Handlungskoordination in der neuen Wirtschaftssoziologie: französische und US-amerikanische Ansätze im Vergleich

"Die neue, US-amerikanisch geprägte Wirtschaftssoziologie hat sich in den letzten Jahren mehr als bisher für Aspekte der Kultursoziologie offen gezeigt. Märkte werden nicht mehr nur als Orte wirtschaftlichen Austauschs verstanden, sondern Marktakteure benutzen auch kognitive Kategorien, um aus den wirtschaftlichen Aktivitäten Sinn abzuleiten. Von besonderem Interesse sind hierbei die Kategorisierungen, die Marktbeteiligte vornehmen, um beispielsweise zu entscheiden, welches Produkt nun gekauft werden soll oder welches Unternehmen Konkurrent ist. So ist es für Podolny der Status, der als Konsequenz der Netzwerkbeziehungen, die ein Akteur hat und die als solche von Dritten wahrgenommen werden, kategorisierend wirkt. In Whites Marktmodell geht es um Vergleichbarkeit, die Produzenten versuchen durch Beobachtung herzustellen, um Hinweise für eigenes Handeln zu erlangen und um Rückschlüsse zu ziehen, wo sie sich selbst in der Marktaufstellung befinden. Auch in der neuen französischen Wirtschaftssoziologie, die von der Auseinandersetzung mit Bourdieus soziologischem Vermächtnis geprägt ist, spielen kognitive Kategorisierungen eine große Rolle. Besonders Boltanski und Thévenot haben Ideen zur Kognition von Akteuren für die Koordination von Handlung erweitert, indem sie auf die grundlegenden evaluativen Prinzipien oder 'orders of worth' hinweisen, nach denen Akteure kategorisieren. Damit verbinden sie analytisch kognitive und evaluative Kapazitäten von Akteuren. Jede 'order of worth' unterstützt einen eigenen Koordinationsmodus basierend auf einem Qualifikationsprozess, der sowohl Menschen als auch Objekte mit einschließt. Boltanskis und Thévenots Arbeiten zu 'orders of worth' legen einen Grundstein für die 'Economie des conventions', die sich mit konventionellen Formaten des Handelns beschäftigt. Ziel des Vortrags ist es, die Entwicklung der neueren französischen Wirtschaftssoziologie nachzuzeichnen und insbesondere auf die Idee des Qualifikationsprozesses und die Relevanz von Objekten für die Koordination von Handlung einzugehen. Dabei werden Ähnlichkeiten und Unterschiede zu der US-amerikanischen Wirtschaftssoziologie herausgearbeitet." (Autorenreferat

Stories machen Märkte: relationale Soziologie hilft, neue soziale Formationen zu analysieren

"Neue soziale Formationen wie Gruppen, Märkte oder Netzwerke entstehen nicht nur aus direkten Austauschbeziehungen zwischen einzelnen Akteuren, sondern auch aus den Geschichten, die die daran beteiligten Akteure erzählen. So entsteht ein neuer Markt zunächst aus den erzählten Geschichten über zukünftige Produkte und Ergebnisse, die Interpretationen und Erwartungen generieren und finanzielle Ressourcen mobilisieren. Der Theorie- und Forschungsansatz der relationalen Soziologie, der kulturelle und strukturelle Aspekte miteinander verknüpft, zeigt sich als besonders geeignet, Entstehungsprozesse sozialer Formationen zu erklären." (Autorenreferat)"New social formations, such as groups, markets, or networks, emerge not only due to direct relational exchanges between individual actors but also due to the stories told by participating actors. A new market emerges initially because of the stories the involved actors tell about future products and results, which, in turn, generate interpretations and expectations and mobilize financial resources. As a theoretical approach and research program, relational sociology combines cultural and structural aspects and is proving to be particularly useful for explaining how social formations emerge." (author's abstract

Research program of the research unit "Cultural Sources of Newness"

