{"id":2391,"date":"2017-08-11T14:56:36","date_gmt":"2017-08-11T14:56:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?p=2391"},"modified":"2021-09-27T08:57:07","modified_gmt":"2021-09-27T08:57:07","slug":"social-scientists-use-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/social-scientists-use-data-science\/","title":{"rendered":"Wie k\u00f6nnen Sozialwissenschaftler die M\u00f6glichkeiten der Datenwissenschaft nutzen?"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Das Inhaltsverzeichnis<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f1664e96df4\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f1664e96df4\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/social-scientists-use-data-science\/#Big_data_for_detecting_Ebola_An_algorithm_detected_Ebola_outbreak_before_humans\" title=\"Big Data zur Erkennung von Ebola: Ein Algorithmus erkannte den Ebola-Ausbruch vor dem Menschen\">Big Data zur Erkennung von Ebola: Ein Algorithmus erkannte den Ebola-Ausbruch vor dem Menschen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/social-scientists-use-data-science\/#Big_data_for_a_safer_city_New_York_uses_data_analytics_to_identify_fire-prone_buildings\" title=\"Gro\u00dfe Daten f\u00fcr eine sicherere Stadt: New York nutzt Datenanalysen, um brandgef\u00e4hrdete Geb\u00e4ude zu identifizieren\">Gro\u00dfe Daten f\u00fcr eine sicherere Stadt: New York nutzt Datenanalysen, um brandgef\u00e4hrdete Geb\u00e4ude zu identifizieren<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/social-scientists-use-data-science\/#Big_data_to_fight_cybercrime_Welsh_Government_and_Cardiff_University\" title=\"Big Data zur Bek\u00e4mpfung der Internetkriminalit\u00e4t: Die walisische Regierung und die Universit\u00e4t Cardiff\">Big Data zur Bek\u00e4mpfung der Internetkriminalit\u00e4t: Die walisische Regierung und die Universit\u00e4t Cardiff<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/social-scientists-use-data-science\/#Data_science_and_statistical_tools_for_social_scientists\" title=\"Datenwissenschaft und statistische Werkzeuge f\u00fcr Sozialwissenschaftler\">Datenwissenschaft und statistische Werkzeuge f\u00fcr Sozialwissenschaftler<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p>Die Sozialwissenschaften befinden sich mitten in einer Datenrevolution. Bildung, Wirtschaft, Verhaltenswissenschaften, Geschichte, Arch\u00e4ologie, Soziologie - all diese Bereiche sind zunehmend von der Auswertung gro\u00dfer Datens\u00e4tze abh\u00e4ngig. Organisationen auf der ganzen Welt nutzen bereits die Macht der <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/data-analysis?utm_source=Blog_SocialDataScience\">Datenwissenschaft<\/a> - die Erfassung, Analyse und Visualisierung komplexer Daten, um fundierte Gesch\u00e4ftsentscheidungen zu treffen. Big Data wird von Unternehmen zunehmend zur Leistungsanalyse, zur Vorhersage von Wachstum und zur Steigerung der Effizienz eingesetzt. Die meisten der von uns gesammelten Daten haben jedoch das Potenzial, auch f\u00fcr den gesellschaftlichen Nutzen genutzt zu werden. Daten, egal wie gro\u00df oder klein sie sind, liefern uns Erkenntnisse, die in Bereichen wie Politikgestaltung, Stadtplanung und Bek\u00e4mpfung von Armut, Hunger und Hygiene Anwendung finden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Daten werden aus einer Vielzahl von Quellen gesammelt - aus dem Internet, von Handys, Geb\u00e4uden, Lebensmittell\u00e4den und sogar aus M\u00fclleimern. Sie besitzen einen wissenschaftlichen, sozialen, politischen und wirtschaftlichen Wert. Die Menge der Daten, auf die wir Zugriff haben, nimmt t\u00e4glich zu, insbesondere durch Aufzeichnungen menschlicher Interaktionen in der digitalen Welt. Wie k\u00f6nnen diese Daten \"gefiltert\" werden, damit Sozialwissenschaftler wirksame Methoden und L\u00f6sungen entwickeln k\u00f6nnen?<\/p>\n<p>Im Folgenden finden Sie einige interessante Beispiele daf\u00fcr, wie die Analytik zur L\u00f6sung von Herausforderungen in der Praxis eingesetzt wird.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Big_data_for_detecting_Ebola_An_algorithm_detected_Ebola_outbreak_before_humans\"><\/span><strong>Big Data zur Erkennung von Ebola: Ein Algorithmus erkannte den Ebola-Ausbruch vor dem Menschen<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Eine Woche, bevor der Ebola-Ausbruch bekannt wurde, hat HealthMap, ein Kartierungstool, das die Ausbreitung von Krankheiten aufzeichnet, eine Umfrage durchgef\u00fchrt, <a href=\"http:\/\/www.dailymail.co.uk\/sciencetech\/article-2722164\/Ebola-flagged-computer-software-nine-days-BEFORE-announced-HealthMap-used-social-media-spot-disease.