The Datafied Society : Studying Culture through Data

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The Datafied Society : Studying Culture through Data

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  • 製本 Hardcover:ハードカバー版/ページ数 268 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9789462981362
  • DDC分類 001.4

Full Description

Internet research, data analysis, data visualization, social media, data journalism, society

Contents

Acknowledgements[-][-]Foreword[-][-]Introduction: New Brave World[-]Karin van Es and Mirko Tobias Sch�fer[-][-]Section 1: Studying Culture through Data[-][-]Humanistic Data Research: An Encounter between Epistemic Traditions[-]Eef Masson[-][-]Towards a 'Humanistic Cinemetrics'?[-]Christian Gosvig Olesen[-][-]Cultural Analytics, Social Computing, and Digital Humanities[-]Lev Manovich[-][-]Case Study: On Broadway[-]Daniel Goddemeyer, Moritz Stefaner, Dominikus Baur, and Lev Manovich[-][-]Foundations of Digital Methods: Query Design[-]Richard Rogers[-][-]Case Study: Webs and Streams: Mapping Issue-Networks Using Hyperlinks, Hashtags, and (Potentially) Embedded Content[-]Natalia S�nchez-Querub�n[-][-][-]Section 2: Data Practices in Digital Data Analysis[-][-]Digital Methods: From Challenges to Bildung[-]Bernhard Rieder and Theo R�hle[-][-]Data, Culture, and the Ambivalence of Algorithms[-]William Uricchio[-][-]Unknowing Algorithms: On Transparency of Un-operable Black Boxes[-]Johannes Pa�mann and Asher Boersma[-][-]Social Data APIs: Origin, Types, Issues[-]Cornelius Puschmann and Julian Ausserhofer[-][-]How to Tell Stories with Networks: Exploring the Narrative Affordances of Graphs with the Iliad[-]Tommaso Venturini, Liliana Bounegru, Mathieu Jacomy, and Jonathan Gray[-][-]Towards a Reflexive Digital Data Analysis[-]Karin van Es, Nicol�s L�pez Coombs and Thomas Boeschoten[-][-]Section 3: Research Ethics[-][-]Get Your Hands Dirty: Research Ethics in an Age of Big Data: How Digital Methods and 'Big Data' Practices Challenge Traditional Guidelines for Research Integrity[-]Gerwin van Schie, Irene Westra, and Mirko Tobias Sch�fer[-][-]Research Ethics in Context: Decision-Making in Digital Research[-]Annette Markham and Elizabeth Buchanan[-][-]Data and Discrimination[-]Koen Leurs and Tamara Shepherd[-][-]Section 4: Key Ideas in Big Data Research: The Myth of Big Data, Data Point Critique, Algorithmic Exceptionalism of Algorithms and the Need for a Dialogue with Technology[-][-]The Myth of Big Data[-]Nick Couldry[-][-]Data-Point Critique[-]Carolin Gerlitz[-][-]Opposing the Exceptionalism of the Algorithm[-]Evgeny Morozov[-][-]The Need for a Dialogue with Technology[-]Mercedes Bunz[-][-]Tools[-][-]Notes on Contributors[-][-]Index