Veranstaltungsdetail

S Everything is Data: Computergestützte Bild-, Text- und Datenanalyse in den Sozialwissenschaften (MAD Teil I/II)

In diesem Seminar werden die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) und ihre Anwendungen in der Bild- und Textanalyse für Sozialwissenschaftler:innen vermittelt. Die Teilnehmer lernen, wie sie im Rahmen der Computational Social Science moderne KI-Methoden nutzen können, um verschiedene Arten von unstrukturierten Daten aufzubereiten, zu analysieren und die Ergebnisse zu interpretieren. Das Seminar umfasst vier Themenblöcke:

1. Grundlagen der KI

Zunächst werden grundlegende Konzepte, Algorithmen und Verfahren behandelt, die unter dem Sammelbegriff „Künstliche Intelligenz“ zusammengefasst werden:

- Grundbegriffe aus dem Bereich Machine Learning,

- Verfahren mit denen unstrukturierte Daten wie Bilder oder Texte quantifiziert werden („Data Embeddings“) sowie

- die Grundlagen „Neuronaler Netze“.

2. Textanalyse

In diesem Themenblock wird die quantitative Analyse von Texten behandelt und typische Fragestellungen wie die Kodierung offener Antworten, die Identifikation bestimmter Themen (Topic Modeling) oder die Bestimmung der Stimmung oder Einstellung in Texten (Sentimentanalyse) anhand von praktischen Beispielen umgesetzt.

3. Bildanalyse

Im Themenblock Bildanalyse werden Anwendungen wie z.B. automatisches Bildtagging behandelt. KI-Methoden werden z.B. zur automatischen Generierung von Tags für Fotos oder Illustrationen genutzt, um sie zu kategorisieren und zu organisieren. Praktische Beispiele aus der Sozialwissenschaft sind z.B. die Analyse von Social Media-Posts und Fotos und Illustrationen in (historischen) Dokumenten. Algorithmische Methoden können hier dabei helfen, das Material vorzuselektieren und so für qualitative Analysen zu erschließen.

4. Ethische und methodische Überlegungen

Zuletzt werden die Implikationen des Einsatzes von KI-Methoden hinsichtlich von Fragen nach Datenschutz und Datensicherheit, dem möglichen Bias in KI-Modellen und zur Interpretation und Validierung von KI-Ergebnissen behandelt.

Voraussetzungen für Studiennachweise / Modulprüfungen

Die Modulprüfung umfasst die Anfertigung einer empirischen Hausarbeit. Voraussetzung für die Erlangung eines Studiennachweises ist die regelmäßige aktive Teilnahme und Bearbeitung von Übungsaufgaben.

Lehrende

Sebastian Jeworutzki

Termine

  • Donnerstag, 15.10.2026 (1. Termin)
    14:00 bis 16:00 Uhr
    GD E2/208 CIP-Pool

Anmeldung

Bitte melden Sie sich in eCampus für die Veranstaltung an.