Liebe Mitglieder und Interessent:innen der AG “Digital Humanities Theorie“, wir möchten Euch diese Woche ganz herzlich zu zwei Terminen am Freitag, den 1. April 2022 einladen. 10:00−10:30 Uhr: Glossar-Arbeitstreffen https://zfl-berlin-org.zoom.us/j/89290367051?pwd=VWVvYjcrTXNHZEhPaVFYYkZGTmN... Meeting-ID: 892 9036 7051 Kenncode: 181451 11:00−12:00 Uhr Paperzirkel zum Thema "Kausalanalysen in den DH", Konzept von Ramona Roller https://zfl-berlin-org.zoom.us/j/83430346288?pwd=RlFxMjJqeFZnL1ZvUkYyblNoNG9... Meeting-ID: 834 3034 6288 Kenncode: 919577 Im Rahmen des Paperzirkels diskutieren wir gemeinsam über das Thema "Kausalanalysen in den DH", das von Romana Roller vorgeschlagen und erarbeitet wurde. Ausgangspunkt ist die häufig debattierte Frage, inwiefern Kausalanalysen zulässig sind, wenn lediglich Observationsdaten vorliegen (und keine randomisierte kontrollierte Studie). Da diese Situation in vielen Bereichen der DH eher die Regel als die Ausnahme ist, lohnt es sich, das Thema "Kausalität" näher zu betrachten. *Allgemeine Infos* Zur Vorbereitung lesen wir Auszüge aus einem Paper (s. Anhang und unten) und beantworten Fragen dazu (s. unten). Die Fragen umfassen zum einen Verständnisfragen, die mit wenigen Sätzen beantwortet werden können. Am besten werden die Antworten mit copy&paste beim Lesen direkt aus dem Text entnommen. Zum anderen gibt es Reflexionsfragen, die zum Nachdenken anregen sollen (Antworten nicht unbedingt ausformulieren, das dauert zu lange). Um die Vorbereitung zu erleichtern, befindet sich am Ende der Mail eine kleine Definitionsliste mit statistischen Fachbegriffen. Falls es darüber hinaus noch Unklarheiten gibt, diskutieren wir diese im Paper Circle. Ziel ist es nicht das Paper vollständig durchzuarbeiten, sondern einen Einblick in andere Forschungsbereiche der DH zu erhalten. Die Vorbereitungszeit sollte max. 1-2 Stunden betragen. Diejenigen, die das Paper nicht gelesen oder die Fragen nicht beantwortet haben, sind natürlich auch herzlich willkommen am Paper Circle teilzunehmen. Einstiege in die Diskussion finden sich immer. In der Diskussion gehen wir gemeinsam kurz die Verständnisfragen durch und besprechen dann die Reflexionsfragen. Infos zur Vorbereitung finden sich auch im GoogleDoc: https://docs.google.com/document/d/1f1coV0dsh5N3aLCnugBJ2eluVnRDJRqVdCCLIRLq... * **Vorbereitung: Input* Paper Davide Cantoni, Jeremiah Dittmar, Noam Yuchtman, Religious Competition and Reallocation: the Political Economy of Secularization in the Protestant Reformation, The Quarterly Journal of Economics, Volume 133, Issue 4, November 2018, Pages 2037–2096, https://doi.org/10.1093/qje/qjy011 *Folgende Abschnitte lesen* Im Paper werden drei Modelle gerechnet. Wir besprechen das zweite Modell, deshalb die Auswahl. Interessierte können natürlich gerne auch die anderen Abschnitte lesen. - I. Introduction (S. 2038-2047)     - Überfliegen - II.A. Overview (S. 2047 - 2049)     - Fokus auf getesteter Theorie - II.D. Implications of Religious Competition for the Broader Economy (S. 2058-2061)     - Hypothesen,erkennen, ansonsten überfliegen - III.A. Data Sources, 1. University Graduates: Degrees and Careers (S. 2061-2063)     - Fokus auf Operationalisierung - III.C. Investments in Church-Specific versus More General Human Capital (S. 2070-2075)     - Genau lesen     - Fokus: Figures, VI, VII, equation 3 - III.D. Construction Activity, 2. Interpretation of Cause and Effect (S. 2087-2091)     - Fokus auf Interpretation *Fragen zur Vorbereitung* Verständnisfragen 1. Welche Forschungsfrage adressiert der Artikel? 2. Welche Theorie wird angewandt? 3. Welche Hypothesen werden getestet (bezogen auf die Analyse in III.C.)? 4. Welche Daten werden verwendet? 5. Mit welcher Methode werden die Hypothesen getestet (welches statistisches Modell)? 6. Was ist die abhängige Variable im Modell (Gleichung 3)? 7. Was sind die unabhängigen Variablen im Modell (Gleichung 3)? 8. Was ist das wichtigste Ergebnis der Analyse? Reflexionsfragen 9. Welche Dinge sind dir unklar? 10. Wo bist du anderer Meinung als die Autoren?     - Hättest du die Forschungsfrage mit der gleichen Methode getestet?     - Hättest du andere Daten verwendet?     - Würdest du die Ergebnisse anders interpretieren? *Fachbegriffe zur Vorbereitung* - Operationalisierung     - Übsersetzung abstrakter Konzepte (z.B. Armut) in quantifizierbare Masse (z.B. Einkommen) - Abhängige Variable (dependent variable, outcome variable)     - Mass, das wir erklären oder vorhersagen möchten     - z.B. Einkommen - Unabhängige Variable (independent variable, explanatory variable, predictor)     - Mass, welches unserer Hypothese nach, die abhängige Variable erklärt.     - z.B. Alter     - Wir testen diese Hypothese mithilfe eines statistischen Modells, z.B. Beeinfluss das Alter einer Person deren Einkommen? - Time fixed-effects (in Analyse: decade fixed-effects)     - Variablen, die sich über die Zeit verändern, aber die Veränderung ist für alle Universitäten gleich, z.B. klimatische Faktoren - University fixed-effects     - Variablen, die sich zwischen den Unis ändern, aber über die Zeit gleich bleiben, z.B. geografische Lage Bei Rückfragen meldet Euch gerne! Weitere Informationen und alle Links findet ihr auch auf Discord ( #allgemein, #glossar und #gesprächskreis-paperzirkel). Wir wünschen Euch eine schöne Woche und sehen uns hoffentlich am Freitag! Viele Grüße senden Jonathan und Rabea -- Dr. Rabea Kleymann Leibniz-Zentrum für Literatur- und Kulturforschung Schützenstraße 18 10117 Berlin +49 (0)30 20 192 - 176