"In this discussion paper the program of the Research Unit 'Cultural Sources of Newness' is presented. Short descriptions of currently nine projects follow. The assumption driving the research program is that newness lies at the core of innovations and emerges in cultural sources, which are analyzed as cultural configurations. The research focuses on the relevance of these cultural constellations rather than on technical or political aspects. Three kinds of processes are identified as being decisive for innovations: 1) the continuous variation of cultural forms and practices; 2) the evaluation of newness; 3) the states of tension that arise within and between cultures. The research program assumes that the interplay of these three processes determines the spectrum and spread of successful innovations. The program is organized in three empirical strands. The strands cover the spatial, interactive and temporal dimensions of cultural configurations, and the projects focus on phenomena of different orders of magnitude." (author's abstract)"Im ersten Teil wird das Forschungsprogramm der Abteilung 'Kulturelle Quellen von Neuheit' entwickelt, im zweiten Teil folgen kurze Beschreibungen von insgesamt neun Projekten. Neuheit, so die zugrundeliegende Annahme des Forschungsprogramms, bildet den Kern von Innovationen und entsteht aus kulturellen Quellen, die als kulturelle Konfigurationen analysiert werden. Die Relevanz dieser kulturellen Konstellationen für das Innovationsgeschehen - im Unterschied zu technischen oder politischen Aspekten - ist der Gegenstand der Forschung. Dabei gelten drei Prozesse als entscheidend für die Qualität und Anschlussfähigkeit von Innovationen: 1) die ständige Variation kultureller Selbstverständlichkeiten, 2) Prozesse der Bewertung als Neuheit und 3) Spannungszustände, die in und zwischen Kulturen auftreten. Das Zusammenspiel dieser drei Prozesse, so die These, bestimmt das Spektrum und die Reichweite der Innovationen. Die empirischen Felder des Forschungsprogramms sind aus der räumlichen, interaktiven und zeitlichen Dimensionierung kultureller Konfigurationen hergeleitet. In jedem der Felder untersuchen die Projekte Phänomene unterschiedlicher Größenordnung." (Autorenreferat

Collection of Data Science Job Advertisements 2017 - 2019

This project investigates the structure and development of data science in the Swiss labour market. In general, data science has gained significant importance in the labour market in recent years, which is reflected in an increasing number of job offers for data scientists. Synchronously, data science is framed in the general discussion primarily by means of economic interpretations, such as the diagnosis of a severe shortage of skilled workers. Companies and other organisations address specific profiles of job seekers through job advertisements for data scientists in the labour market. Through such discursive practices, formats and materializations, the various actors formulate field-specific perspectives on what constitutes "data science" for them. The analysis of job advertisements for Data Scientists makes it possible to analyse the constructions by different actors from a macroscopic point of view, but also to work out commonalities and differences between the fields involved. The data basis for the study is formed by job advertisements for data scientists, which were collected on a Swiss online job platform using web scraping methods. This resulted in an extensive corpus of text documents (N=4341), which are analysed using topic modelling, a computer linguistic method.Dieses Projekt untersucht die Struktur und Entwicklung der Datenwissenschaften im Schweizer Arbeitsmarkt. Allgemein erfuhren die Datenwissenschaften im Arbeitsmarkt in den letzten Jahren einen signifikanten