichnet. Das Seminar blickt aus der
Makroperspektive auf Netzwerköffentlichkeiten und fokussiert die
Netzwerkstrukturen, welche sich aus Hyperlink- und Follower-Beziehungen,
sowie Shares- und Retweets zwischen Akteuren des politischen Lebens im im
WWW (Web 1.0) bzw. auf Social-Networking Sites (Web 2.0) ergeben.
Medienpolitische Debatten, wie die Regulierung algorithmischer Kuration,
sowie sozialpsyocholigische Aspekte (z.B. „Hate Speech“), sind zwar
Phänomene dieser Netzwerköffentlichkeiten, aber nicht Gegenstand des
Seminars (vgl. hierzu die Seminare von Prof. Jeanette Hofmann und
Christian Strippel).
Zielgruppe und Vorkenntnisse: Das Seminar versteht sich als
Forschungsseminar und richtet sich an fortgeschrittene Masterstudierende,
die Freude an der empirischen Forschung haben. Die forschungspraktische
Orientierung des Kurses ist darauf ausgerichtet, Kommunikationstheorie und
(netzwerkanalytische) Methoden zu verknüpfen und soll Studierende auf ihre
Masterarbeit vorbereiten. Vorkenntnisse in der Netzwerkanalyse sind
hilfreich, aber keine notwendige Voraussetzung für die Seminarteilnahme.
Die erfolgreiche Teilnahme am Methodenmodul wird jedoch nachdrücklichst
empfohlen.
Aufbau und Termine: Jeder Seminartermin ist zweigeteilt und vierstündig.
Aufgrund der erhöhten Präsenzzeit, ist das Seminar mit der Weihnachtspause
beendet. Im ersten Teil (10-12 Uhr) jedes Termins werden theoretische
Aspekte und empirische Studien diskutiert. Im zweiten Teil (Lab, 12-14
Uhr) rücken die Methoden der Netzwerkanalyse (und Visualisierung) und ihre
Umsetzung mit der statistischen Programmierumgebung „R“ (für
Visualisierung: „Gephi“) in den Vordergrund. Datensätze werden zur
Verfügung gestellt.
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10 Class schedule
Regular appointments
Fri, 2017-10-20 10:00 - 14:00
Fri, 2017-10-27 10:00 - 14:00
Fri, 2017-11-03 10:00 - 14:00
Fri, 2017-11-10 10:00 - 14:00
Fri, 2017-11-17 10:00 - 14:00
Fri, 2017-11-24 10:00 - 14:00
Fri, 2017-12-01 10:00 - 14:00
Fri, 2017-12-08 10:00 - 14:00
Fri, 2017-12-15 10:00 - 14:00
Fri, 2017-12-22 10:00 - 14:00