Digital traces

Digital traces: Möglichkeiten der
‘bedeutungsvollen’ Analyse von
komplexen Online-Daten
Andreas Breiter & Andreas Hepp
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Kommunikative!
Figurationen
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
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Kommunikative!
Figurationen
1
Digital traces trotz big data: Zur Komplexität
der heutigen Medienumgebung
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Kommunikative!
Figurationen
Die Komplexität radikalisierter Mediatisierung I
Gesamtkontext:
Medienumgebung
Domänen des Sozialen:
Medienensemble
Big Data
Individuen:
Medienrepertoire
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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).
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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’.
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Die Komplexität radikalisierter Mediatisierung II
Gesamtkontext:
Medienumgebung
Domänen des Sozialen:
Medienensemble
Individuen:
Medienrepertoire
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Trends einer sich
wandelnden
Medienumgebung
!
!
!
1. Differenzierung
2. Omnipräsenz
3. Erstreckung
4. Datafizierung
5. Innovationsdichte
Big Data
Digital
Traces
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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.
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2
Digital traces im Schulinformationssystem: Ein Beispiel
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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)
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Datengrundlage
• März 2011 bis März 2012!
• Fehlende Daten zwischen Mitte April und Mitte Mai;
•
Mitte September!
303 Tage insgesamt!
• 120.000 Hits/60.000 Hits nach Datenbereinigung!
• 138 Nutzer_innen mit insg. 4.451 Visits!
• Daten im SIS!
• 650 Materialien mit > 3.000 Dateien!
• 660 Termine!
• 275 Ankündigungen
Welling/Breiter/Schulz 2014
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Materialien zwischen Lehrkräften
• Hoher Austausch
•
•
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in Englisch!
Mittlerer
Austausch in
Gesellschaft!
Sonderfall
Spanisch
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Wer lädt hoch?
• 1 „Intensivnutzer“
•
•
•
*
lädt in vielen
Fächern hoch!
Englisch: am
meisten aktive
Lehrkräfte!
Gesellschaft:
ebenfalls viele
Personen!
Spanisch: Eine
besonders aktive
Lehrkraft
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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
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SIS Clusteranalysen - Datifizierung
• Woher stammen die
•
•
•
•
•
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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?
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3
Digital traces als “big data im Kontext”:
Fazit
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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.
http://clemenswinkler.com/skin/?cat=1&paged=2 [6.11.2015]
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