Bedeutungsgewinn, der sich in einer steigenden Anzahl von Stellenangeboten für Data Scientists äussert. Synchron dazu werden die Datenwissenschaften in der gesellschaftlichen Diskussion vornehmlich mittels ökonomischen Deutungen, wie der Diagnose eines gravierenden Fachkräftemangels (Manyika et al. 2011; Markow et al. 2017), gerahmt (Saner 2019). Der Forschungsstand macht deutlich, dass sich eine Vielzahl unterschiedlicher AkteurInnen mit der Frage nach den Begriffen, Kompetenzen und Persönlichkeitsprofilen der Datenwissenschaften beschäftigt. Die Suche nach und das Zusammenstellen der ‘richtigen’ «Skillsets» kulminierte in den letzten Jahren zu einem zentralen Erkenntnisinteresse im Untersuchungsfeld. Ein Merkmal der Diskussion besteht darin, umfangreiche Listen unterschiedlicher Methoden, Tools, Bildungsqualifikationen oder individueller Fähigkeiten und Eigenschaften zu artikulieren. Das Formulieren solcher äquivalenter Alternativen signalisiert insofern sowohl Inklusivität bezüglich disziplinärer Wissensbestände, Qualifikationen oder methodisch-technischer Expertisen als auch Unklarheit darüber, was noch dazugehört und was nicht. In den Anforderungen an StellenbewerberInnen verdichten sich einerseits intraorganisationale Rollenerwartungen (Geser 1983), andererseits werden feld- und organisationsspezifische Perspektiven darauf formuliert, worin datenwissenschaftliche Praktiken und Expertisen bestehen, wo die Berührungspunkte sowie Grenzziehungen zu verwandten Gebieten liegen. Stellenanzeigen als Stellungnahmen kollektiver AkteurInnen repräsentieren die Wahrnehmung des Wissensfeldes nach aussen genauso wie innerhalb der jeweiligen Organisation, d.h. sie fixieren durch sprachliche Kategorien eine bestimmte Deutung der Datenwissenschaften und privilegieren diese gegenüber anderen möglichen Bedeutungen. Das Changieren zwischen und das Ringen um die relevanten Kategorien, das sich in Stellenanzeigen in umfangreichen Listen kontingenter Werkzeuge, Methoden oder Bildungsanforderungen manifestiert, strukturiert umgekehrt die Erwartungshaltungen von AkteurInnen in unterschiedlichen Feldern. Stellenanzeigen für Data Scientists stellen insofern eine wichtige Konstruktionsleistung der Datenwissenschaften durch AkteurInnen in verschiedenen Feldern dar. Die Analyse ihrer strukturellen und inhaltlichen Charakteristika ist deshalb elementar für das Verständnis der Datenwissenschaften als Wissensgebiet. Die Analyse von Stellenanzeigen für Data Scientists ermöglicht es, von einem makroskopischen Standpunkt aus die Konstruktionsleistungen unterschiedlicher AkteurInnen zu analysieren, aber auch Gemeinsamkeiten und Unterschiede der involvierten Felder herauszuarbeiten. Das Projekt verfolgt keine umfassende soziologische Analyse des schweizerischen Arbeitsmarktes (dazu Aratnam 2012; Kriesi et al. 2010; Sacchi et al. 2005; Salvisberg 2010), sondern es fragt nach den für das Segment der Datenwissenschaften zentralen Organisationen, Feldern, Profilen und Bedeutungszuschreibungen. Folgende Fragestellungen leiten die Analyse an: - Wie ist das Segment der Datenwissenschaften im Arbeitsmarkt strukturiert? Welche Organisationen in welchen Feldern publizieren Stelleninserate für Data Scientists? - Welche Profile von Data Scientists werden in den Inseraten konstruiert? - Wie werden die Datenwissenschaften im Arbeitsmarkt repräsentiert, d.h. welche Deutungen werden in den Stelleninseraten entworfen? Die Datengrundlage zur Untersuchung der Fragestellungen bilden Stelleninserate für Data Scientists und verwandte Professionen, die mittels Webscraping-Verfahren auf einer Schweizer Online-Jobplattform erhoben wurden. Daraus resultierte ein umfangreiches Korpus an Textdokumenten (N=4341), das mithilfe von Topic Modeling, einem computerlinguistischen Verfahren, ausgewertet wird

