BA-Seminar 4 SWS (auf 2 Semester aufgeteilt) Do Uhr Raum PEG 1.G 191. Datenvisualisierung für die Empirische Demokratieforschung I

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1 WS 14/15 Goethe-Universität Frankfurt Juniorprofessur für Empirische Demokratieforschung Prof. Dr. Richard Traunmüller BA-Seminar 4 SWS (auf 2 Semester aufgeteilt) Do Uhr Raum PEG 1.G 191 Datenvisualisierung für die Empirische Demokratieforschung I Die Analyse quantitativer Daten ist ein zentraler Bestandteil der empirischen Demokratieforschung sowie sozialwissenschaftlicher Forschung und Praxis allgemein. Techniken der Datenvisualisierung vereinen Inhalt, Statistik und Design und sind ein besonders hilfreiches Werkzeug um Muster in Daten zu entdecken, zu verstehen und zu kommunizieren. Das Seminar führt in die Grundlagen der Datenvisualisierung ein und zeigt ihre vielfältigen Möglichkeiten anhand von Datenbeispielen der empirischen Demokratieforschung: Angefangen bei der explorativen Datenanalyse im Sinne des Entdeckens unerwarteter Muster und der Hypothesengenerierung bis hin zur effektiven Präsentation und Kommunikation von Forschungsergebnissen an ein wissenschaftliches oder öffentliches Publikum. Das zentrale Seminarziel liegt darin, Studierende dazu zu befähigen, selbstständig und prinzipiengeleitet informative Datenvisualisierungen für die Datenexploration, inhaltliche Forschung und Ergebnispräsentation zu erstellen sowie graphische Darstellungen von sozialwissenschaftlichen Sachverhalten kritisch zu evaluieren. Als nützliche Nebenprodukte lernen die Studierenden a) den (manchmal mühsamen) Forschungsalltag der Arbeit mit Daten (Beschaffung, Bereinigung, Umcodierung, etc.), b) die zentralen, für die empirische Demokratieforschung relevanten Datenbestände, sowie c) eine ganze Menge Fakten über moderne Demokratien im internationalen Vergleich kennen. Einen wichtigen Teil des Seminars stellen studentische Forschungsprojekte dar, welche sich neben vom Dozenten gestellten Problemen und Übungen wahlweise der graphischen Analyse einer Fragestellung der empirischen Demokratieforschung, der innovativen visuellen Darstellung politisch relevanten Datenmaterials, der experimentellen Untersuchung der Effektivität einer spezifischen graphischen Methode oder auch der Programmierung einer für sozialwissenschaftliche Anwendungen nützlichen graphischen Methode widmen. Das Seminar erstreckt sich über zwei Semester. Einführende Literatur: Tufte, Edward (2001). The Visual Display of Quantitative Information. (Second Edition). Graphics Press.

2 Few, Stephen (2012). Show me the Numbers: Designing Tables and Graphs to Enlighten. (Second Edition). Analytics Press. Few, Stephen (2009). Now you see it: Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis. Analytics Press. Murrell, Paul (2011). R Graphics. (Second Edition). Chapman & Hall/CRC. Semester I Einführung, Motivation und Organisation A) Prinzipien und Theorie der Datenvisualisierung Geschichte, Statistische Graphiken vs. Infographiken Friendly, Michael (2009). Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization. Wainer, Howard & Velleman, Paul F. (2001). Statistical Graphics: Mapping the Pathway of Science. Annual Review of Psychology 52: Gelman, Andrew & Antony Unwin (2013). Infovis and Statistical Graphs: Different Goals, Different Looks (with Discussion). Journal of Computational and Graphical Statistics 22: Prinzipien graphischer Exzellenz Tufte, Edward (2006). Principles of Analytic Design. In: Tufte, Edward: Beautiful Evidence. Graphics Presss. Ch. 5 Tufte, Edward (2001). Data-Ink and Graphical Redesign. In: Tufte, Edward: The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Presss. Ch. 4 Tufte, Edward (2001). Chartjunk: Vibrations, Grids, and Ducks. In: Tufte, Edward: The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Presss. Ch. 5 Tufte, Edward (2001). Data Density and Small Multiples. In: Tufte, Edward: The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Presss. Ch. 8

