Das Digitale

Neue Chancen und Herausforderungen für die Soziologie

Sophie Mützel Universität Luzern

15. Juni 2017

Netzwerktreffen Diskurs Digital

Mützel: Das Digitale & die Soziologie

Übersicht

>  Das Digitale -> big data? >  Unterschiedliche disziplinäre Perspektiven auf

empirische Analysen des Sozialen mit digitalen Daten

>  Aktuelle Herausforderungen für die Soziologie >  Neue Möglichkeiten im Arbeiten mit

Algorithmen

Mützel: Das Digitale & die Soziologie

Digitale Daten = Big Data? Daten, die -  viele Datenpunkte umfassen, -  häufig unstrukturiert sind, -  in verschiedenen Formaten vorliegen

(z.B. Texte, Bilder, Filme, Geocodes, Zeitstempel, digitalisierte Artefakte: transaktionale Daten, administrative Daten),

-  zu ganz unterschiedlichen Phänomenen.

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Mit dem Aufkommen dieser Daten

> “Coming crisis of empirical sociology” (Savage/ Burrows 2007)

> “A watershed moment for the social sciences”: data and methods are being dramatically expanded” (McFarland et al. 2015)

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Chancen für die Soziologie

>  Reichhaltigkeit und Breite von neuen grossen digitalen Daten (z.B. social media posts, Transaktionsdaten)

>  Verfügbarkeit von alten grossen digitalen Daten (z. B. digitalisierte Texte in Archiven)

>  Möglichkeit, alte Fragen auf neue Art zu beantworten (Bearman 2015), z.B. –  Entstehung von Feldern und Kategorien –  Mechanismen von Wandel und Kontinuität –  Muster von sozialen Handlungen

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Felder, die mit Hilfe von grossen digitalen Daten Aussagen über das Soziale treffen

>  Cultural analytics >  Datajournalismus >  Digital humanities >  Data science >  Computational social science ...

Mützel: Das Digitale & die Soziologie

Felder, die mit Hilfe von grossen digitalen Daten Aussagen über das Soziale treffen

>  Cultural analytics >  Datajournalismus >  Digital humanities >  Data science >  Computational social science

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Computational social science

>  Fokus: Individuen und ihre Interaktionen (Sensoren, Email, social media posts, Kreditkarteneinkäufe, Telefonverbindungen)

>  Häufige Nutzung von digitalen Datenquellen

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Hedonometer

http://hedonometer.org/index.html

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Computational social science

>  Benutzen neuartige Datenquellen, z.B. grosse Textkorpora zur Untersuchung von legislativer Kommunikation oder verknüpfen unterschiedliche Daten zu Kommunikation und Bürostandort um Informationsfluss zu untersuchen

>  Idee: “Match powerful computation with careful social science” (Watts 2016)

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Soziologie: die letzten 50 Jahre

>  Regressionsanalyse –  Umfragen, Panels, statistische Erhebungen –  Repräsentative Stichproben, unabhängige

Beobachtungen, statistische Signifikanzen >  Qualitative-induktive Forschung

–  Analysten in lokalen Settings –  Zu bestimmten Zeitpunkten, begleitend oder

ex post

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Soziologie: Aktuelle Herausforderungen

1.  “All data revolution” 2.  Neue Analysemethoden und -instrumente 3.  Auswirkungen auf die Theorie

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“Instead of focusing on a “big data revolution,” perhaps it is time we were focused on an “all data revolution,” where we recognize that the critical change in the world has been innovative analytics, using data from all traditional and new sources, and providing a deeper, clearer understanding of our world.” (Lazer et al. 2014)

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Soziologie: Aktuelle Herausforderungen

1.  “All data revolution” –  Digital trace data: ungeklärte Aspekte des

Zugangs zu Daten; rechtliche und ethische Aspekte (boyd / Crawford 2012)

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Mützel: Das Digitale & die Soziologie

Soziologie: Aktuelle Herausforderungen

1.  “All data revolution” –  Digital trace data: ungeklärte Aspekte des

Zugangs zu Daten; rechtliche und ethische Aspekte (boyd / Crawford 2012)

–  Datensammlung: technische Fähigkeiten; Kosten; Präformatierung (platform bias); Grenzen der Archivierung

Mützel: Das Digitale & die Soziologie

Soziologie: Aktuelle Herausforderungen

1.  “All data revolution” –  Digital trace data: ungeklärte Aspekte des

Zugangs zu Daten ; rechtliche und ethische Aspekte (boyd/ Crawford 2012)

