AI-Powered Social Systems: Computational Social Science and Agentic Intelligence

Worum geht's

Du lernst Methoden der computational social science mit Fokus auf KI‑Agenten und ihre Wirkung auf soziale Systeme. Am Ende kannst du soziale Netzwerke, digitale Texte und agentenbasierte Simulationen analysieren, ethische und gesellschaftliche Folgen bewerten und ein eigenes datengetriebenes Projekt umsetzen.

Was du danach kannst

Konzepte der computational social science und agentic intelligence verstehen und kritisch diskutieren
Soziale Netzwerkanalyse anwenden
Natural Language Processing für digitale Texte nutzen
Agentenbasierte Modellierung zur Simulation sozialer Dynamiken einsetzen
Ethische, politische und gesellschaftliche Implikationen von KI‑gestützten Sozialsystemen bewerten
Ein Projekt entwerfen und praktisch implementieren

Aus was das Modul besteht

Seminar (2 SWS)Theoretische Grundlagen, Fallstudien und kritische Diskussionen; Gastvorträge
Übungen/Praktikum (2 SWS)Praxis: Coding‑Tutorials, Werkzeugtraining und datengetriebene Projekte

Lehrmethode

Interaktives SeminarVermittlung von Theorie, Fallstudien und kritischen Debatten
Praktische ÜbungenHands‑on Training mit Tools, Programmierübungen und Projektarbeit
Projektarbeit (individuell und kollaborativ)Anwendung der Methoden auf reale Fragestellungen

Solltest du schon können

Grundkenntnisse der Sozialwissenschaftenempfohlen
Einführende Programmierkenntnisse (Python oder R)empfohlen
Vertrautheit mit Statistik oder Datenanalyseempfohlen

Prüfung

ProjektarbeitSchriftliche AusarbeitungPräsentation

Die Modulprüfung besteht aus einer Projektarbeit mit mehreren Phasen: Fragestellung, methodisches Design, Implementierung und Analyse sowie kritische Reflexion. Du reichst einen schriftlichen Bericht (ca. 20 Seiten, ohne Anhänge/Quellen) ein und präsentierst die Ergebnisse (20 Minuten plus Diskussion). Die Note setzt sich zu 70% aus dem schriftlichen Bericht und zu 30% aus der Präsentation zusammen.

Literatur

Computational Social Science - Discovery and Prediction (Cambridge University Press)
Nigel Gilbert - Agent‑Based Models
Matthew Salganik - Bit by Bit: Social Research in the Digital Age

Termine

Übung(SOT86122) AI-Powered Social Systems: Computational Social Science and Agentic Intelligence - Exercise

Di.16:45–18:15
H.001, Seminarraum (2910.EG.001)
15× · 13.10.–02.02.
- 13.10.
- 20.10.
- 27.10.
- 03.11.
- 10.11.
- 17.11.
- 24.11.
- 01.12.
- 08.12.
- 15.12.
- 22.12.
- 12.01.
- 19.01.
- 26.01.
- 02.02.

Seminar(SOT86122) AI-Powered Social Systems: Computational Social Science and Agentic Intelligence - Seminar

Di.15:00–16:30
H.001, Seminarraum (2910.EG.001)
15× · 13.10.–02.02.
- 13.10.
- 20.10.
- 27.10.
- 03.11.
- 10.11.
- 17.11.
- 24.11.
- 01.12.
- 08.12.
- 15.12.
- 22.12.
- 12.01.
- 19.01.
- 26.01.
- 02.02.

Aus dem laufenden Semester, unverbindlich.

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