Digitale Methoden für qualitative Forschung - Lina Franken

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Résumé :
1. Einleitung: Digitale Methoden in der qualitativen Forschung 9 2. Grundlagen und Entwicklungslinien 19 2 1 Digital Humanities und Computational Social Sciences als Querschnittsaufgaben 19 2 2 Digitale Grundkenntnisse: Datenethik und Datenschutz 29 2 3 Computationelles Denken und Modellieren in den Geistes-, Sozial- und Kulturwissenschaften 38 2 4 Der Forschungsprozess und seine Erweiterungen mit digitalen Methoden 48 2 5 Die Relevanz von digitalen Daten, Software und Programmiercode f?r qualitative Forschung 58 3. Digitale Datentypen 62 3 1 Erzeugte und vorgefundene Daten im Vergleich 66 3 2 Textdaten 71 3 3 Bild- und audiovisuelle Daten 77 3 4 Social-Media-Daten 84 3 5 Trace Data 96 4. Digitale Daten finden und speichern 101 4 1 Webcrawling und Scraping 108 4 2 Application Programming Interfaces und deren Nutzung mit Software 112 4 3 Datenbanken I: Archivdaten und kulturelles Erbe 118 4 4 Datenbanken II: Forschungsdaten 121 4 5 Normdaten und Vokabulare, Standards und Metadaten 123 4 6 Aufbereitung von digitalen Daten f?r die eigene Analyse 129 5. Digitale Analyseverfahren 142 5 1 ?berblick 145 5 2 Natural Language Processing 152 5 3 Text-Mining-Verfahren 158 5 4 Topic Modeling 166 5 5 Annotieren 172 5 6 Netzwerkanalysen 176 5 7 Sentimentanalyse 182 5 8 Visualisierungen und Aufbereitungen 185 5 9 Digitale Ethnografie als Alternative oder Erg?nzung 196 6. Den Forschungsprozess digital unterst?tzen 201 6 1 Kollaboratives Forschen 202 6 2 Literatur verwalten 204 6 3 Organisationsprozesse strukturieren und begleiten, Ergebnisse pr?sentieren 207 7. Programmieren lernen? 211 8. Grenzen digitaler Daten und Verfahren 216 9. Zusammenfassung und Ausblick 225 10. Literatur 230 11. Glossar: Software und Repositorien 247 11 1 Repositorien mit nachnutzbaren Datens?tzen 248 11 2 Finden und Aufbereiten digitaler Daten 254 11 3 Digitale Analysetools 262 11 4 Tools f?r Text Mining 264 11 5 Visualisierungstools 268 11 6 Unterst?tzungstools im Forschungsprozess 270 11 7 Andere Zusammenstellungen von Tools und Verfahren 275 11 8 Lernressourcen f?r Programmiersprachen 278...

Biographie:
Dr. phil. Lina Franken ist Professorin f?r Digital Humanities in den Kulturwissenschaften an der Universit?t Vechta. Zuvor vertrat sie die Professur f?r Soziologie mit dem Schwerpunkt Computational Social an der LMU M?nchen. Sie koordinierte das Digital-Humanities-Projekt Automatisierte Modellierung hermeneutischer Prozesse an der Universit?t Regensburg und promovierte 2017 in der Vergleichenden Kulturwissenschaft in Regensburg zu Unterrichten als Beruf. Akteure, Praxen und Ordnungen in Schulbildung.

Sommaire:
1. Einleitung: Digitale Methoden in der qualitativen Forschung 9 2. Grundlagen und Entwicklungslinien 19 2 1 Digital Humanities und Computational Social Sciences als Querschnittsaufgaben 19 2 2 Digitale Grundkenntnisse: Datenethik und Datenschutz 29 2 3 Computationelles Denken und Modellieren in den Geistes-, Sozial- und Kulturwissenschaften 38 2 4 Der Forschungsprozess und seine Erweiterungen mit digitalen Methoden 48 2 5 Die Relevanz von digitalen Daten, Software und Programmiercode f?r qualitative Forschung 58 3. Digitale Datentypen 62 3 1 Erzeugte und vorgefundene Daten im Vergleich 66 3 2 Textdaten 71 3 3 Bild- und audiovisuelle Daten 77 3 4 Social-Media-Daten 84 3 5 Trace Data 96 4. Digitale Daten finden und speichern 101 4 1 Webcrawling und Scraping 108 4 2 Application Programming Interfaces und deren Nutzung mit Software 112 4 3 Datenbanken I: Archivdaten und kulturelles Erbe 118 4 4 Datenbanken II: Forschungsdaten 121 4 5 Normdaten und Vokabulare, Standards und Metadaten 123 4 6 Aufbereitung von digitalen Daten f?r die eigene Analyse 129 5. Digitale Analyseverfahren 142 5 1 ?berblick 145 5 2 Natural Language Processing 152 5 3 Text-Mining-Verfahren 158 5 4 Topic Modeling 166 5 5 Annotieren 172 5 6 Netzwerkanalysen 176 5 7 Sentimentanalyse 182 5 8 Visualisierungen und Aufbereitungen 185 5 9 Digitale Ethnografie als Alternative oder Erg?nzung 196 6. Den Forschungsprozess digital unterst?tzen 201 6 1 Kollaboratives Forschen 202 6 2 Literatur verwalten 204 6 3 Organisationsprozesse strukturieren und begleiten, Ergebnisse pr?sentieren 207 7. Programmieren lernen? 211 8. Grenzen digitaler Daten und Verfahren 216 9. Zusammenfassung und Ausblick 225 10. Literatur 230 11. Glossar: Software und Repositorien 247 11 1 Repositorien mit nachnutzbaren Datens?tzen 248 11 2 Finden und Aufbereiten digitaler Daten 254 11 3 Digitale Analysetools 262 11 4 Tools f?r Text Mining 264 11 5 Visualisierungstools 268 11 6 Unterst?tzungstools im Forschungsprozess 270 11 7 Andere Zusammenstellungen von Tools und Verfahren 275 11 8 Lernressourcen f?r Programmiersprachen 278...