3 Prinzipien visueller Wahrnehmung Few, Stephen (2012). Visual Perception and Graphical Communication. In: Few, Stephen: Show me the numbers. Analytics Press. (Ch. 3) Cleveland, William S. & McGill, Robert (1983): Graphical Perception: Theory, Experimentation, and Application to the Development of Graphical Methods. Journal of the American Statistical Association 79: B) Daten in der empirischen Demokratieforschung Forschungsdesign in der empirischen Demokratieforschung Kellstedt, Paul M. & Whitten, Guy D. (2014). Research Design. In: Kellstedt, Paul M. & Whitten, Guy D.: The Fundamentals of Political Science Research. (Second Edition). Cambridge University Press. Ch. 4 Kellstedt, Paul & Whitten, Guy (2014). Getting to Know Your Data: Evaluating Measurement and Variations. In: Kellstedt, Paul M. & Whitten, Guy D.: The Fundamentals of Political Science Research. (Second Edition). Cambridge University Press. Ch Demokratiemessung Munck, Gerardo L. & Verkuilen, Jay (2002). Conceptualizing and measuring democracy: Evaluating alternative indices. Comparative Political Studies 35: Bühlmann, Marc, Merkel, Wolfgang, Müller, Lisa & Weßels, Bernhard (2012). The Democracy Barometer: A New Instrument to Measure the Quality of Democracy and its Potential for Comparative Research. European Political Science 11: Datenquellen der empirischen Demokratieforschung TBA C) Grundlegende Methoden der Datenvisualisierung Basic Plots und Basic R Murrell, Paul (2011). Simple Usage of Traditional Graphics. In: Murrell, Paul: R Graphics. (Ch. 3)

4 Murrell, Paul (2001). Customizing Traditional Graphics. In: Murrell, Paul: R Graphics. (Ch. 3) Few, Stephen (2009): Analytical Patterns, In: Few, Stephen: Now you see it. Analytics Press. (Ch. 6) Few, Stephen (2009): Part-to-Whole and Ranking Analysis, In: Few, Stephen: Now you see it. Analytics Press. (Ch. 8) Few, Stephen (2009): Deviation Analysis, In: Few, Stephen: Now you see it. Analytics Press. (Ch. 9) Few, Stephen (2009): Distribution Analysis, In: Few, Stephen: Now you see it. Analytics Press. (Ch. 10) Visualisierung von statistischen Beziehungen I Few, Stephen (2009): Correlation Analysis, In: Few, Stephen: Now you see it. Analytics Press. (Ch.11) Jacoby, William G. (2000). Loess: a nonparametric tool for depicting relationships between variables. Electoral Studies 19: Visualisierung von statistischen Beziehungen II Few, Stephen (2009): Analytical Techniques and Practices, In: Few, Stephen: Now you see it. Analytics Press. (Ch. 5) Few, Stephen (2009): Multivariate Analysis In: Stephen, Few: Now you see it. Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis. Analytic Press. (Ch.12) Visualisierung von zeitlicher Veränderung Few, Stephen (2009): Time-Series Analysis, In: Stephen, Few: Now you see it. Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis. Analytic Press. (Ch. 7) Visualisierung von geographischer Information Few, Stephen (2009). Introduction to Geographical Data Visualization. Visual Business Intelligence Newsletter (March/April 2009)

5 D) Visuelle Fallstudien zur empirischen Demokratieforschung Explorative Datenanalyse Stephen Few (2009). Analytical Interaction and Navigation. In: Stephen, Few: Now you see it. Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis. Analytic Press. (Ch. 4) Visuelle Narrative Few, Stephen (2009). Statistical Narrative. Telling Compelling Stories with Numbers. Visual Business Intelligence Newsletter (July/August 2009). Segel, Edward and Heer; Jeffrey (2010). Narrative Visualization. Telling Stories with Data. IEEE Trans. Visualization & Comp. Graphics Abschlussworkshop und Postersession Vorschau auf Semester II A) Interaktive Visualisierungsmethoden B) Explorative Modellanalyse (EMA) C) Spezielle Themen (Graphische Inferenz, Farbe, Experimente) D) Studentische Projekte zur Datenvisualisierung in der empirischen Demokratieforschung

