社交媒体大数据对社会学认识论的挑战

Katharina Kinder-Kurlanda
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Die alltäglichen Praktiken von Forschenden und ihre konkreten Probleme im Umgang mit Daten (vom Datenzugang bis zur Veröffentlichung von Ergebnissen) bedürfen einer größeren Aufmerksamkeit in der Diskussion um die Epistemologie von Big Data; diese Praktiken entfalten sich im Kontext von akademischem Stellenmarkt, Publikationspolitik, hohen Kosten des interdisziplinären Arbeitens und einer zunehmend wichtigeren Rolle von SocialMedia-Plattformbetreibern. Big-Data-Forschung wird oft in (neuen) Disziplinen betrieben, die keine Tradition der Hinterfragung von Erkenntnis haben. Unbequeme, umständliche und zeitintensive Arten und Weisen der Erkenntnisproduktion – die beispielsweise nicht immer zu positiven Ergebnissen führen und angesichts des hohen Veröffentlichungsdrucks wie er in immer mehr Disziplinen herrscht nur schwer aufrechterhalten werden können – werden eingefordert, um den nötigen Raum für eine Reflexion der Epistemologie von Big Data zu schaffen. 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摘要

摘要:"大数据 "目前是社会学界批判性讨论的主题,是对传统社会科学研究方法的挑战。社会学工作的认识论基础、作为(社会)科学工作基础的科学理论的意义,以及在此过程中谁对 "社会 "具有权威发言权并被倾听的问题,都是争论的焦点。大数据能否带来新的见解?如何从方法论和研究伦理方面确保这些发现?文章认为,有关大数据的认识论问题与日常研究工作中出现的各种意外情况有关。在讨论大数据的认识论时,需要更多地关注研究人员的日常实践及其处理数据的具体问题(从数据访问到结果发表);这些实践是在学术就业市场、出版政策、跨学科工作的高成本以及社交媒体平台运营商日益重要的作用等背景下展开的。大数据研究通常在没有质疑知识传统的(新)学科中进行。为了创造对大数据认识论进行反思的必要空间,需要采用不舒适、繁琐和耗时的知识生产方式--例如,这种方式并不总能带来积极的成果,而且由于越来越多的学科面临着发表论文的巨大压力,这种方式也很难维持下去。当前的形势为我们提供了一个机会,可以贡献有关认识论的知识,并确定社会学和大数据研究可以交汇的接触点,以便通过批判性反思认识论的基础来开发大数据的潜力。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Big Social Media Data als epistemologische Herausforderung für die Soziologie
Zusammenfassung: ‚Big Data‘ ist als Herausforderung für herkömmliche sozialwissenschaftliche Forschungsmethoden derzeit Gegenstand eines kritischen Diskurses in der Soziologie. Epistemologische Grundlagen sozialwissenschaftlichen Arbeitens stehen ebenso zur Debatte wie der Stellenwert der Wissenschaftstheorie als Grundlage (sozial-)wissenschaftlichen Arbeitens und die Frage, wer mit Autorität über ‚das Soziale‘ spricht und dabei Gehör findet. Ermöglicht Big Data neue Erkenntnisse? Wie können diese Erkenntnisse methodologisch und forschungsethisch abgesichert werden? Im Beitrag wird argumentiert, dass die epistemologischen Fragen zu Big Data im Zusammenhang stehen mit den verschiedenen Kontingenzen, die sich in der alltäglichen Forschungsarbeit ergeben. Die alltäglichen Praktiken von Forschenden und ihre konkreten Probleme im Umgang mit Daten (vom Datenzugang bis zur Veröffentlichung von Ergebnissen) bedürfen einer größeren Aufmerksamkeit in der Diskussion um die Epistemologie von Big Data; diese Praktiken entfalten sich im Kontext von akademischem Stellenmarkt, Publikationspolitik, hohen Kosten des interdisziplinären Arbeitens und einer zunehmend wichtigeren Rolle von SocialMedia-Plattformbetreibern. Big-Data-Forschung wird oft in (neuen) Disziplinen betrieben, die keine Tradition der Hinterfragung von Erkenntnis haben. Unbequeme, umständliche und zeitintensive Arten und Weisen der Erkenntnisproduktion – die beispielsweise nicht immer zu positiven Ergebnissen führen und angesichts des hohen Veröffentlichungsdrucks wie er in immer mehr Disziplinen herrscht nur schwer aufrechterhalten werden können – werden eingefordert, um den nötigen Raum für eine Reflexion der Epistemologie von Big Data zu schaffen. Die gegenwärtige Situation bietet die Chance ein Wissen um Epistemologie einzubringen und Anknüpfungspunkte zu identifizieren, an denen sich Soziologie und Big-Data-Forschung treffen können, um das Potential von Big Data durch eine kritisch reflektierte epistemologische Fundierung zu erschließen.
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