Chapter 19 Unsupervised Methods

The Handbook of Computational Social Science is a comprehensive reference source for scholars across multiple disciplines. It outlines key debates in the field, showcasing novel statistical modeling and machine learning methods, and draws from specific case studies to demonstrate the opportunities and challenges in CSS approaches. The Handbook is divided into two volumes written by outstanding, internationally renowned scholars in the field. This second volume focuses on foundations and advances in data science, statistical modeling, and machine learning. It covers a range of key issues, including the management of big data in terms of record linkage, streaming, and missing data. Machine learning, agent-based and statistical modeling, as well as data quality in relation to digital trace and textual data, as well as probability, non-probability, and crowdsourced samples represent further foci. The volume not only makes major contributions to the consolidation of this growing research field, but also encourages growth into new directions. With its broad coverage of perspectives (theoretical, methodological, computational), international scope, and interdisciplinary approach, this important resource is integral reading for advanced undergraduates, postgraduates, and researchers engaging with computational methods across the social sciences, as well as those within the scientific and engineering sectors

Persönliche Codes bei Längsschnittuntersuchungen III: fehlertolerante Zuordnung unverschlüsselter und verschlüsselter selbstgenerierter Codes im empirischen Test

"In Längsschnittuntersuchungen werden oftmals selbstgenerierte persönliche Codes verwendet, um Daten aus mehreren Erhebungszeitpunkten miteinander zu verknüpfen. Aus Gründen der Ausschöpfung und Datenqualität muss die Zuordnungsmethode dabei fehlertolerant sein. In diesem Artikel wird die Qualität der fehlertoleranten Zuordnung von verschlüsselten Codes mit der von unverschlüsselten Codes verglichen. Um geeignete Daten zu erheben, wurde ein Feldexperiment mit Studierenden durchgeführt. Für die Zuordnung der verschlüsselten Codes wurden die von Schnell, Bachteler und Reiher (2009a) entwickelten und in dieser Zeitschrift vorgestellten Programme 'Merge Toolbox', 'BloomEncoder' und 'BloomComparator' eingesetzt. Die Ergebnisse der Analysen zeigen, dass die fehlertolerante Zuordnungsmethode mit verschlüsselten Codes herkömmlichen Methoden mit unverschlüsselten sogar überlegen ist." (Autorenreferat)"In this article the quality of a fault-tolerant linkage of unencrypted and encrypted selfgenerated codes is compared. To obtain suitable data a field experiment with students was carried out. For the linkage of the encrypted codes the programs 'Merge Toolbox', 'BloomEncoder' and 'BloomComparator' developed by Schnell, Bachteler and Reiher (2009a) were used. The results show that the fault-tolerant linkage with encrypted codes works even better than using unencrypted codes under special conditions." (author's abstract

Do the PVQ and the IRVS scales for personal values support Schwartz's value circle model or Klages' value dimensions model?

The paper compares the theoretical implications of two popular scales for the measurement of personal values, the Portrait Values Questionnaire (PVQ) of Schwartz et al. (J Cross-Cult Psychol, 32:519-542, 2001) and the IRVS of Hermann (Werte und Kriminalität: Konzeption einer allgemeinen Kriminalitätstheorie [Values and criminality: conception of a general theory of criminality], 2003; Zusammenstellung sozialwissenschaftlicher Items und Skalen, 2014). These scales come from psychology and sociology, respectively. They were developed, independently of each other, to serve different purposes, are based on different theories, and use different statistical models. We here study the validity of each scale for either theory. It is shown that using the PVQ methodology leads to similar and robust model solutions for data collected with either scale. Conversely, using the methodology that is standard for Individual Reflexive Value Scale (IRVS) data confirms the theoretical predictions for PVQ data but leads to unstable solutions for IRVS data. Nevertheless, the IRVS suggests "peace of mind" as an additional basic value and items that serve to complement the PVQ value circle. "Religion" is found to also fit into the structure of basic PVQ values but it contains a unique component

Persönliche Codes bei Längsschnittstudien: ein Erfahrungsbericht

Der Beitrag zur empirischen Sozialforschung befasst sich mit dem Merkmal der persönlichen Codes bei Längsschnittstudien. Anhand der Münsteraner Längsschnittdaten des DFG-Projektes 'Jugendkriminalität in der modernen Stadt' für den Zeitraum 2000 bis 2004 wird die Fragebogenzuordnung zwischen den Erhebungswellen mit Hilfe eines Verfahrens über persönliche Codes dargestellt. Die Stichprobengröße der einzelnen Querschnitte liegt zwischen 1.819 und 1.949 Personen. Es zeigt sich, dass solch ein Verfahren im Hinblick auf Fehleranfälligkeit und Uneindeutigkeit der Codes und eine Verzerrung der daraus resultierenden Paneldaten nicht unproblematisch ist. Als Hauptursachen lassen sich folgende Punkte nennen: (1) Datenschutzbedingte Vorgaben, (2) zu hohe Schwierigkeit der Codefragen, (3) ungünstige Auswahl der Fragen bzw. Antwort-Buchstaben, (4) mangelnde Reproduktion der Codes durch die Schüler sowie (5) Layoutmängel. Trotz dieser Probleme ist bei der gewählten Erhebungsmethode, der schriftlichen Schülerbefragung im Klassenverband, und der besonderen Berücksichtigung datenschutzrelevanter Belange das gesamte Verfahren alternativlos. (ICG2

