PDF til print    Find kalender

Videregående metodekursus: Kvantitativ netværks- og feltanalyse

Uddannelse
Forvaltning / Politik og Administration / Socialvidenskab
Aktivitetstype
Kandidatkursus
Undervisningssprog
Dansk
Tilmelding

Tilmelding sker via stads selvbetjening indenfor annonceret tilmeldingsperiode, som du kan se på Studieadministrationens hjemmeside

Når du tilmelder dig kurset, skal du være opmærksom på, om der er sammenfald i tidspunktet for kursusafholdelse og eksamen med andre kurser, du har valgt. Uddannelsesplanlægningen tager udgangspunkt i, at det er muligt at gennemføre et anbefalet studieforløb uden overlap. Men omkring valgfrie elementer og studieplaner som går ud over de anbefalede studieforløb, kan der forekomme overlap, alt efter hvilke kurser du vælger.

Registration is happing through stads selvbetjeningwithin the announced registration period, as you can see on the Studyadministration homepage.

When registering for courses, please be aware of the potential conflicts between courses or exam dates on courses. The planning of course activities at Roskilde University is based on the recommended study programs which do not overlap. However, if you choose optional courses and/or study plans that goes beyond the recommended study programs, an overlap of lectures or exam dates may occur depending on which courses you choose.

Uddybende beskrivelse

Når man analyserer noget som et socialt netværk ser man på forbindelser, afstande, kliker, communities, kerner og centralitet. Her kan man visualisere og matematisk beskrive meget forskelligartede typer af netværk; alt fra netværk af bestyrelser, netværk på sociale medier, netværk af flyforbindelser, smittenetværk og citationsnetværk til udveksling mellem brancher og industrier. Ganske mange sociale fænomener kan forstås som netværk, det kræver dog at man lærer at tænke netværksteoretisk for at kunne omforme og indsamle data til netværksdata.

Korrespondanceanalyse hører til i en familie af multivariate statistiske metoder, der går under betegnelsen geometrisk data-analyse (GDA). GDA metoderne bruges på tværs af videnskabelige discipliner og bruges særligt når man har meget og forskelligartede data, som man ønsker at beskrive i kondenseret form. Ideen for alle metoderne er grundlæggende at beskrive samvariationen i datasættet ved hjælp af så få kontinuerte dimensioner som muligt. Indenfor samfundsvidenskaben er GDA ofte brugt til feltanalyser som de er kendt fra Pierre Bourdieus Distinction. Her er de brugt til analyser af alt fra magtfelter, over surveys af politiske holdninger til smagspræferencer. GDA kan også bruges til at udvikle typologier, som det er kendt fra segmentanalyser.

Fælles for de to metoder er at de tilhører det deskriptive og relationelle kvantitative paradigme. Dvs. at det handler om at beskrive strukturer, modsætninger og grupper, frem for at undersøge kausalitet og effekt, som man kender det fra regressionsanalyse og eksperimenter.

Kurset fokuserer på fortolkning, analyse og udførsel og ikke på matematiske beviser. Selvom programmering i R fylder en del i kurset er det ikke en forudsætning at man har prøvet at programmere før. R kan læres af alle, men det kræver gentagelse og øvelse. Til gengæld kan R tilbyde alle betydende kvantitative metoder, et stærkt og inkluderende open-source community, flotte visualiseringer og kraftfuld datahåndtering.

Det gennemgående empiriske eksempel i kurset er et datasæt om mødedeltagerne ved World Economic Forum i Davos. I løbet af kurset vil vi udvikle nye variable og analyser af den globale elite fra WEF og kurset er derfor ret forskningsnært.

Forventet arbejdsindsats (ects-deklaration)

Holdundervisning: 20 timer

Forberedelse: 40 timer til forelæsninger, øvelser og workshops 30 timer til diskussioner og til øvelser efter hver holdundervisning

Eksamen: 45 timer

Timer i alt: 135 time

Pensum

Multipel Korrespondanceanalyse: Hjellbrekke, Johs. 2018. Multiple Correspondence Analysis for the Social Sciences. Abingdon, Oxon ; New York, NY: Routledge.

Social netværksanalyse: Scott, John. 1991. Social Network Analysis: A Handbook. Beverly Hills: Sage.

Eksamensadministration
ISE Studieadministration (ise-studieadministration@ruc.dk)
Undervisningsansvarlig
Anton Grau Larsen (agraul@ruc.dk)
ECTS
5
Forudsætning for deltagelse
Pt. ingen data fra studieordning.
Forudsætninger for at kunne gå til eksamen
Pt. ingen data fra studieordning.
Læringsudbytte/bedømmelseskriterier
  • Viden:

    Viden om akademiske og/eller videnskabeligt baseret praksisrettede metoder, deres anvendelse og relevans på videregående niveau.

