Digitalisierungsforschung: Wie wir die digitale Transformation wissenschaftlich erfassen können
Abstract: Die Digitalisierungsforschung ist ein junges und sehr dynamisches Feld. Sie umfasst die Erforschung der Bedingungen und Auswirkungen der sozialen, politischen, wirtschaftlichen, kulturellen und technischen Veränderungen, die mit der...
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Abstract: Die Digitalisierungsforschung ist ein junges und sehr dynamisches Feld. Sie umfasst die Erforschung der Bedingungen und Auswirkungen der sozialen, politischen, wirtschaftlichen, kulturellen und technischen Veränderungen, die mit der Digitalisierung einhergehen. Neben zahlreichen neuen Forschungsfragen, die es zu beantworten gilt, fordert die Digitalisierung die Organisation von Forschung und den Umgang mit Daten heraus. Das ist sowohl Chance als auch Herausforderung für die Forschung. Die vorliegende Ausgabe von "easy_social_sciences" möchte sich in vier Beiträgen mit verschiedenen Aspekten der Digitalisierungsforschung befassen. Dabei werden unterschiedliche Perspektiven von der Konzeption relevanter Forschungsfragen über die Erhebung und Verarbeitung neuer Datentypen bis zur Kommunikation wissenschaftlicher Ergebnisse beleuchtet
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Regional Data
Abstract: Spatiality is an increasingly important dimension in the social sciences, as a new wave of recent publications shows. Intra-national comparisons have proved to be as fruitful as the better known inter-national analysis. Regional...
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Abstract: Spatiality is an increasingly important dimension in the social sciences, as a new wave of recent publications shows. Intra-national comparisons have proved to be as fruitful as the better known inter-national analysis. Regional characteristics are found to have considerable influence on individual behaviour. This movement was fostered by methodological advances, e.g. in multi-level techniques. On the data side spatial analysis is supported by a good basic infrastructure in official and semiofficial information, often provided in the way of easily usable DVDs. In addition, both scientific researchers and commercial marketing firms collect valuable information, partly on a very detailed local level of only a handful of households.However, there is ample room for improvement. Huge existing datasets (e.g. PISA E) are not open for spatial oriented scientific purposes; in many cases regional information is not sufficiently available (e.g. on criminal behaviour); systematic over-sampling
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