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  1. Last 7 days
    1. Das heißt wir suchen in den Datensätzen und in den Visualisierungen nach auftretenden Strukturen, Zusammenhängen oder Besonderheiten.

      wieso? wir haben doch ein eindeutige Fragestellung? Oder folgt dies aus der noch unklar Operationalisierung? Wobei mir unklar ist, ob ihr das nur Pro Forma diskutiert habt, denn kurz danach schreibt "diese Operationalisierung ist ... diskutabel". also haht ihr euch festgelet?

      Sagt ihr mit diesem Abschnitt eigentlich vielleicht folgenden? - Engagement kann man sehr unterschiedlich messen. - Jeder nicht selbst erhobene Datensatz wird mit Einschränkungen zu nutzen sein, weil er aus einem anderen Zweck erstellt worden ist. - Wir müssen den Datensatz explorieren, um Übereinstimmung zwischen vorhandenen Daten und theoretischen Konzepten zu finden.

      Falls dies euer Argument ist, empfehle ich eine Umstrukturierung dieses Kapiteltextes! :)

    2. Wie wir aber sehen werden, kann das Gießverhalten selbst unterschiedlich gemessen werden.

      unter der Überschrift Operationalisierung erwarte ich, dass die Operationalisierung vorgenommen wird. Stattdessen wird gesagt, dass wir das noch sehen werden? Ich bin verwirrt.

    3. Als Engagement der Berliner:innen sollen in unserer Fallstudie die Bewässerungsdaten des Projektes “Gieß den Kiez” gelten (siehe Unterkapitel 2.3 Datenbasis). Wir messen das Gießverhalten, indem wir ermitteln, wie die Berliner*innen in allen Bezirken sich für ihren Baumbestand engagieren

      anders herum, oder? Ihr ermittelt das Engagement, in dem ihr messt, wieviel gegossen wird? Also: Als Engagement soll gelten, wieviel gewässert wird.

    4. Forschungsfrage

      ich hab sie schon wieder vergessen und sie ist auf einer anderen seite. entweder wiederholen oder vorher so verankern, dass sie sich leicht merken lässt.

    5. Operationalisierung der Forschungsfrage erfolgen. “Operationalisierung bezeichnet den Prozess, ein Erkennungs- oder Messverfahren für ein theoretisches Konzept zu entwickeln.” ().

      Operationalisierung hat hier zwei unterschiedliche Bedeutungen. Einmal im Kontext wissenschaftlicher Methodologie, also Messbarmachung von theoretischen Konzepten. Eine Forschungsfrage wird in einen Forschungsplan entwickelt (in dem Operationalisierung von Konzepten eine Teil ist). Letzteres ist Operationalisierung in einem Managementsinne .. daher vielleicht vermeiden.

    1. Ziel ist es, Anwendenden zu zeigen, wie aus offenen Daten empirische Antworten auf stadtsoziologische Fragen gewonnen werden können:

      hier findet ein Ebenen- oder Zielwechsel statt, oder? Oben wird eine deskriptive Forschungsfrage bestellt, die im Prinzip in einem Fachartikel enden könnte. Hier wird mit Bezug zu den Anwendenden nun die eher wissenschaftskommunikative Zielrichtung angesprochen.

    2. . Die fünf Reiter des Dashboards – Startseite, Karte, Bewässerungsanalyse, Zeitverlauf und Baumstatistik – dienen als praktische Übungsumgebung, in der die zuvor behandelten Konzepte angewendet und vertieft werden.

      eine info mit der ich ohne kenntnis des dashboards nichts anfangen kann. vielleicht schon mal ein screenshot?

    3. JupyterBook

      die Kapitel xyz der Fallstudie setzen sich daher mit der Übersetzung theoretischer Konzepte in messbare Variablen auseinander.

    4. offenen Verwaltungsdatenquelle (Gieß den Kiez) Indikatoren für Engagement entwickelt werden können

      yes! wobei: aus der datenquelle werden keine Indikatoren entwickelt, sondern generiert, oder? Aber die Exploration der Datenquelle, also ihrer Inhalte und Struktur hilft der Entwicklung (bzw. Auswahl)

    5. Um diese Frage beantworten zu können, vermittelt dieses JupyterBook schrittweise die notwendigen Kenntnisse zu Datenaufbereitung, Operationalisierung, Visualisierung und interaktiver Analyse

      warum befinden wir uns immer noch in einer Meta-Kommunikation? Solltes dies Teil der Präambel sein? Sollte es hier nicht um die Bedeutung der Fragestellung und ihrer Beantwortung gehen? Eine solche Erläuterung eröffnet gedanklichen Vektoren für die Übertragung. (also implizit die Frage beantworten, zu welcher Art von Forschung dies hier ein exemplarisches Vorgehen sein kann)

    1. Grundsätze der Datenvisualisierung sind bekannt. 2. Auf die Manipulierbarkeit von Visualisierungen wird eingegangen.

      hier stimmt die Formatierung nicht.

    2. Dieses Kapitel erfordert keine Programmierkenntnisse, richtet den Blick jedoch auf konzeptionelle Qualitätskriterien guter Visualisierungen.

      für wen ist dies geschrieben? Für den User, den Lehrenden oder für den Projektträger?

    3. nteresse an der Interpretation städtischer Strukturdaten

      für wen ist dies geschrieben, für Lehrende, für Lernende (aus welchen Disziplinen?). Ich habe den Eindruck, dass ich die Frage für mich gar nicht beantworten kann, da ich den Bedeutungsumfang von 'städtischen Strukturdaten' nicht kenne (also ich kann nicht sagen, ob das, was mich interessiert, hier drin ist)

    1. Im 1. Schritt gilt es, Hintergrundwissen zu vermitteln.

      lies sich seltsam. "Hintergrundwissen .. vermitteln". Eher: Relevante Fach- und Kontextwissen aufzuarbeiten.

    2. wichtig, wei

      vielleicht nicht ihre wichtigkeit, sondern ihre Wirkung/Funktionalität benennen. also: Visualisierungen sind ein bewährtes Mittel der ..., um zu ..

    3. Fokus# Leitfragen:

      unklar, warum es hier Überschriften gibt. Darüber steht bereits ".. Leitfragen:" Lösung: Unsichtbar schalten, falls dies für Anker-Link-Funktion bestehen bleiben muss

    4. Statt einer zentralen Forschungsfrage

      Dies irritiert, weil der Grund nicht klar ist. Mein Vorschlag: "Weil wir die Forschungsschritte exemplarisch darlegen wollen, skizzieren wir hier ein Szenario, in dem die hier adressierten Themen relevant sind".

    5. Diese Fallstudie

      weil der lesende ja gar nicht weiß, dass diese alles eine Fallstudie ist, würde ich eher so beginnen: "Auf diesen Seiten bilden wir einen Forschungsverlauf einer Fallstudie in der Verwaltungswissenschaft in einem JupyterBook nach.