  • Forståelse for og kritisk refleksion over akademiske og/eller videnskabeligt baseret praksisrettede metoder inden for den samfundsvidenskabelige forskning og dens anvendelser indenfor den studerendes fremtidige profession som fx underviser, projektleder, konsulent, leder eller forsker.

  • Færdigheder:

    Udføre undersøgelser og analysere ved hjælp af akademiske og/eller videnskabeligt baseret praksisrettede metoder.

  • Vurdere og vælge metoder inden for den forskningsmæssige og professionelle praksis.

  • Formidle og diskutere akademiske og/eller videnskabeligt baseret praksisrettede undersøgelser i en sproglig form, der er korrekt, klar, fagligt præcis, velstruktureret og velargumenteret.

  • Kompetencer:

    Samarbejde med kolleger i anvendelsen af forskellige akademiske og/ellervidenskabeligt baseret praksisrettede metoder og analyseformer i forhold til relevante problemstillinger i forskningsmæssige og professionelle kontekster.

  • Refleksion over egen læring og ansvar egen faglige udvikling.

Overordnet indhold
  • Forskningsmæssige og professionelle præmisser for akademiske og videnskabeligt baseret praksisrettede analyser.

  • Fremgangsmåder ved brugen af akademiske og/eller videnskabeligt baseret praksisrettede redskaber i henholdsvis forskningsmæssige og professionelle kontekster.

Type

Valgkursus

Undervisnings- og arbejdsform

Forelæsninger, øvelser, studenter-præsentationer, peer feedback og diskussioner.

Prøveform
Individuel skriftlig hjemmeopgave i en selvvalgt problemstilling.

Hjemmeopgaven skal have et omfang på maksimum 26.400 antal tegn inkl. mellemrum.
Omfangskravene er inklusive eventuel forside, indholdsfortegnelse, litteraturliste, figurer og andre illustrationer, men eksklusiv eventuelle bilag.

Hjemmeopgaven påbegyndes under kurset. Afleveringstidspunktet vil fremgå af universitetets hjemmeside.

Bedømmelse: 7-trinsskala.
Censur: Ingen.
Omprøveform
Samme som ordinær eksamen
Eksamenskode(r)
Eksamenskode(r) : U41410
Sidst ændret 28/11/2019

Undervisningsgange:

Vis kursusgange for Hold: 1 Find kalender (1) PDF til print (1)

Tirsdag 11-02-2020 14:15 - 11-02-2020 16:00 i uge 07
Kvantitativ netværks- og feltanalyse

Tirsdag 18-02-2020 14:15 - 18-02-2020 16:00 i uge 08
Kvantitativ netværks- og feltanalyse

Tirsdag 25-02-2020 14:15 - 25-02-2020 16:00 i uge 09
Kvantitativ netværks- og feltanalyse

Tirsdag 03-03-2020 14:15 - 03-03-2020 16:00 i uge 10
Kvantitativ netværks- og feltanalyse

Tirsdag 10-03-2020 14:15 - 10-03-2020 16:00 i uge 11
Kvantitativ netværks- og feltanalyse

Tirsdag 17-03-2020 14:15 - 17-03-2020 16:00 i uge 12
Kvantitativ netværks- og feltanalyse

Tirsdag 24-03-2020 14:15 - 24-03-2020 16:00 i uge 13
Kvantitativ netværks- og feltanalyse

Tirsdag 31-03-2020 14:15 - 31-03-2020 16:00 i uge 14
Kvantitativ netværks- og feltanalyse

Tirsdag 21-04-2020 14:15 - 21-04-2020 16:00 i uge 17
Kvantitativ netværks- og feltanalyse

Tirsdag 28-04-2020 14:15 - 28-04-2020 16:00 i uge 18
Kvantitativ netværks- og feltanalyse

Tirsdag 05-05-2020 14:15 - 05-05-2020 16:00 i uge 19
Kvantitativ netværks- og feltanalyse

Tirsdag 12-05-2020 14:15 - 12-05-2020 16:00 i uge 20
Kvantitativ netværks- og feltanalyse

Torsdag 04-06-2020 10:00 - 04-06-2020 10:00 i uge 23
Eksamensaflevering: Kvantitativ netværks- og feltanalyse

Mandag 10-08-2020 10:00 - 10-08-2020 10:00 i uge 33
Re-eksamensaflevering: Kvantitativ netværks- og feltanalyse