Computational Social Science in the Age of Big Data | Concepts, Methodologies, Tools, and Applications, Neue Schriften zur Online-Forschung 15

Cathleen M. Stützer

ISBN 10: 3869622679 / ISBN 13: 9783869622675

Verlag: Halem, Herbert von Verlag, 2018

Beschreibung

Computational Social Science in the Age of Big Data | Concepts, Methodologies, Tools, and Applications, Neue Schriften zur Online-Forschung 15 | Cathleen M. Stützer | Taschenbuch | 460 S. | Englisch | 2018 | Halem, Herbert von Verlag | EAN 9783869622675 | Verantwortliche Person für die EU: Herbert von Halem Verlag, Herbert von Halem, Boisseréestr. 9-11, 50674 Köln, produktsicherheit[at]halem-verlag[dot]de | Anbieter: preigu.

Bestandsnummer des Verkäufers 111012893

Bibliografische Details

• Titel: Computational Social Science in the Age of Big Data | Concepts, Methodologies, Tools, and Applications, Neue Schriften zur Online-Forschung 15
• Verlag: Halem, Herbert von Verlag
• Erscheinungsjahr: 2018
• Sprache: Englisch
• ISBN-10: 3869622679
• ISBN-13: 9783869622675
• Einband: Taschenbuch
• Zustand: Neu
• Abmessungen: 215B x 142 H x 28 T Millimeter Breite: 215 mm, Höhe: 142 mm, Tiefe: 28 mm
• Gewicht: 581 Gramm
• Verkäuferkataloge:
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Über diesen Titel

Inhaltsangabe

The book Computational Social Science in the Age of Big Data highlights concepts, methodologies, tools, and applications of (automated) data-driven research in social science. The book focuses on the establishment of computational social science (CSS) as emerging field of research and application. International reputable authors represents the state-of-the-art in the field of CSS and covering several different aspects which are relevant for research and practice. The editors of the book accelerate the multidisciplinary access to the field of computational (social) science to facilitate a readable introduction for online researchers from academia and business.

Über die Autorin bzw. den Autor

Dr. Cathleen M. Stuetzer (M. Sc., Dipl.Ing. FH) ist seit 2017 Habilitandin am Zentrum für Qualitätsanalyse der TU Dresden und seit 2015 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Soziologie der Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Promoviert wurde sie 2013 im Bereich der (datengestützten) Hochschul- und Bildungsforschung an der TU Dresden (in Koop. mit der HS Mittweida University of Applied Sciences). In ihrer Promotionszeit verbrachte sie u. a. einen Forschungsaufenthalt an der Carnegie Mellon University (Pittsburgh) bei Kathleen M. Carley am Center for Computational Analysis of Social and Organizational Systems (CASOS). Seit 2015 ist sie Teil des Vorstandes der Deutschen Gesellschaft für Online-Forschung e.V. (DGOF) und Programme Chair der General Online Research (GOR)Konferenz. Ihre Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich der Computational Social Science, Visual Analytics, Netzwerkforschung, Kommunikationsforschung, Academic Analytics und Learning Analytics. Ihr aktuelles Forschungsinteresse bezieht sich auf den Einfluss und die Wirkung von Beziehungen in digitalen Welten. Martin Welker, Prof. Dr. habil., hat an der Universität Mannheim Politikwissenschaft, Anglistik, Philosophie und Volkswirtschaftslehre studiert. Nach dem Studium Journalist, u.a. für die Deutsche Presse Agentur. 2001 Promotion an der Universität Mannheim. Ab 2008 Professor in München, Leipzig und Braunschweig. Seit Sommersemester 2015 Professor für Journalismus und Kommunikation an der HMKW, der Hochschule für Medien, Kommunikation und Wirtschaft in Köln. Publikationen zu Partizipation, Digitalisierung und Online-Methoden. Dr. Marc Egger studierte und promovierte an der Universität zu Köln im Bereich Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement. Er arbeitete als CTO bei der GalaxyAdvisors AG, einem Spin-Off des Massachusetts Institute of Technology (MIT) und ist geschäftsführender Gesellschafter von Insius, einer Firma die sich mit der Entwicklung von Softwarelösungen zur automatisierten Extraktion von Verbrauchermeinungen aus nutzergenerierten Inhalten im Internet befasst. Seine Forschungsinteressen gelten insbesondere dem maschinellen Lernen, der Informationsextraktion, Text Mining und Natural Language Processing sowie der Social Network Analysis.