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hatte bereits entdeckt<\/a> die Krankheit. Das Krankheits\u00fcberwachungsinstrument konnte am 19. M\u00e4rz ein \"Mysteri\u00f6ses H\u00e4morrhagisches Fieber\" feststellen. Die Organisation alarmierte die WHO, die den Ausbruch von Ebola am 22. M\u00e4rz offiziell best\u00e4tigte.<\/p>\n<p>Anhand von Daten aus sozialen Medien, Nachrichtenartikeln, Regierungsstellen und Blogs aus dem Gesundheitswesen durchsucht der Algorithmus von HealthMap Websites, sammelt Daten, filtert sie und extrahiert n\u00fctzliche Informationen, die bei der Identifizierung und Klassifizierung von Krankheiten helfen. Sobald die Daten vorliegen, werden sie von einem Gremium aus Experten f\u00fcr Epidemiologie und Infektionskrankheiten \u00fcberpr\u00fcft, um sicherzustellen, dass sie so genau wie m\u00f6glich sind.<\/p>\n<p>HealthMap bietet auch eine <a href=\"http:\/\/www.healthmap.org\/ebola\/#timeline\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">interaktive Karte<\/a> die Ihnen einen \u00dcberblick \u00fcber die Zahl der Krankheitsf\u00e4lle und die diesbez\u00fcglichen Nachrichten gibt und es Ihnen erm\u00f6glicht, die Verbreitung der Krankheit zu verfolgen.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Big_data_for_a_safer_city_New_York_uses_data_analytics_to_identify_fire-prone_buildings\"><\/span><strong>Gro\u00dfe Daten f\u00fcr eine sicherere Stadt: New York nutzt Datenanalysen, um brandgef\u00e4hrdete Geb\u00e4ude zu identifizieren<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Ein achtk\u00f6pfiges Team des New Yorker MODA (The Mayor's Office of Data Analytics) nutzt Datenanalysen, um die Stadt sicherer und effizienter zu machen. <a href=\"http:\/\/www1.nyc.gov\/site\/analytics\/initiatives\/citywide-data-sharing.page\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Datenbr\u00fccke<\/a> ist eine Plattform f\u00fcr den Datenaustausch, die dabei hilft, geografische Daten mit Daten von Beh\u00f6rden und Organisationen zu integrieren. Die Analyse dieser Daten f\u00fchrt zu einer F\u00fclle von Informationen, die den Analysten helfen, Probleme im Zusammenhang mit Sauberkeit, Kriminalit\u00e4t, Stadtplanung und Sicherheit zu erkennen und zu l\u00f6sen.<\/p>\n<p>Zum Beispiel war die Gruppe<a href=\"https:\/\/gcn.com\/articles\/2013\/10\/04\/gcn-award-nyc-databridge.aspx\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> Restaurants identifizieren k\u00f6nnen<\/a> die \u00d6l in die Kanalisation einleiten, anstatt einen Abschleppdienst zu benutzen, indem sie eine Liste von Restaurants ohne Abschleppdienst mit den Geodaten der Kanalisation verglichen. Auf diese Weise konnten sie die fehlbaren Restaurants viel effizienter ausfindig machen als mit der herk\u00f6mmlichen Methode, jemanden vom Gesundheitsamt in die Nachbarschaft zu schicken, in der Hoffnung, jemanden auf frischer Tat zu ertappen.<\/p>\n<p>Auch die New Yorker Feuerwehr (FDNY) nutzt die Datenanalyse, um Geb\u00e4ude mit erh\u00f6htem Brandrisiko zu identifizieren. Das Inspektionssystem bezieht Daten aus dem Lager des FDNY sowie von den zust\u00e4ndigen Regierungsstellen und Beh\u00f6rden. Auf der Grundlage verschiedener Kriterien wie Baumaterial, Brandschutzmerkmale des Geb\u00e4udes, Datum der letzten Inspektion usw. kann das System eine schnelle Analyse der am st\u00e4rksten gef\u00e4hrdeten Geb\u00e4ude vornehmen. Dadurch wird die Arbeitsbelastung der Feuerwehrleute, die j\u00e4hrlich etwa 50 000 Geb\u00e4ude manuell inspizieren, erheblich verringert.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Big_data_to_fight_cybercrime_Welsh_Government_and_Cardiff_University\"><\/span><strong>Big Data zur Bek\u00e4mpfung der Internetkriminalit\u00e4t: Die walisische Regierung und die Universit\u00e4t Cardiff<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Die Datenanalytik hat bei der Bek\u00e4mpfung der Cyberkriminalit\u00e4t Anwendung gefunden, wie ein k\u00fcrzlich durchgef\u00fchrtes Projekt von <a href=\"http:\/\/www.cardiff.ac.uk\/news\/view\/485649-tackling-hate-online\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Universit\u00e4t Cardiff<\/a> und die walisische Regierung. Eine Studie der aus Twitter gewonnenen Daten zeigte einen Trend: Hassreden nahmen nach einem wichtigen (und kontroversen) Ereignis wie dem britischen Referendum zu. Professor Matthew Williams vom Social Data Science Lab der Universit\u00e4t und Dr. Pete Burnup (Co-Direktor des Social Data Science Lab) entwickelten zusammen mit der walisischen Regierung Online-Leitf\u00e4den f\u00fcr Hassreden, die dazu beitragen, das Bewusstsein f\u00fcr die Gesetze und die Pr\u00e4vention von Cyberhass zu sch\u00e4rfen.