Persönliche Codes 'reloaded'

'Bei Längsschnittuntersuchungen mit sensiblen Fragestellungen werden die Fragebogenzuordnungen zwischen den einzelnen Erhebungswellen aus Datenschutzgründen oftmals mit persönlichen und selbstgenerierten Codes vorgenommen - so auch in dem DFG-Projekt 'Kriminalität in der modernen Stadt'. Die Ergebnisse mit dieser Zuordnungsmethode, insbesondere bezüglich der Probleme bei der Durchführung, der Ausschöpfungsquote und der Verzerrung der resultierenden Paneldaten, waren Gegenstand der Ausführungen in dem Artikel 'Persönliche Codes bei Längsschnittstudien: Ein Erfahrungsbericht' (Pöge 2005b), der sich auf die Münsteraner Teilstudie bezog. Mittlerweile wurde die Studie auf den Erhebungsort Duisburg ausgedehnt, wobei die Erkenntnisse aus Münster zu Modifikationen des Verfahrens führten. Hier sollen die teils sehr deutlichen Verbesserungen der Datenqualität aufgezeigt werden, die damit in Duisburg erreicht werden konnten.' (Autorenreferat)'In panel studies the assignments of questionnaires are often carried out between the waves using personal codes - also in the DFG project 'Juvenile delinquency in modern town'. The results with this allocation method, in particular with regard to the problems by the realisation, the exhaustion rate and the bias of the resultant panel data, have been published in the article 'Personal codes with profile studies: a report of experience' (Pöge 2005b) which refers to the study in Münster. Meanwhile the study was expanded to Duisburg and the findings from Münster led to modifications of the procedure. Here the very clear improvements in the exhaustion rate and smaller bias in Duisburg shall be described.' (author's abstract)

Die Wunschkindpille in der DDR: Empfängnisverhütung – Familienplanung – Geschlechterbeziehungen

Die Markteinführung der Antibaby-Pille zu Beginn der sechziger Jahre in der Bundesrepublik und ihre kulturellen und sozialen Konsequenzen sind bereits seit einigen Jahren Gegenstand wissenschaftlicher Untersuchungen. Sie lassen sich als epochaler Wandel in der Geschichte der Sexualität beschreiben. Von der Forschung beinahe unbeachtet blieb jedoch die Parallel-Entwicklung in der DDR. Das vorliegende Forschungsprojekt untersucht die spezifischen gesellschaftlichen Konstellationen, die in der DDR die Entscheidung für eine hormonelle Empfängnisverhütung ermöglichten

MemBrain: a deep learning-aided pipeline for detection of membrane proteins in cryo-electron tomograms

Cryo-electron tomography (cryo-ET) is an imaging technique that enables 3D visualization of the native cellular environment at sub-nanometer resolution, providing unpreceded insights into the molecular organization of cells. However, cryo-electron tomograms suffer from low signal-to-noise ratios and anisotropic resolution, which makes subsequent image analysis challenging. In particular, the efficient detection of membrane-embedded proteins is a problem still lacking satisfactory solutions. We present MemBrain - a new deep learning-aided pipeline that automatically detects membrane-bound protein complexes in cryo-electron tomograms. After subvolumes are sampled along a segmented membrane, each subvolume is assigned a score using a convolutional neural network (CNN), and protein positions are extracted by a clustering algorithm. Incorporating rotational subvolume normalization and using a tiny receptive field simplify the task of protein detection and thus facilitate the network training. MemBrain requires only a small quantity of training labels and achieves excellent performance with only a single annotated membrane (F1 score: 0.88). A detailed evaluation shows that our fully trained pipeline outperforms existing classical computer vision-based and CNN-based approaches by a large margin (F1 score: 0.92 vs. max. 0.63). Furthermore, in addition to protein center positions, MemBrain can determine protein orientations, which has not been implemented by any existing CNN-based method to date. We also show that a pre-trained MemBrain program generalizes to tomograms acquired using different cryo-ET methods and depicting different types of cells. MemBrain is a powerful and annotation-efficient tool for the detection of membrane protein complexes in cryo-ET data, with the potential to be used in a wide range of biological studies. It is generalizable to various kinds of tomograms, making it possible to use pretrained models for different tasks. Its efficiency in terms of required annotations also allows rapid training and fine-tuning of models. The corresponding code, pretrained models, and instructions for operating the MemBrain program can be found at: https://github.com/CellArchLab/MemBrain