Ergänzende Methodenausbildung in den Sozialwissenschaften (PhD)

Erfolgreiche sozialwissenschaftliche Praxis erfordert profunde Methodenkenntnisse, die den Anschluss an formale, thematische und methodologische Entwicklungen ermöglichen. Damit die akademische Leistungs- und Konkurrenzfähigkeit der sozialwissenschaftlichen Doktorierenden sichergestellt ist, hat der Fachausschuss Sozialwissenschaften der Graduiertenschule beschlossen, seine Doktoratsausbildung, die derzeit vorwiegend lehrstuhl- und projektbezogen stattfindet, durch ein institutsübergreifendes Methodenprogramm zu ergänzen (IKMZ, IPZ, ISEK, SUZ).

Ziele

  • Höhere wissenschaftliche Leistungsfähigkeit der sozialwissenschaftlichen Doktorierenden
  • Stärkerer interdisziplinärer Austausch unter den sozialwissenschaftlichen Doktorierenden
  • Systematische Einbindung methodologischer Exzellenz in die Forschungs- und Lehrprofile der sozialwissenschaftlichen Institute

Struktur

Das institutsübergreifende Methodenprogramm besteht aus fixen (wiederkehrenden) und flexiblen (wechselnden) Veranstaltungen. Die flexible Säule orientiert sich an den Erfordernissen der gegenwärtig bearbeiteten Dissertationsprojekte und -interessen der Doktorierenden. Die Erfassung dieses Bedarfs erfolgt regelmässig über Umfragen der Doktoratskoordinatorin Sozialwissenschaften und in enger Absprache mit den Doktorierendenvertreter*innen im Fachausschuss. In der fixen Säule des Methodenprogramms sind folgende Veranstaltungen moduliert:

Modul A: «From program to paper: how to organize and document data and analysis»

Dieses Modul widmet sich modernen Formen der Arbeitsorganisation, Datendokumentation und Publikation. Es gestaltet die Schleuse zwischen empirischer Analyse und Veröffentlichung und bedient die wachsenden Replikationsansprüche in den sozialwissenschaftlichen Disziplinen.

Modul B1: «Basic social science statistics with R»

Dieses Modul bietet eine Einführung in die praktische Durchführung grundlegender statistischer Analysen mit einfachen Survey- oder Makrodaten. Es richtet sich speziell an Doktorierende, die ihr Masterstudium nicht in den sozialwissenschaftlichen Instituten der UZH absolviert haben.

Modul B2: «R for advanced social sciences»

Dieses Modul richtet sich an statistisch ausgewiesene Doktorierende ohne Erfahrung in R, aber in anderen einschlägigen Statistikprogrammen (SPSS, Stata und SAS). Es etabliert eine fortgeschrittene quantitative Methodenkultur und stärkt die Kooperationsfähigkeit der Doktorierenden innerhalb und zwischen den sozialwissenschaftlichen Instituten.

Modul C: «Data visualization»

Dieses Modul setzt sich mit neuen Leitbildern zur Visualisierung von Daten und Forschungsergebnissen auseinander. Der Paradigmenwechsel von statischen, tabellarischen Aufbereitungen hin zur grafischen Visualisierung von Statistiken soll hier aufgefangen werden.

Modul D: «Qualitative data collection, analysis and writing»

Dieses Modul beschäftigt sich mit qualitativen Verfahren und Designs in der sozialwissenschaftlichen Forschung. Es unterstützt die Doktorierenden dabei, nicht-standardisierte Text- und/oder Bilddaten zu sammeln, Muster und/oder Bedeutungen daraus zu extrahieren und diese in Forschungsarbeiten zu artikulieren.

Organisation

Alle Veranstaltungen werden von Fachexpert*innen der UZH und anderer Universitäten unterrichtet. Diese sind sowohl methodisch als auch sozialwissenschaftlich ausgewiesen, so dass sie die vermittelten technischen Kompetenzen inhaltlich anbinden und an den spezifischen Problemstellungen der Sozialwissenschaften ausrichten können.

Alle Workshops finden geblockt statt, wobei sich Zeitpunkt und Muster der Blockung an didaktischen und organisatorischen Zweckmässigkeiten orientieren. Es wird immer genügend Raum zur problemorientierten Anwendung des Stoffes geben.

Die Kurssprache ist in der Regel Englisch, so dass im Sinne der Internationalisierung der UZH auch nichtdeutschsprachige Doktorierende an den Veranstaltungen teilnehmen können.

Alle Veranstaltungen werden im Vorlesungsverzeichnis der UZH und über die Doktoratskoordinatorin Sozialwissenschaften angekündigt. Aus Gründen der Qualitätssicherung werden alle Veranstaltungen von den Kursteilnehmer*innen standardmässig und anonym evaluiert.