Big Social Media Data als epistemologische Herausforderung für die Soziologie

Inhaltsverzeichnis

Bibliographische Infos


Cover des Buchs: Soziologie des Digitalen - Digitale Soziologie?
Open Access Vollzugriff

Soziologie des Digitalen - Digitale Soziologie?

Soziale Welt - Sonderband 23


Autor:innen:
Reihe
Sonderheft Soziale Welt
Verlag
Nomos, Baden-Baden
Copyrightjahr
2020
ISBN-Print
978-3-8487-5323-9
ISBN-Online
978-3-8452-9500-8

Kapitelinformationen


Open Access Vollzugriff

Big Social Media Data als epistemologische Herausforderung für die Soziologie


Autor:innen:
ISBN-Print
978-3-8487-5323-9
ISBN-Online
978-3-8452-9500-8


Kapitelvorschau:

‚Big Data‘ ist als Herausforderung für herkömmliche sozialwissenschaftliche Forschungsmethoden derzeit Gegenstand eines kritischen Diskurses in der Soziologie. Epistemologische Grundlagen sozialwissenschaftlichen Arbeitens stehen ebenso zur Debatte wie der Stellenwert der Wissenschaftstheorie als Grundlage (sozial-)wissenschaftlichen Arbeitens und die Frage, wer mit Autorität über ‚das Soziale‘ spricht und dabei Gehör findet. Ermöglicht Big Data neue Erkenntnisse? Wie können diese Erkenntnisse methodologisch und forschungsethisch abgesichert werden? Im Beitrag wird argumentiert, dass die epistemologischen Fragen zu Big Data im Zusammenhang stehen mit den verschiedenen Kontingenzen, die sich in der alltäglichen Forschungsarbeit ergeben. Die alltäglichen Praktiken von Forschenden und ihre konkreten Probleme im Umgang mit Daten (vom Datenzugang bis zur Veröffentlichung von Ergebnissen) bedürfen einer größeren Aufmerksamkeit in der Diskussion um die Epistemologie von Big Data; diese Praktiken entfalten sich im Kontext von akademischem Stellenmarkt, Publikationspolitik, hohen Kosten des interdisziplinären Arbeitens und einer zunehmend wichtigeren Rolle von Social-Media-Plattformbetreibern. Big-Data-Forschung wird oft in (neuen) Disziplinen betrieben, die keine Tradition der Hinterfragung von Erkenntnis haben. Unbequeme, umständliche und zeitintensive Arten und Weisen der Erkenntnisproduktion - die beispielsweise nicht immer zu positiven Ergebnissen führen und angesichts des hohen Veröffentlichungsdrucks wie er in immer mehr Disziplinen herrscht nur schwer aufrechterhalten werden können - werden eingefordert, um den nötigen Raum für eine Reflexion der Epistemologie von Big Data zu schaffen. Die gegenwärtige Situation bietet die Chance ein Wissen um Epistemologie einzubringen und Anknüpfungspunkte zu identifizieren, an denen sich Soziologie und Big-Data-Forschung treffen können, um das Potential von Big Data durch eine kritisch reflektierte epistemologische Fundierung zu erschließen.

