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Quantitative Inhaltsanalyse (Dozent: Rico Neumann) (LV / Seminar)

Veranstaltung

LV-Nummer
Beschreibung
Gesamt-Lehrleistung 34,67 UE
Semester WiSe 2021/22
Veranstaltungsformat LV / Seminar
Gruppe
Organisationseinheiten Technische Universität Berlin
↳ Fakultät I
↳     Institut für Sprache und Kommunikation
↳         31351800 FG Allgemeine Linguistik
Technische Universität Berlin
↳ Fakultät I
↳     Institut für Sprache und Kommunikation
↳         31352200 FG Allgemeine Linguistik
URLs
Label
Ansprechpartner*innen
Fritzsche, Maria
Verantwortliche
Hembd, Johanna Marieke
Sprache Deutsch

Termine (1)


12:00 - 14:00, Di., Di. 09.11.21, Di. 16.11.21, Di. 23.11.21, Di. 30.11.21, Di. 07.12.21, Di. 14.12.21, Di. 04.01.22, Di. 11.01.22, Di. 18.01.22, Di. 25.01.22, Di. 01.02.22, Di. 08.02.22, Di. 15.02.22

(
Charlottenburg
)

31351800 FG Allgemeine Linguistik, 31352200 FG Allgemeine Linguistik

34,67 UE
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Legende
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08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
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14:00
15:00
16:00
17:00
Mo.
Di.
Quantitative Inhaltsanalyse (Dozent: Rico Neumann)
MAR 0.008 (Charlottenburg)
Mi.
Do.
Fr.
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Zeit:                    dienstags, 12-14 Uhr

Module:            MA SK 8 und MA FW 18a

ISIS:                    https://isis.tu-berlin.de/course/view.php?id=26846

In diesem Kurs setzen wir uns mit den Aufgaben, Zielen und Vorgehensweisen der quantitativen Inhaltsanalyse auseinander. Diese Methode wird interdisziplinär angewendet um Texte systematisch zu analysieren, wird in diesem Seminar aber verstärkt vor dem Hintergrund von Medien- und Kommunikationswissenschaften vorgestellt, diskutiert und angewendet. Inhalte können neben traditionellen und digitalen Texten auch (audio-)visuelle und andere Kommunikationsformate beinhalten. Im Laufe des Semesters besprechen wir den gesamten Ablauf einer Inhaltsanalyse anhand zahlreicher Beispiele: Konzeptentwicklung, Definition und Operationalisierung von Schlüsselvariablen, Anfertigung des Codebuchs, Sampling, Reliabilitäts- und Validitätsaspekte, Codertraining, Pilot-Testing, Datenanalyse und -visualisierung sowie Berichterstellung. Aktuelle Herausforderungen und Trends (z.B. in Bezug auf computergestützte Inhaltsanalyse) werden ebenfalls diskutiert.

Voraussetzung: Grundkenntnisse in der empirischen Forschung sind wünschenswert. Student*innen werden gebeten, diese eigenständig vor Semesterbeginn aufzufrischen.