–  Datensammlung: technische Fähigkeiten; Kosten; Präformatierung (platform bias); Grenzen der Archivierung

–  Datenkonstruktion = Datenkuratierung: Vorurteile beim Putzen von unstrukturierten Daten (data wrangling)

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Soziologie: aktuelle Herausforderungen

1.  “All data revolution” 2.  Neue Analysemethoden und –instrumente

–  Musteridentifikation

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Texte als Daten für Netzwerkanalysen

Carley 1997

Konzeptnetzwerk

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Texte als Daten für Netzwerkanalysen

Bearman & Stovel 2000

Narratives Netzwerk

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Soziologie: aktuelle Herausforderungen

1.  “All data revolution” 2.  Neue Analysemethoden und –instrumente

–  Musteridentifikation von nicht-numerischen, vielen Daten

–  Computerlinguistik, NLP maschinelles Lernen Netzwerkanalyse

–  Text-mining und Datenvisualisierungen –  Nicht-standardisierte Analyseinstrumente

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Soziologie: aktuelle Herausforderungen

1.  “All data revolution” 2.  Neue Analysemethoden und –instrumente è Neue Fähigkeiten und erweiterte methodische

Ausbildung è Rolle von Algorithmen è Forschung: Arbeit in interdisziplinären Teams

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Soziologie: aktuelle Herausforderungen

1.  “All data revolution” 2.  Neue Analysemethoden und –instrumente 3.  Auswirkungen auf die Theorie

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Soziologie: aktuelle Herausforderungen

1.  “All data revolution” 2.  Neue Analysemethoden und –instrumente 3.  Auswirkungen auf die Theorie

–  Nicht das “Ende der Theorie”, sondern wir brauchen mehr theoretische Reflektion über Datenkonstruktion; können neue Theorien zu sozialen Phänomenen entwickeln mit Einsichten aus Analysen von grossen Datenmengen

èAnalyse von Prozessen und Dynamiken

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Neue Möglichkeiten für die Soziologie

Evolution und Wandel von grossen Prozessen >  Entstehung von Kategorien >  Erkennen von Wandel und Kontinuität >  Fragen von Dynamiken und Periodisierung

Innovative Brustkrebstherapeutika

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Topic modeling “Topic modeling algorithms are suite of machine

learning methods for discovering hidden thematic structure in large collections of documents. With a collection of documents as input, a topic model can produce a set of interpretable ‘topics’ (i.e. groups of words that are associated under a single theme) and assess the strength with which each documents exhibits those topics.” (DiMaggio et al. 2013, 577)

Verteilung der topics ”role of targets”m “toxicity, chemo regimen” und new/ novel appraoches in onkologischen Artikeln zu “Brustkrebstherapie”, n=30139 Web of Science abstracts, 1990-2010 Mützel 2016 Markets from stories Ms.

Wissenschaftliche Diskussion zur innovativen Brustkrebstherapie im zeitlichen Verlauf

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Semantische Netzwerkanalysen

> Struktur von gemeinsam auftretenden Begriffen, auch im zeitlichen Verlauf

> Netzwerkanalytischer community detection algorithm (Louvain)

> Computerlinguistik in Kombination mit netzwerkanalytischen Methoden

> Begriffe, die ein Thema ausmachen, können sich über Zeit ändern; das Thema an sich bleibt jedoch bestehen

The global semantic network structure of oncological discussions on breast cancer therapy, extracted keywords, Web of Science, 1990-2010

The global semantic network structure of oncological discussions on breast cancer therapy, extracted abstracts, focus on “target”, Web of Science, 1990-2010

Discourse categories on “target” of oncological discussions, extracted abstracts, Web of Science, 1990-2010, selected time periods

The stream of oncological discussions on breast cancer therapy, focus on target, extracted keywords, Web of Science, 1990-2010

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Zusammenfassung >  Aufkommen von digitalen Daten stellt die Soziologie vor

neue Herausforderungen und Möglichkeiten >  Neue Datentypen (alt und neu) benötigen für deren

Analyse neue Methoden >  Daten und Methoden erlauben es, alte Fragen auf neue

Art zu beantworten >  Neue Fähigkeiten sowie Erweiterungen des

methodischen und theoretischen Werkzeugkasten sind vonnöten, um praktischen Nutzen und Erkenntnisse daraus zu ziehen

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Vielen Dank! sophie.muetzel@unilu.ch @berlinerlufti

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