Digital traces: Möglichkeiten der bedeutungsvollen Analyse von komplexen Online-Daten

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1 Digital traces: Möglichkeiten der bedeutungsvollen Analyse von komplexen Online-Daten Andreas Breiter & Andreas Hepp

2 Gliederung 1. Digital traces trotz big data: Zur Komplexität der heutigen Medienumgebung 2. Digital traces im Schulinformationssystem: Ein Beispiel 3. Digital traces als big data im Kontext : Fazit

3 1 Digital traces trotz big data: Zur Komplexität der heutigen Medienumgebung

4 Die Komplexität radikalisierter Mediatisierung I Gesamtkontext: Medienumgebung Domänen des Sozialen: Medienensemble Big Data Individuen: Medienrepertoire

5 Herausforderungen von Big Data Konzeptionelle Ladung des Begriffs: Die Diskussion um Big Data ist in erheblichen Maßen eine von der Industrie geriebene Hoffnung in Bezug auf digital vorliegende, umfassende Datenquellen (Ohlhorst 2013) und der damit verbundenen methodischen Erwartungen (Savage/Burrows 2007; Savage 2013). Qualitative Anreicherung und Validierung in der Empirie: Es geht weniger um große Datenmengen, sondern um deren Anreicherung und Validierung (Crampton et al., 2013) bzw. um die Triangulation von digital methods (Rogers 2013) mit etablierten Methoden der Sozialwissenschaften (Boyd/Crawford 2012, Lohmeier 2014).

6 Digital traces als Konzept Definition Digital Traces: Digital traces sind ein numerisch produzierte Korrelationen zwischen unterschiedlichen Arten von Daten, wie sie durch unseren Praktiken in einer digitalisierten Medienumgebung generiert werden. Indem diese Korrelationen mit Bezug auf eine bestimmte Entität oder einen Prozess in der sozialen Welt hergestellt werden insbesondere: eines Individuums, einer Kollektivität oder einer Organisation sind digital traces ein wichtiger, wenn auch nicht der einzige Bezug der Herstellung von digitalen Identitäten.

7 Die Komplexität radikalisierter Mediatisierung II Gesamtkontext: Medienumgebung Domänen des Sozialen: Medienensemble Individuen: Medienrepertoire Trends einer sich wandelnden Medienumgebung!!! 1. Differenzierung 2. Omnipräsenz 3. Erstreckung 4. Datafizierung 5. Innovationsdichte Big Data Digital Traces

8 Herausforderung der empirischen Erforschung von digital traces Herausforderungen der Datenerhebung: Erhebung der Daten in einer Form, die es ermöglicht, umfassende Datenmengen in Bezug zu setzen zu qualitativen Daten. Herausforderungen der Datenauswertung: Auswertung von digital traces in Kombination mit kontextualisierenden Daten und im Rahmen einer kritischen Gesamtinterpretation.

9 2 Digital traces im Schulinformationssystem: Ein Beispiel

10 Gegenstand: Schulinformationssystem (SIS) Webbasierte Systeme zur Unterstützung der Kommunikation in der Schule! Ressourcenverwaltung! Groupware (Lehrer, Schüler, Eltern)! Schülerverwaltung (Klassen, Kurse, Noten)! Lern-Management-System (LMS)

11 Datengrundlage März 2011 bis März 2012! Fehlende Daten zwischen Mitte April und Mitte Mai; Mitte September! 303 Tage insgesamt! Hits/ Hits nach Datenbereinigung! 138 Nutzer_innen mit insg Visits! Daten im SIS! 650 Materialien mit > Dateien! 660 Termine! 275 Ankündigungen Welling/Breiter/Schulz 2014

12 Materialien zwischen Lehrkräften Hoher Austausch in Englisch! Mittlerer Austausch in Gesellschaft! Sonderfall Spanisch

13 Wer lädt hoch? 1 Intensivnutzer lädt in vielen Fächern hoch! Englisch: am meisten aktive Lehrkräfte! Gesellschaft: ebenfalls viele Personen! Spanisch: Eine besonders aktive Lehrkraft

14 SIS als soziales Netzwerk Ansatz! Items als Knoten! Größe durch Zugriffe! Verlinkungen als Kanten! Force-driven Algorithmus (Fruchterman-Reingold)! Gruppierung durch enge Verknüpfung! Gruppierung durch Nutzung von Verknüpfungen! Web Structure Mining und Web Usage Mining

15 SIS Clusteranalysen - Datifizierung Woher stammen die Algorithmen?! Wer versteht sie?! Wer sind die Softwareentwickler_innen?! Wer kontrolliert sie?! Entwickeln sie eine Eigendynamik?! Wie stellen wir sie in den Kontext einer kritischen Reflexion?

16 3 Digital traces als big data im Kontext : Fazit

17 Fazit Digital traces als Big data im Kontext : - Analysieren von digital traces bedeutet im Kern ein kontextualisierendes Erforschen von big data.! Multi-method: - Forschung zu digital traces ist notwendigerweise multi method, indem es darum geht, große Datenmengen (quantitativ) im Hinblick auf deren Sinndimension differenziert (qualitativ) auszuwerten.! Datafizierung: - Es besteht wegen der Datafizierung als generellem Trend einer sich wandelnden Medienumgebung die Notwendigkeit einer kommunikationswissenschaftlichen Forschung zu digital traces. [ ]

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