Voraussetzungen |
Keine Vorkenntnisse der Datenanalyse oder Big Data notwendig. Aktive Teilnahme, ein eigener Laptop, Bereitschaft, kleine Datensätze auszuwerten, Experimentierfreudigkeit für Visualisierungs-Software und Interesse, ethnologisch Daten zu sammeln. |
Lerninhalte |
Im Zeitalter von Big Data ist Gesellschaft quantifizierbar geworden. Mittels Techniken des Data Storytellings werden aus großen Datenmengen Stories, Insights und Argumente geformt. Im Seminar produzieren, analysieren und visualisieren wir Data Stories von Online und Offline-Kultur und deren Institutionen mit dem Ziel, neue Blickwinkel auf eigene Nischenkulturen zu erhalten. Vorkenntnisse in der Datenanalyse sind nicht notwendig. Student*innen werden dank neu erlernter Data Literacy fähig sein, den Diskurs um Big Data genauer zu durchleuchten und haben erste Erfahrungen im Arbeiten und Argumentieren mit Daten sammeln können. Wir werden zu Anthropologen im Zeitalter der ökonomischen Potenz. Wir werden zu Brokern. Wir gründen ein FinTech für Kulturanalyse. We try to find love in a hopeless place.
Daniel Sigge ist Popkultur-Wissenschaftler und arbeitet zur Zeit für TikTok an der Content Strategy für Deutschland, Österreich und die Schweiz. Zuletzt war er Data Storyteller & Analyst im Culture & Trends Team von YouTube. Frei schreibt er über Popkultur und Gegenwart. Nach einem Studium der Kulturwissenschaften und ästhetischen Praxis in Hildesheim absolvierte er den Master Gesellschafts- und Wirtschaftskommunikation an der Universität der Künste in Berlin. |
Zielgruppe |
Kulturwissenschaft des Lesens/Schreibens, TM 1, TM 2; Kulturwissenschaft des literarischen Feldes, TM 2; Literatur, interdisziplinär, TM 1, TM 2; Theorie und Praxis der Literaturvermittlung, TM 1, TM 3, TM 4; Poetik, TM 3; Poetik und Literatisches Schreiben II, TM 1-3.
MA Lit. Schreiben und Lektorieren: SB 3 Modul 1 Prouktion und Inszenierung von Literatur, TM 2; SB 3 Modul 2 Verfahren der Vermittlung, TM 1, TM 2.
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