Modulets indhold, forløb og pædagogik

Gennem modulet tilegner de studerende sig viden om computationelle teknikker til indsamling, -visualisering og -analyse af digitale data, samt de metodemæssige og videnskabsteoretiske muligheder og udfordringer, der knytter sig til disse teknikkers anvendelse i samfunds- og humanvidenskabelig sammenhæng. Det handler for eksempel om at forstå, hvordan sprogteknologi (eng. 'natural language processing') kan være med til at finde temaer og tendenser i store tekstmængder; hvordan maskinlæring og mønstergenkendelse kan hjælpe med at kategorisere et billedmateriale; eller hvordan web scraping kan anvendes til at opbygge et datasæt.

Modulet fokuserer især på de metodespørgsmål, der opstår når man arbejder med digitale datakilder og computationelle teknikker. Hvad er relationen for eksempel mellem offline og online empiri? Hvordan får vi kvalitative og kvantitative metoder til at spille sammen? Hvilken rolle spiller de medier og algoritmer, som vores data er rundet af? Hvilke etiske dilemmaer knytter sig til brugen af bestemte værktøjer og arbejdsgange? Og hvordan undgår man, at computationelle værktøjer bliver til ‘black boxes’, hvis analytiske bidrag ikke kan forklares til udenforstående?

Læringsmål

Viden

Viden om: 

• computationelle teknikker til indsamling, analyse og visualisering af digitale data

• centrale etiske og metodemæssige problemstillinger på det digitale felt

• teorier der beskæftiger sig med, hvordan digital kortlægning af dynamikker i og omkring organisationen kan tilrettelægges og skabe værdi

Færdigheder

Færdigheder i: 

• at formulere spørgsmål, der kan undersøges ved hjælp af digitale metoder

• at beskrive og retfærdiggøre de valg, der er truffet i et digitalt metodeprojekt i form af en protokol, der kan læses og forstås af andre i organisationen.

• at forklare det videnskabsteoretiske grundlag for de indsigter, der opnås gennem et digitalt metodeprojekt

Kompetencer

Kompetencer til: 

• at operationalisere kvalitative spørgsmål så de kan undersøges gennem computationelle teknikker til dataindsamling, -analyse og -visualisering 

• at anvende relevante kvalitative indsigter omkring undersøgelsens genstandsfelt til kritisk at fortolke resultatet af en computationel analyse

• at belyse en hypotese eller en problemstilling gennem digitale metoder

• selvstændigt at afprøve, vurdere og udvælge digitale metoder til konkrete samfunds- og humanvidenskabelige formål

Undervisningsform

Vedr. undervisningsform henvises til studieordningens §17. Den konkrete vægtning mellem de forskellige undervisningselementer vil fremgå af semesterbeskrivelsen for modulet. Semesterbeskrivelsen offentliggøres i Moodle før semesterstart.

Eksamen

Prøver