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Data_science_and_statistical_tools_for_social_scientists\"><\/span><strong>Datenwissenschaft und statistische Werkzeuge f\u00fcr Sozialwissenschaftler<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>It is becoming imperative for a social scientist to be able to work with data and communicate data-driven findings effectively. Here is a list of tools that are useful for analytics in social science <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Forschung<\/a>:<\/p>\n<p>&#8211;<a href=\"http:\/\/chorusanalytics.co.uk\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Chorus-Analytik<\/a>zur Sammlung und Visualisierung von Daten aus Twitter f\u00fcr die sozialwissenschaftliche Forschung<br \/>\n&#8211;<a href=\"http:\/\/discovertext.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">DiscoverText<\/a>das Cloud-basierte Software-Tools zur schnellen Auswertung gro\u00dfer Mengen von Text-, Umfrage- und Twitter-Daten bereitstellt<br \/>\n&#8211;<a href=\"http:\/\/digitalfootprints.dk\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Digitale Fu\u00dfabdr\u00fccke<\/a>f\u00fcr das Sammeln geschlossener Facebook-Daten mit Zustimmung der Nutzer (nur f\u00fcr akademische Forscher verf\u00fcgbar)<br \/>\n-The <a href=\"http:\/\/www.ddialliance.org\/training\/why-use-ddi\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Initiative zur Datendokumentation (DDI)<\/a>ein internationaler Standard f\u00fcr die Beschreibung von Daten, die durch Erhebungen und andere Beobachtungsmethoden in den Sozial-, Verhaltens-, Wirtschafts- und Gesundheitswissenschaften gewonnen werden<br \/>\n&#8211;<a href=\"https:\/\/nodexl.codeplex.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">NodeXL<\/a>, eine Vorlage f\u00fcr Microsoft Excel, mit der sich Netzwerkdiagramme leicht untersuchen lassen<br \/>\n<span style=\"font-size: 14px;\">-Programme wie R, SAS, SPSS und Excel f\u00fcr die statistische Analyse\u00a0<\/span><\/p>\n<p>Angesichts der rasanten Entwicklungen in der Welt der Datenwissenschaft m\u00fcssen Sozialwissenschaftler die Qualifikationsl\u00fccke schlie\u00dfen. Die Zusammenarbeit zwischen Sozialwissenschaftlern und Datenwissenschaftlern kann zu spannenden Innovationen f\u00fchren. <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/data-analysis?utm_source=Blog_SocialDataScience\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Experten f\u00fcr Datenwissenschaft<\/a> k\u00f6nnen auch von Sozialwissenschaftlern f\u00fcr kurzfristige Projekte angeheuert werden.<\/p>\n<p>Kennen Sie interessante Anwendungen oder Tools, die von Sozialwissenschaftlern f\u00fcr die Datenanalyse genutzt werden k\u00f6nnen? Schlagen Sie sie in den Kommentaren unten vor, oder <a href=\"http:\/\/kolabtree.com\/twitter\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Tweet an uns<\/a>.<\/p>\n<p>&#8212;-<\/p>\n<p>Siehe auch: <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/digital-humanities\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">F\u00fcnf interessante Projekte im Bereich der digitalen Geisteswissenschaften\u00a0<\/a><\/p>\n<p>Ben\u00f6tigen Sie einen Experten f\u00fcr Datenanalyse? Konsultieren Sie einen <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/data-analysis?utm_source=Blog_SocialDataScience\">Datenwissenschaftler<\/a> auf Kolabtree. Es ist kostenlos, Ihr Projekt zu ver\u00f6ffentlichen!<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Social science is in the midst of a data revolution. Education, economics, behavioural sciences, history, archaeology, sociology \u2013 all these fields are increasingly becoming dependent on the interpretation of large data sets. Organizations worldwide are already exploiting the power of data science \u2013 using the capture, analysis and visualization of complex data to drive sound<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/social-scientists-use-data-science\/\" title=\"Mehr lesen\">Mehr lesen<\/a><\/div>","protected":false},"author":12,"featured_media":2393,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[398],"tags":[180,175,359],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>How can social scientists harness the power of data science?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Social scientists need to be able to work with data so that they can arrive at data-driven findings. 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