26.06.2023
| DSC Seed Grant |
Das DSC unterstützt ein Data Science Projekt zu einer innovativen Methode in der sozialwissenschaftlichen Umfrageforschung
Im Rahmen dieses Projekts wird die Durchführung zwei kollaborativer Workshops an der Universität Bremen gefördert. Diese sollen dazu dienen, die Skalierung, Automatisierung und Optimierung von werbebasierter Online-Umfragerekrutierung mit Hilfe von Data Science Methoden weiterzuentwickeln.
Umfangreiche, länderübergreifende Umfragen in den Sozialwissenschaften werden häufig vor Ort durchgeführt und sind folglich sehr ressourcenaufwändig. Online-Umfragen dagegen sind deutlich weniger kosten- und zeitintensiv. Dafür sind ihre Ergebnisse meist nicht repräsentativ für die Bevölkerung; die gezielte Ansprache von potentiellen Teilnehmer*innen ist erschwert. Folglich greifen einige Forscher*innen inzwischen auf eine neue Sampling-Methode zurück, die auf werbebasierter Rekrutierung für Online-Umfragen aufbaut. Hierfür kaufen Wissenschaftler*innen Werbung auf Social-Media Plattformen ein. Diese erscheint anschließend im Feed von Nutzer*innen und fordert diese dazu auf, an einer Online-Umfrage teilzunehmen. Aufgrund der globalen Natur der Online-Werbeindustrie, erleichtert diese neue Methode das Sampling einer relativ zufälligen und länderübergreifenden Stichprobe von Teilnehmer*innen.
Ziel des Projekts ist es, die Entwicklung dieses neuen Umfrageansatzes mit Hilfe von Data Science Methoden weiter voranzutreiben. Im Rahmen einer Zusammenarbeit zwischen Dr. Dennis Redeker (ZeMKI, Zentrum für Medien-, Kommunikations- und Informationsforschung, Universität Bremen) und Data Scientist Ingmar Sturm (University of California, Santa Barbara), ist die Durchführung zwei kollaborativer Workshops an der Universität Bremen geplant. In diesen werden die beiden Wissenschaftler gemeinsam daran arbeiten, die werbebasierte Online-Rekrutierung durch Automatisierung und Optimierung weiterzuentwickeln.
Der erste, forschungsbasierte Workshop zielt darauf ab, einen starken konzeptionellen Rahmen aufzubauen und einen Entwurf für ein R-Paket zu erarbeiten, das die Automatisierung der neuen Sampling-Methode ermöglicht. Der zweite Workshop ist als Training konzipiert und richtet sich an Promovierende verschiedener Disziplinen an der Universität Bremen. Zusätzlich wird eine studentische Hilfskraft als Forschungsassistenz durch den Seed Grant finanziert.
Das langfristige Ziel des Projektes ist es, bestehende umfragebasierte Forschungsprojekte an der Universität Bremen mit Hilfe von Data Science Methoden deutlich zu skalieren und gleichzeitig Ressourcen einzusparen.
Förderempfänger:
Dr. Dennis Redeker (Fachbereich 09 – ZeMKI, Zentrum für Medien-, Kommunikations- und Informationsforschung)
Förderzeitraum:
01. Juni 2023 bis 30. November 2023
Aktualisiert von: Svenja Goers
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26.06.2023 | DSC Seed Grant
Das DSC unterstützt ein Data Science Projekt zu einer innovativen Methode in der sozialwissenschaftlichen Umfrageforschung
Im Rahmen dieses Projekts wird die Durchführung zwei kollaborativer Workshops an der Universität Bremen gefördert. Diese sollen dazu dienen, die Skalierung, Automatisierung und Optimierung von werbebasierter Online-Umfragerekrutierung mit Hilfe von Data Science Methoden weiterzuentwickeln.
Umfangreiche, länderübergreifende Umfragen in den Sozialwissenschaften werden häufig vor Ort durchgeführt und sind folglich sehr ressourcenaufwändig. Online-Umfragen dagegen sind deutlich weniger kosten- und zeitintensiv. Dafür sind ihre Ergebnisse meist nicht repräsentativ für die Bevölkerung; die gezielte Ansprache von potentiellen Teilnehmer*innen ist erschwert. Folglich greifen einige Forscher*innen inzwischen auf eine neue Sampling-Methode zurück, die auf werbebasierter Rekrutierung für Online-Umfragen aufbaut. Hierfür kaufen Wissenschaftler*innen Werbung auf Social-Media Plattformen ein. Diese erscheint anschließend im Feed von Nutzer*innen und fordert diese dazu auf, an einer Online-Umfrage teilzunehmen. Aufgrund der globalen Natur der Online-Werbeindustrie, erleichtert diese neue Methode das Sampling einer relativ zufälligen und länderübergreifenden Stichprobe von Teilnehmer*innen.
Ziel des Projekts ist es, die Entwicklung dieses neuen Umfrageansatzes mit Hilfe von Data Science Methoden weiter voranzutreiben. Im Rahmen einer Zusammenarbeit zwischen Dr. Dennis Redeker (ZeMKI, Zentrum für Medien-, Kommunikations- und Informationsforschung, Universität Bremen) und Data Scientist Ingmar Sturm (University of California, Santa Barbara), ist die Durchführung zwei kollaborativer Workshops an der Universität Bremen geplant. In diesen werden die beiden Wissenschaftler gemeinsam daran arbeiten, die werbebasierte Online-Rekrutierung durch Automatisierung und Optimierung weiterzuentwickeln.
Der erste, forschungsbasierte Workshop zielt darauf ab, einen starken konzeptionellen Rahmen aufzubauen und einen Entwurf für ein R-Paket zu erarbeiten, das die Automatisierung der neuen Sampling-Methode ermöglicht. Der zweite Workshop ist als Training konzipiert und richtet sich an Promovierende verschiedener Disziplinen an der Universität Bremen. Zusätzlich wird eine studentische Hilfskraft als Forschungsassistenz durch den Seed Grant finanziert.
Das langfristige Ziel des Projektes ist es, bestehende umfragebasierte Forschungsprojekte an der Universität Bremen mit Hilfe von Data Science Methoden deutlich zu skalieren und gleichzeitig Ressourcen einzusparen.
Förderempfänger:
Dr. Dennis Redeker (Fachbereich 09 – ZeMKI, Zentrum für Medien-, Kommunikations- und Informationsforschung)
Förderzeitraum:
01. Juni 2023 bis 30. November 2023
Autor*in: Svenja Goers
Haben Sie Interesse am DSC Seed Grant?
Fragen beantwortet:
Dr. Lena Steinmann
DSC Koordinatorin
+49 (421) 218 - 63941
lena.steinmann@uni-bremen.de
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