Eszter Hargittai (Ed.). Research exposed. How empirical social science gets done in the digital age

Research Exposed. How Empirical Social Science Gets Done in the Digital Age is an edited volume with 12 chapters that individually and as a collection have the ability to draw the reader in – like the stories of a cook in a kitchen would do, who is narrating how they came to concoct a particular recipe, how approaches failed, what worked, how they found out, and which turn led to the final recipe. Analogously, this edited volume by Eszter Hargittai allows us to look behind the scenes of how empirical social science is being done. Adding to previous edited collections Research Confidential (Hargittai, 2009) and Digital Research Confidential (Hargittai & Sandvig, 2015), this book provides honest insights from researchers who have done the work, with information on lots of trial-and-error processes that are typically hidden behind “Method and Data” sections of finished publications

Facing Big Data: Making sociology relevant

Working with computational methods and large textual analysis has been challenging and very rewarding—with all the ups and downs that doing empirical social research entails. In my contribution, I relate some research experiences and reflect upon data construction and the links between theory, data, and methods

Erhebung von Dokumenten zur Digitalisierung von Hochschulbildung und Forschung in der Schweiz (1998-2020).

Dieses Teilprojekt meiner Dissertation untersucht mittels qualitativer Inhaltsanalysen von Strategien und Dokumenten bildungs- und forschungspolitischer AkteurInnen die Frage, welche Rolle gesellschaftliche Zukunftsentwürfe bei der Genese und Sinnkonstruktion der Datenwissenschaften als Wissensfeld spielen. Der bildungs- und forschungspolitische Diskurs der Schweiz ist in den letzten Jahren eminent durch die Digitalisierung geprägt. Universitäten, wissenschaftliche Akademien, Wirtschaftsverbände und staatliche Behörden formulieren «digitale Strategien» und Aktionspläne, um sich den «Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung für Bildung und Forschung» (SBFI 2017) anzunehmen. Dabei geht der politische Diskurs zur Digitalisierung weit über den engeren Bereich der Datenwissenschaften hinaus, markiert diesen allerdings in verschiedener Hinsicht als einen «strategischen Forschungsbereich» (ETH-Rat 2016) oder eine grundlegende «Basistechnologie» (SBFI 2017). Die Diskussion über die Digitalisierung ist Teil soziotechnischer Imaginationen: Politische, ökonomische und wissenschaftliche AkteurInnen entwerfen Zukunftsvisionen, in denen soziale Relationen von und zu digitalen Technologien beschrieben und gerahmt werden (Jasanoff 2015; Jasanoff & Kim 2015; Meyer 2020). Das Formulieren von politischen Strategien und Zielen sowie das Beschliessen von Massnahmen umfasst dabei sowohl diskursive wie nicht-diskursive Praktiken: Indem die politischen AkteurInnen die zukünftige Entwicklung gesellschaftlicher Bereiche skizzieren, nehmen sie auch eine Wertung und Zuweisung von Aufmerksamkeit, finanziellen und weiteren Ressourcen vor (Beckert 2016; Jasanoff 2015). Die Beteiligten bemühen sich deshalb trotz möglicherweise divergierender Interessen darum, den Raum offen und anschlussfähig zu halten, ohne dass es zu einer Institutionalisierung, etwa durch politische Regulierung, kommt. Im Zentrum der Analyse stehen die kollektiven Stellungnahmen von AkteurInnen im Feld der Hochschul- und Forschungspolitik, die als Kompromissprodukte konkurrierender Positionen in den jeweiligen Organisationen (Bundesverwaltung, Wirtschaftsverbände, Akademien etc.) zu betrachten sind. Gleichzeitig sind die Stellungnahmen durch Vielstimmigkeit und Multiperspektivität gekennzeichnet und eröffnen Möglichkeiten zur Kooperation untereinander. Sowohl durch stärker konflikthafte als auch durch kooperative Praktiken tragen sie zur Konstitution und Permanenz der Datenwissenschaften als neues Wissensgebiet bei. Die im Rahmen des Digitalisierungsdiskurses entworfenen Zukunftsszenarien werden als Fallbeispiel eines kollektiven Gesellschaftsentwurfes, der sich auf Aussagen politischer, ökonomischer und wissenschaftlicher AkteurInnen stützt, analysiert. Folgende Fragestellungen leiten die Analyse an: - Wie operiert der politische Diskurs zur Digitalisierung? - Wie werden Bildung und Forschung in diesem Diskurs gerahmt? - Welche Zukünfte über Daten bzw. Datenwissenschaften entwerfen AkteurInnen in der Bildungs- und Forschungspolitik?This project investigates the discourse about digitization of higher education and research in Swiss policy debates. In general, the discourse about higher education and research has been fundamentally shaped by digitization in the last decade. Universities, scientific academies, business groups and state actors formulated digital strategies and action plans to cope with the “chances and challenges of digitization for higher education and research”, as one report by the SERI stated. The debate goes far beyond the narrower field of the data sciences but marks it in various respects as a "strategic research area" (ETH Board 2016) or a fundamental "enabling technology" (SERI 2017). The discussion about digitization is part of sociotechnical imaginaries: Political, economic, and scientific actors create visions of the future in which social relations of and to digital technologies are described and framed (Jasanoff 2015; Jasanoff & Kim 2015; Meyer 2020). The future scenarios designed in the context of the digitization discourse are analysed as a case study of a collective conception of society based on statements by political, economic, and scientific actors. The formulation of political strategies and goals and the adoption of measures involve both discursive and non-discursive practices: By outlining the future development of societal domains, political actors also value and allocate attention, financial and other resources (Beckert 2016; Jasanoff 2015). The data basis for the study is formed by strategies documents and reports by actors in Swiss higher education and research policy (N=36). The period of the documents investigated ranges from 1998 to 2020, with most of them published after 2014. Since the documents from 2014 onward increasingly address "Big Data" and "Data Science" as well as their legal, economic, and educational aspects in education and research policy, this period forms the focus of the analysis. All documents were coded and analysed using qualitative content analysis to identify the relevant topics and social, i.e. political, economic, or technological dimensions in the corpus