Methodenseminar SoSe 2024: KI-gestützte Systematic Reviews und Text as Data in R
Die Anzahl wissenschaftlicher Veröffentlichungen wächst weltweit exponentiell an. Schätzungen zufolge verdoppelt sich die Anzahl an veröffentlichten Forschungsbeiträgen (v.a. Journal-Aufsätze) über Disziplinen hinweg und über 200 Jahre betrachtet ca. alle 17 Jahre. Dieser Trend ist ungebrochen, es stellt sich also die Frage: Wer soll das alles lesen? Wie können die aus öffentlichen Geldern finanzierten Forschungsergebnisse aus zehntausenden Einzelstudien sinnvoll nutzbar gemacht werden, ohne Aberstunden in das unsystematische Rezipieren der Forschungsergebnisse zu investieren?
Eine mögliche Antwort auf diese Frage liegt in der Verbindung aus aktuellen Fortschritten in KI, Text as Data sowie systematischer Forschungssynthese (aka Systematic Reviews). Das begleitende Methodenseminar „KI-gestützte Systematic Reviews und Text as Data in R“ verbindet diese drei Lerninhalte, um den Grundstein für das entsprechende Projektseminar im Master Sozialökonomik zu legen: eine Einführung in die Datenanalyse mit R-Studio, eine Einführung in KI-gestützte, semi-automatisierte Systematic Reviews sowie eine Einführung in die Analysemöglichkeiten mit Text as Data. Dabei werden ggf. auch Exkurse in den Bereich der Scientometrics unternommen (bspw. Zitationsnetzwerkanalysen). Ziel des Methodenkurses ist es, den Studierenden essenzielle Skills und Werkzeuge zur Automatisierung eines fundamentalen aber zunehmend aufwendigen Schritts jedes Forschungsprojekts mitzugeben: dem Überblicken des Forschungsstands.
Für die Datenanalyse verwenden wir die frei verfügbare Statistik-Software R (genauer: R-Studio), die sich als Standard in den empirischen Sozialwissenschaften sowie für Data Science und Open Science etabliert hat.
Durch Abschluss dieses Seminars erlernen die Teilnehmer:innen:
- Stärken und Schwächen unterschiedlicher Ansätze der Forschungssynthese
- aktuelle Best Practices sowie methodische Fallstricke von Systematic Reviews (SRs)
- besondere Herausforderungen und Möglichkeiten der Automatisierung von (sozialwissenschaftlichen) SRs
- Stärken und Schwächen gängiger KI-Tools zur SR-Automatisierung
- Grundlagen der Statistik-Software R (durch einen externen Online-Kurs)
- Grundlagen von Text as Data und Unsupervised Machine Learning (insb. Topic Modeling) in R
- Grundlagen von Scientometrics (bspw. Zitationsnetzwerkanalysen)
Das Methodenseminar wird begleitend zum Projektseminar im Master Sozialökonomik angeboten. Teilnehmer:innen erwerben durch die Teilnahme am Methodenseminar die nötigen Skills, um im Projektseminar ein eigenes (Teil-)Projekt entwickeln, durchführen und auswerten zu können. Die beiden Veranstaltungen sind daher eng verzahnt.
Die Veranstaltung wird von Prof. Adrian Meier und Christoph Adrian angeboten