dc.contributor.author
Nassauer, Anne
dc.contributor.author
Legewie, Nicolas M.
dc.date.accessioned
2020-07-28T13:28:27Z
dc.date.available
2020-07-28T13:28:27Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/27921
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-27674
dc.description.abstract
Über Jahrzehnte wurde Gewalt durch Interviews mit Betroffenen oder Tätern, durch teilnehmende Beobachtung oder Gewaltstatistiken untersucht, meist unter Verwendung entweder qualitativer oder quantitativer Analysemethoden. Seit der Jahrhundertwende stehen Forschenden eine Reihe neuer Ansätze zur Verfügung: Es gibt immer mehr Videoaufnahmen von gewaltsamen Ereignissen, Mixed Methods-Ansätze werden stetig weiterentwickelt und durch Computational Social Sciences finden Big Data-Ansätze Einzug in immer mehr Forschungsfelder. Diese drei Entwicklungen bieten großes Potenzial für die quantitative und qualitative Gewaltforschung. Der vorliegende Beitrag diskutiert Videodatenanalyse, Triangulation und Mixed Methods-Ansätze sowie Big Data und bespricht den gegenwärtigen und zukünftigen Einfluss der genannten Entwicklungen auf das Forschungsfeld. Das Augenmerk liegt besonders darauf, (1) wie neuere Videodaten genutzt werden können, um Gewalt zu untersuchen und wo ihre Vor- und Nachteile liegen, (2) wie Triangulation und Mixed Methods-Ansätze umfassendere Analysen und theoretische Verknüpfungen in der Gewaltforschung ermöglichen und (3) wo Anwendungen von Big Data und Computational Social Science in der Gewaltforschung liegen können.
de
dc.description.abstract
For decades violence research has relied on interviews with victims and perpetrators, on participant observation, and on survey methods, and most studies focused on either qualitative or quantitative analytic strategies. Since the turn of the millennium, researchers can draw on a range of new approaches: there are increasing amounts of video data of violent incidents, triangulation and mixed methods approaches become ever more sophisticated, and computational social sciences introduce big data analysis to more and more research fields. These three developments hold great potential for quantitative and qualitative violence research. This paper discusses video data analysis, mixed methods, and big data in the context of current and future violence research. Specific focus lies on (1) potentials and challenges of new video data for studying violence; (2) the role of triangulation and mixed methods in enabling more comprehensive violence research from multiple theoretical perspectives, and (3) what potential uses of big data and computational social science in violence research may look like.
en
dc.format.extent
22 Seiten
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subject
Gewaltforschung
de
dc.subject
mixed methods
en
dc.subject
computational social sciences
en
dc.subject
violence research
en
dc.subject
triangulation
en
dc.subject.ddc
300 Sozialwissenschaften::300 Sozialwissenschaften, Soziologie::301 Soziologie, Anthropologie
dc.title
Methodologische Entwicklungen in der Gewaltforschung.
dc.type
Wissenschaftlicher Artikel
dc.title.subtitle
Videodatenanalyse, Mixed Methods und Big Data
dc.title.translated
Methodological developments in violence research
en
dcterms.bibliographicCitation.doi
10.1007/s11614-020-00412-1
dcterms.bibliographicCitation.journaltitle
Österreichische Zeitschrift für Soziologie
dcterms.bibliographicCitation.pagestart
135
dcterms.bibliographicCitation.pageend
156
dcterms.bibliographicCitation.volume
45
dcterms.bibliographicCitation.url
https://doi.org/10.1007/s11614-020-00412-1
refubium.affiliation
John-F.-Kennedy-Institut für Nordamerikastudien (JFKI)
refubium.affiliation.other
John-F.-Kennedy-Institut für Nordamerikastudien (JFKI) / Abteilung Soziologie
refubium.funding
Springer Nature DEAL
refubium.note.author
Die Publikation wurde aus Open Access Publikationsgeldern der Freien Universität Berlin gefördert.
refubium.resourceType.isindependentpub
no
dcterms.accessRights.openaire
open access
dcterms.isPartOf.eissn
1862-2585
refubium.resourceType.provider
WoS-Alert