6 Seminaranforderungen 1. Regelmäßige und aktive Seminarteilnahme (20% der Endnote) Ich erwarte von allen Studierenden, dass sie regelmäßig zu den Seminarsitzungen erscheinen, dass sie die angegebenen Texte gelesen haben und dass sie sich an den Diskussionen im Seminar beteiligen. Mehr als zweimaliges unentschuldigtes Fehlen erfüllt die Anforderung regelmäßiger Teilnahme nicht. Als Entschuldigungen gelten Krankheiten und familiäre Angelegenheiten. Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass ich konfligierende Verpflichtungen wie etwa Nebenjobs, Praktika und andere Veranstaltungen nicht als Entschuldigung anerkennen kann. 2. Aufgaben und Übungen (30% der Endnote) Im Laufe des Seminars werde ich Ihnen Aufgaben und Übungen stellen, die dazu dienen das Erlernte zu vertiefen. Diese können in Gruppenarbeit bearbeitet werden. Details folgen. 3. Posterpräsentation (50% der Endnote) Für den Erwerb eines Leistungsnachweises ist zuletzt die Präsentation eines Posters vorgesehen, welches die graphische Analyse einer Fragestellung der empirischen Demokratieforschung dokumentiert oder politisch relevantes Datenmaterial innovativ visualisiert. Das Poster sollte in Zweiergruppen erstellt werden. Die zeitnahe Absprache des genauen Projektvorhabens mit dem Seminarleiter ist unbedingt notwendig. Der endgültige und nicht verhandelbare Abgabetermin für das Enddesign des Posters ist der um 24 Uhr. Das beste Poster des Semesters erhält einen Preis! Details folgen.

7 Sonstiges 1. Seminarliteratur Die als Lektüre vorgesehenen Texte werden Ihnen alle im pdf-format in OLAT bereitgestellt. Alle angegebenen Texte sind für alle Seminarteilnehmer/innen Pflichtlektüre. 2. Seminarkommunikation Bitte melden Sie sich bei OLAT für den Kurs an dies erleichtert die Kommunikation. Ausserdem finden Sie dort Materialen die wir im Laufe des Seminars erarbeiten. 3. Sprechstunde Meine Sprechstunde findet immer donnerstags von Uhr in Raum PEG 3.G 113 statt. Bitte tragen Sie sich bei Bedarf in die Liste an der Tür ein. Nutzen Sie das Angebot und kommen Sie vorbei, wenn Sie Fragen oder Diskussionspunkte haben. Ich freue mich darauf, Sie und Ihre Ideen besser kennen zu lernen! Sie können mir auch jederzeit eine schreiben: 4. Betreuung von Abschlussarbeiten Es besteht prinzipiell die Möglichkeit, bei mir Abschlussarbeiten im Bereich der Empirischen Demokratieforschung zu schreiben. Voraussetzung ist, dass Sie mindestens eine Lehrveranstaltung mit Leistungsnachweis bei mir absolviert haben. Bitte beachten Sie aber, dass ich ausschließlich BA- oder MA-Arbeiten annehmen und betreuen werde, welche Gebrauch von statistischen Verfahren der Datenanalyse machen. Idealerweise versuchen Sie einen wissenschaftlichen Text zu replizieren und zu erweitern etwa indem Sie anderes Datenmaterial heranziehen, andere Fälle analysieren oder Analysemethoden und Operationalisierungen variieren. Für wichtige Hinweise lesen Sie bitte das Papier von Gary King (2006): Publication, Publication. Die zeitnahe Absprache des genauen Forschungsvorhabens ist unbedingt notwendig.