Linköping University

MSc in Computational Social Science

Verwenden Sie statistische und rechnerische Methoden, um die Gesellschaft und das menschliche Verhalten zu verstehen. Das Programm bereitet Sie darauf vor, komplexe Daten und fortschrittliche Rechenwerkzeuge zu nutzen, um diese und andere wichtige soziale Fragen zu beantworten.

Die zunehmende Integration von Technologie in unser Leben hat zu beispiellosen Datenmengen über das alltägliche menschliche Verhalten geführt. Eine Fülle detaillierter sozialer Daten zu Entscheidungen, Zugehörigkeiten, Präferenzen und Interessen wird jetzt von Internetdienstanbietern, Medienunternehmen, anderen privatwirtschaftlichen Unternehmen und Regierungen digital archiviert. Neue Berechnungsansätze, die auf Vorhersagemodellen, agentenbasierten Simulationen, Textanalysen und Netzwerkwissenschaften basieren, ermöglichen es, diese Daten auf aufschlussreiche und neuartige Weise zu analysieren.

Dies ist eine Chance, Fähigkeiten in modernsten Computertechniken zu entwickeln und gleichzeitig fundierte Kenntnisse in den Prinzipien und der Praxis der zeitgenössischen Sozialforschung zu erwerben. Das quantitative Methodentraining des Programms hilft Ihnen dabei, komplexe Daten zu nutzen und sie zur Erforschung sozialer Theorien und grundlegender Fragen über menschliche Gesellschaften zu nutzen. Die theoretische und inhaltliche Ausbildung des Programms führt Sie in die Prinzipien sozialer Forschung und Theorien menschlichen Verhaltens ein und hilft Ihnen dabei, Ihre technischen Fähigkeiten auf drängende soziale Probleme wie ethnische Segregation in Schulen, Einkommensungleichheit, Unternehmertum, politischen Wandel und kulturelle Verbreitung anzuwenden.

Zukünftige Möglichkeiten

Die Fähigkeiten, die Sie während des Programms in Sozialtheorie und Datenanalyse entwickeln, sind im privaten Sektor und in der Regierung sehr gefragt. Absolventen können in verschiedenen Funktionen sozialwissenschaftliche Forschung betreiben: Datenanalyst, Marketinganalyst, Vertriebsforscher, User Experience-Forscher, Policy-Analyst usw. Nach dem Abschluss qualifizieren Sie sich auch für viele Doktoranden. Programme.

Lehrplan- und Kursdetails

Kursdetails

Das Programm hat eine Laufzeit von zwei Jahren und umfasst 120 Credits, einschließlich einer Abschlussarbeit.

In Ihrem ersten Jahr erhalten Sie Perspektiven auf die Philosophie der Sozialwissenschaften, Grundlagen in der Wissenschaft der menschlichen Entscheidungsfindung und Rahmenbedingungen für die Verknüpfung individueller Verhaltensweisen mit Ergebnissen in sozialen Systemen. Sie lernen auch, fortgeschrittene Berechnungsmethoden anzuwenden - einschließlich diskreter Auswahlmodellierung, Analyse sozialer Netzwerke, agentenbasierter Simulation und maschinellem Lernen -, um Rückschlüsse auf Verhaltensweisen auf Mikroebene und Ergebnisse auf Makroebene zu ziehen.

Mit diesen Bausteinen verbringen Sie das dritte Semester damit, kritisches Wissen über Schlüsseltheorien und aktuelle Forschung in Bereichen zu sammeln, die für die akademische Sozialwissenschaft, Regierung und Industrie relevant sind. Im dritten Semester besteht zudem die Möglichkeit, ein Auslandsstudium an einer Partnerhochschule zu absolvieren.

Im letzten Semester integrieren Sie die Kenntnisse, Fähigkeiten und theoretischen Ansätze, die Sie in den ersten drei Semestern erworben haben, indem Sie eine Masterarbeit schreiben. Im Rahmen Ihrer Diplomarbeit führen Sie Ihre eigene, originelle Computerforschung zu einem sozialwissenschaftlichen Thema Ihrer Wahl durch.