Literaturverzeichnis


  1. Anderson, C. (2008): The end of theory: The data deluge makes the scientific method obsolete. Wired, 23 June 2008. Online: <http://www.wired.com/science/discoveries/>magazine/16-07/pb Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  2. _theory. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  3. Barocas, S. / Selbst, A.D. (2016): Big Data's Disparate Impact, in: California Law Review 104, S. 671-732. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  4. Bastos, M. / Puschmann, C. / Travitzki, R. (2013): Tweeting across hashtags: Overlapping users and the importance of language, topics, and politics. Proceedings of the 24th ACM Conference on Hypertext and Social Media, 1-3, Paris, S. 164-168. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  5. Berry, D. M. (2011): The Computational Turn: Thinking about the Digital Humanities. Culture Machine 12, S. 1-22. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  6. boyd, d. / Crawford, K. (2012): Critical Questions for Big Data. Information, Communication & Society 15(5), S. 662-679. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  7. Bruns, A. (2013): Faster than the Speed of Print: Reconciling “Big Data” Social Media Analysis and Academic Scholarship. First Monday, Oktober. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  8. Busch, L. (2014): A Dozen Ways to Get Lost in Translation: Inherent Challenges in Large Scale Data Sets. International Journal of Communication 8, S.1727-1744. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  9. Crawford, K. / Gray, M. / Miltner, K. (2014): Critiquing Big Data: Politics, Ethics, Epistemology. Special Section Introduction, in: International Journal of Communication 8, S. 1663-1672. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  10. Dickel, S. / Franzen, M. (2015): Digitale Inklusion: Zur sozialen Öffnung des Wissenschaftssystems, in: Zeitschrift für Soziologie 44(5), S. 330-347. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  11. Diekmann, A. (2016): Die Gesellschaft der Daten. Süeddeutsche Zeitung, 25. September 2016. Online: www.sueddeutsche.de/kultur/geisteswissenschaften-die-gesellschaft-der-daten-1.3178 <http://www.sueddeutsche.de/kultur/geisteswissenschaften-die-gesellschaft-der-daten-1.3178> 096 Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  12. Dourish, P. / & Bell, G. (2011): Divining a digital future: Mess and mythology in ubiquitous computing. Cambridge, Mass., London. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  13. Driscoll, K. / Walker, S. (2014): Working Within a Black Box: Transparency in the Collection and Production of Big Twitter Data, in: International Journal of Communication 8, S.1745-1764. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  14. Ekbia, H. / Mattioli, M. / Kouper, I. / Arave, G. / Ghazinejad, A. / Bowman, T. / Suri, V.R. / Tsou, A. / Weingart, S. / Sugimoto, C. R. (2015): Big data, bigger dilemmas: A critical review, in: Journal of the Association for Information Science and Technology 66(8), S. 1523-1545. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  15. Faßler, M. (Hrsg.) (1999): Alle möglichen Welten: virtuelle Realität, Wahrnehmung, Ethik der Kommunikation. München. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  16. Fleisch, E. /Tellkamp, C. (2001): Business perspectives on ubiquitous computing. M-Lab working paper (4), S. 83-87. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  17. Floridi, L. (2012): Big Data and Their Epistemological Challenge, in: Philosophy & Technology 25, S. 435-437. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  18. Frické, M. (2014): Big Data and Its Epistemology, in: Journal of the Association for Information Science and Technology 66(4), S. 651-661. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  19. Gitelman, L. (2015) (ed.): "Raw Data" Is an Oxymoron. Cambridge, Mass., London. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  20. Helles, R. / Jensen, K. B. (2013): Introduction to the special issue 'Making data - Big data and beyond'. First Monday, September 2013. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  21. Housley, W. / Procter, R. / Edwards, A. / Burnap, P. / Williams, M. / Sloan, L. / Rana, O. / Morgan, J. / Voss, A. / Greenhill, A. (2014): Big and broad social data and the sociological imagination: A collaborative response, in: Big Data & Society 1(2), S. 1-15. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  22. Iliadis, A. / Russo, F. (2016): Critical data studies: An introduction, in: Big Data & Society 3(2), S. 1-7. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  23. Karpf, D. (2012): Social Science Research Methods in Internet Time, in: Information, Communication & Society 15(5), S. 639-661. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  24. Kinder-Kurlanda, K. (2014): Ethnography in a Computer Science Centered Project, in: ICC'14 Workshop, ACM WebSci'14 Conference, Bloomington, Indiana. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  25. Kinder-Kurlanda, K.E. / Weller, K. (2014): 'I always feel it must be great to be a hacker!': The role of interdisciplinary work in social media research, in: Proceedings of the 2014 ACM conference on Web Science, S. 91-98. New York: ACM. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  26. Kinder-Kurlanda, K.E. / Ehrwein Nihan, C. (2013): Ethically Intelligent? A Framework for Exploring Human Resource Management Challenges of Intelligent Working Environments, in: van Berlo, A. et al (Hrsg.). Ambient Intelligence - Software and Applications. 4th International Symposium on Ambient Intelligence (ISAmI 2013). Advances in Intelligent and Soft Computing, Wiesbaden. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  27. Kitchin, R. (2014): Big Data, new epistemologies and paradigm shifts, in: Big Data & Society Juni 2014, S. 1-12. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  28. Lazer, D. / Kennedy, R. / King, G. / Vespignani, A. (2014): The Parable of Google Flu : Traps in Big Data Analysis, in: Science 343, S. 1203-1205. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  29. Lazer, D. / Brewer, D. / Christakis, N. / Fowler, J. / King, G. (2009): Computational Social Science, in: Science, 323(5915), S. 721-723. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  30. Leonelli, S. (2014): What difference does quantity make? On the epistemology of Big Data in biology, in: Big Data & Society 1(1), S. 1-11. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  31. Lyon, D. (2007): Surveillance studies: An overview. Cambridge, Malden, Mass. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  32. Manovich, L. (2011): Trending: The promises and the challenges of big social data, in: Debates in the digital humanities, 2, S. 460-475. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  33. Manovich, L. (2014): Trending: Verheißungen und Herausforderungen der Big Social Data, in: Reichert, R. (Hrsg.). Big Data. Analysen zum digitalen Wandel von Wissen, Macht und Ökonomie, Bielefeld, S. 65-83. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  34. May, T. (2011): Social research: Issues, methods and process. Maidenhead, New York. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  35. Mayer-Schönberger, V. / Cukier, K. (2013): Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think. Houghton Mifflin Harcourt. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  36. Ohm, P. (2010): Broken Promises of Privacy: Responding to the Surprising Failure of Anonymization. UCLA Law Review, Vol. 57, p. 1701, 2010; University of Colorado Law Legal Studies Research Paper No. 9-12. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  37. Pasquale, F. (2015): The black box society: The secret algorithms that control money and information. Cambridge, Mass., London. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  38. Passoth, J.-H. / Peuker, B. / Schillmeier, M. (Hrsg.) (2012): Agency without Actors? New Approaches to Collective Action, London. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  39. Rammert, W. (2007): Technik - Handeln - Wissen. Zu einer pragmatistischen Technik- und Sozialtheorie, Wiesbaden. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  40. Reichert, R. (2014): Facebooks Big Data. Die Medien- und Wissenstechniken kollektiver Verdatung, in: Reichert, R. (Hrsg.). Big Data. Analysen zum digitalen Wandel von Wissen, Macht und Ökonomie, Bielefeld, S. 437-452. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  41. Rieder, G. / Simon, J. (2016): Datatrust: Or, the political quest for numerical evidence and the epistemologies of Big Data, in: Big Data & Society, 3(1), S. 1-6. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  42. Ruppert, E. / Law, J. / Savage, M. (2013): Reassembling Social Science Methods: The Challenge of Digital Devices, in: Theory, Culture & Society, 30(4), S. 22-46. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  43. Ruppert, E. (2013): Rethinking empirical social sciences, in: Dialogues in Human Geography, 3(3), S. 268-273. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  44. Ruths, D. / Pfeffer, J. (2014): Social media for large studies of behavior, in: Science 346(621), S. 1063-1064. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  45. Savage, M. / Burrows, R. (2007): The Coming Crisis of Empirical Sociology, in: Sociology, 41(5), S. 885-899. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  46. Sieber, R.E. / Haklay, M. (2015): The epistemology(s) of volunteered geographic information: a critique, in: Geo: Geography and Environment, 2(2), S. 122-136. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  47. Schroeder, R. (2014): Big Data and the brave new world of social media research, in: Big Data & Society 1(2), S. 1-11. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  48. Stegbauer, C. (2001): Von den Online Communities zu den computervermittelten sozialen Netzwerken: eine Reinterpretation klassischer Studien, in: Zeitschrift für qualitative Bildungs-, Beratungs- und Sozialforschung 2(2), S. 151-173. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  49. Thomas, R. / Walport, M. (2008): Data Sharing Review Report, 11. Juli 2008. Online: http:// amberhawk.typepad.com/files/thomas-walport-datasharingreview2008.pdf Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  50. Tinati, R. / Philippe, O. / Pope, C. / Carr, L. / Halford, S. (2014): Challenging Social Media Analytics: Web Science Perspectives, S. 177-181. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  51. Tufekci, Z. (2014): Big Questions for Social Media Big Data: Representativeness, Validity and Other Methodological Pitfalls. In ICWSM’14: Proceedings of the 8th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  52. Turkle, S. (1997): Playing in the MUDs. Konstruktionen und Rekonstruktionen des Ich in der virtuellen Realität, in: Schneider, I. / Thomsen, C. (Hrsg.) (1997): Hybridkultur: Medien, Netze, Künste. Köln, S. 324-337. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  53. Weller, K. / Kinder-Kurlanda, K. (2015): Uncovering the Challenges in Collection, Sharing and Documentation: The Hidden Data of Social Media Research? In: Standards and Practices in Large-Scale Social Media Research: Papers from the 2015 ICWSM Workshop. Proceedings Ninth International AAAI Conference on Web and Social Media Oxford University, May 26, 2015 - May 29, 2015, S. 28-37. Ann Arbor. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109
  54. Zelenkauskaite, A. / Bucy, E. P. (2016): A scholarly divide: Social media, Big Data, and unattainable scholarship. First Monday, 21 (5). Online: http://journals.uic.edu/ojs/index.php/fm/ar <http://journals.uic.edu/ojs/index.php/fm/ar>ticle/view/6358. Google Scholar öffnen DOI: 10.5771/9783845295008-109

Zitation


Download RIS Download BibTex