Lehrplan

Einführung

Das Master-Programm in Computational Social Science (CSS) ist ein Programm im zweiten Zyklus, das zu einem Master of Science in Computational Social Science führt. Während des Programms trainieren die Schüler, Berechnungsmethoden anzuwenden, um große, komplexe Datensätze im Zusammenhang mit menschlichem Sozialverhalten zu analysieren und theoretisch und empirisch fundierte Erklärungen für soziale Ergebnisse wie ethnische Segregation in Schulen, Einkommensungleichheit, festes Wachstum und Überleben, politisch zu erhalten Veränderung und kulturelle Verbreitung. Dabei werden die Studierenden in multidisziplinäre Bereiche der sozialwissenschaftlichen Forschung eingeführt, die Soziologie, Politikwissenschaft, Wirtschaftswissenschaften, Managementwissenschaften und verwandte Disziplinen mit technischen Innovationen in Mathematik, Statistik und Informatik verbinden. Das Programm bietet:

1. Begründung in der Philosophie der sozialwissenschaftlichen Forschung unter besonderer Berücksichtigung des wissenschaftlichen Potenzials, der praktischen Grenzen und der ethischen Risiken wachsender Mengen digitaler Daten, die menschliches Verhalten beschreiben;
2. theoretisch und empirisch gesteuertes Verständnis menschlicher Entscheidungsfindung und kognitiver Prozesse, einschließlich kognitiver Vorurteile, die Entscheidungen und soziale Interaktionen leiten;
3. einen Rahmen für die Verknüpfung sozialer Aktionen auf Mikroebene von Einzelpersonen, Familien, Unternehmen und anderen sozialen Akteuren sowie sozialer Ergebnisse auf Makroebene wie Segregation, Ungleichheit, kulturelle Entwicklung und industrieller Wandel;
4. formale Ausbildung in wichtigen methodischen Komponenten der Computersozialwissenschaft, einschließlich traditioneller statistischer Methoden, Netzwerkanalyse, Computersimulation, agentenbasierter Modellierung, Web-Scraping und maschinellem Lernen;
5. praktische Fähigkeiten zur Umsetzung rechenintensiver sozialwissenschaftlicher Forschungsdesigns mit geeigneten Methoden;
6. Ein breiter Hintergrund in Theorien und empirischen Befunden in wichtigen inhaltlichen Bereichen der akademischen Forschung in den Sozialwissenschaften mit Verbindungen zu nicht-akademischen Anwendungen.

Das Programm qualifiziert die Studierenden für Forschung und Wissensproduktion in den akademischen Sozialwissenschaften, im privaten Sektor und im öffentlichen Sektor.

Ziel

Nationale Qualifikationen nach dem schwedischen Hochschulgesetz

Wissen und Verstehen

Für einen Master of Science (120 Credits) muss der Student

• Kenntnisse und Verständnis in Computational Social Science nachweisen, einschließlich breiter Fachkenntnisse und eines beträchtlichen Maßes an Fachwissen in bestimmten Bereichen des Fachgebiets sowie Einblicke in aktuelle Forschungs- und Entwicklungsarbeiten, und
• Demonstration spezieller methodischer Kenntnisse in Computational Social Science unter besonderer Berücksichtigung kritischer Traditionen der Sozial- und Geisteswissenschaften.

Kompetenz und Fähigkeiten

Für einen Master of Science (120 Credits) muss der Student

• die Fähigkeit demonstrieren, Wissen kritisch und systematisch zu integrieren und komplexe Phänomene, Probleme und Situationen auch mit begrenzten Informationen zu analysieren, zu bewerten und zu behandeln
• Sie zeigen die Fähigkeit, Fragestellungen kritisch, selbständig und kreativ zu erkennen und zu formulieren sowie fortgeschrittene Aufgaben innerhalb vorgegebener Zeitrahmen zu planen und mit geeigneten Methoden durchzuführen und so zur Wissensbildung beizutragen sowie diese Arbeit zu bewerten
• die Fähigkeit in Sprache und Schrift auf nationaler und internationaler Ebene demonstrieren, klar zu berichten und seine Schlussfolgerungen sowie das Wissen und die Argumente, auf denen sie beruhen, im Dialog mit verschiedenen Zielgruppen zu diskutieren, und
• die Fähigkeiten nachweisen, die für die Teilnahme an Forschungs- und Entwicklungsarbeiten oder für die autonome Beschäftigung in einer anderen qualifizierten Funktion erforderlich sind.

Urteil und Ansatz

Für einen Master of Science (120 Credits) muss der Student

• die Fähigkeit nachweisen, Bewertungen in Computational Social Science vorzunehmen, die auf relevanten disziplinären, sozialen und ethischen Fragen basieren, und auch ein Bewusstsein für ethische Aspekte der Forschungs- und Entwicklungsarbeit zu demonstrieren
• Einblick in die Möglichkeiten und Grenzen der Forschung, ihre Rolle in der Gesellschaft und die Verantwortung des Einzelnen für ihre Nutzung zeigen und
• die Fähigkeit demonstrieren, den persönlichen Bedarf an weiterem Wissen zu erkennen und Verantwortung für sein kontinuierliches Lernen zu übernehmen.

Lehr- und Arbeitsmethoden

Die Lehrmethoden des Programms orientieren sich an den drei breiten Kompetenzbereichen, in denen die Ausbildung angeboten wird: theoretisches Verständnis, praktische Datenanalysefähigkeiten und kritische Bewertung. Die theoretischen Grundlagen werden in Vorlesungen vermittelt, in denen sich die Studierenden mit wichtigen Gesellschaftstheorien, aktuellen sozialwissenschaftlichen Debatten und den theoretischen Grundlagen rechnerischer und statistischer Techniken vertraut machen.

Praktische Erfahrungen in der Datenanalyse werden in Computerlaboren vermittelt. In den Laboren demonstrieren die Dozenten die Anwendung der Techniken auf reale Daten und die Studierenden üben die Anwendung und Erweiterung dieser Techniken. In den Laboren lernen die Studierenden, häufig verwendete Softwaretools zu beherrschen, die von computergestützten Sozialwissenschaftlern eingesetzt werden.

Kritische Bewertungsfähigkeiten werden im Seminarumfeld entwickelt. In den Seminaren lernen die Studierenden, zeitgenössische Sozialforschung zu verstehen, Erkenntnisse aus dieser Forschung zusammenzufassen und die Stärken und Schwächen bestimmter Studien oder Stränge der Sozialforschung zu bewerten. Die Studierenden tun dies vor allem durch das Lesen von Forschungsartikeln und die aktive Diskussion der Vorzüge dieser Forschung mit Kommilitonen. Besonderes Augenmerk wird auf Artikel und Texte gelegt, die rechnerische Ansätze nutzen.

Neben Vorlesungen, Laboren und Seminaren wird von den Studierenden ein Selbststudium erwartet. Dazu gehört das Lesen vorhandener sozialwissenschaftlicher Forschungsartikel und methodischer Texte sowie das Erledigen von Hausaufgaben, die den Studierenden mehr Übung in der Anwendung von Rechentechniken vermitteln sollen.

Forschung

Das Institut für Analytische Soziologie

IAS betreibt Spitzenforschung zu wichtigen sozialen, politischen und kulturellen Themen. Die Forschung ist soziologisch – in ihrer ursprünglichen und weit gefassten Bedeutung.

Kulturelle Dynamik

Formulierung und Prüfung von Theorien zum Einfluss von Gleichaltrigen unter vernetzten Kulturkonsumenten, z. B. Liedern, Büchern, Filmen usw., um die Entstehung von Hits, die Etablierung neuer Künstler und Genres sowie den kulturellen Wandel im Allgemeinen zu verstehen.

Organisationsdynamik

Untersucht wird, wie neue Organisationen und Branchen entstehen und sich weiterentwickeln, wie sich die Dynamik des Arbeitsmarktes auf die Segregation der Belegschaft in verschiedenen Organisationen auswirkt und rechnerische Ansätze für Gruppen- und Organisationsentscheidungen.

Computergestützte Textanalyse

Die Computeranalyse bietet neue Möglichkeiten, aus Texten Bedeutung abzuleiten. Wir verwenden große Textkorpora als soziale Sensoren, um zu messen, was Menschen fühlen, denken und worüber sie sprechen, was uns ermöglicht, die Entstehung gemeinsamer sozialer Verständnisse zu verfolgen.

Segregationsdynamik

Untersuchung, wie verschiedene ethnische, wirtschaftliche und geschlechtsspezifische Gruppen in städtischen Räumen, Schulen und Unternehmen getrennt werden und welche Folgen diese Trennung für die Betroffenen hat.

Soziale Netzwerkanalyse

Entwicklung und Anwendung neuartiger Methoden zur Untersuchung der Entstehung sozialer Bindungen und der Folgen dieser Bindungen für Muster der Segregation, Ungleichheit, Polarisierung und des sozialen Wandels.