Author Archives: Simon Jebsen

CfA: “Causality in the Social Sciences III – Heterogeneous Causal Effects”

The workshop “Causality in the Social Sciences III – Heterogeneous Causal Effects” picks up on recent approaches and debates on causal effect heterogeneity from three different angles:

(i) Interpretation of heterogeneous effects,
(ii) estimating heterogeneous effects with observational and experimental data, and
(iii) machine learning techniques for specification search.

Confirmed keynote speakers are Jennie E. Brand (UCLA), and Richard Breen (Oxford University).

We accept a maximum of 15 presentations. Workshop participation is free of charge. Application deadline: 30 June 2021.

For further information and a detailed call for applications, please visit www.gesis.org/causality-workshop.

2nd Virtual GESIS Summer School in Survey Methodology

The 10th GESIS Summer School — Europe’s leading summer school in survey methodology, research design, and data collection — will take place online as the 2nd Virtual GESIS Summer School from 28 July to 20 August 2021. Scheduled are four short courses and ten one-week courses. You may earn 4 ECTS credits by writing a

For all relevant information including the full program and detailed course descriptions visit www.gesis.org/summerschool.

GESIS Fall Seminar in Computational Social Science 2021

Dear readers of PhD Network,

We are excited to announce the program of the GESIS Fall Seminar in Computational Social Science 2021, held virtually from 13 September to 01 October 2021.

The GESIS Fall Seminar targets social scientists, data scientists, and researchers in the digital humanities that want to collect and analyze data from the web, social media, or digital text archives. Organized along two parallel tracks, it offers six one-week courses on computational social science methods and techniques using either R or Python. Lectures in each course are complemented by hands-on exercises giving participants the opportunity to apply these methods to data. All courses are held in English.

Computational Social Science with R

Introduction to Computational Social Science with Applications in R (13-17 September)
Dr. Aleksandra Urman, University of Bern / University of Zurich (Switzerland)
Max Pellert, Medical University of Vienna / Technical University of Graz (Austria)
Automated Web Data Collection with R (20-24 September)
Dr. Theresa Gessler, University of Zurich (Switzerland)
Hauke Licht, University of Zurich (Switzerland)
Social Network Analysis with R (27 September-1 October)
Dr. Silvia Fierăscu, West University of Timișoara (Romania)
Ianis Rușitoru, West University of Timișoara (Romania)

Computational Social Science with Python

Introduction to Computational Social Science with Python (13-17 September)
Dr. Orsolya Vásárhelyi, University of Warwick (United Kingdom)
Luis Natera, Central European University Budapest (Hungary)
Web Data Collection and Natural Language Processing in Python (20-24 September)
Indira Sen, GESIS (Germany)
Dr. Arnim Bleier, GESIS (Germany)
Julian Kohne, GESIS (Germany)
Dr. Fabian Flöck, GESIS (Germany)

A Practical Introduction to Machine Learning in Python (27 September-1 October)
Assoc. Prof. Damian Trilling, University of Amsterdam (Netherlands)
Assist. Prof. Anne Kroon, University of Amsterdam (Netherlands)

Courses will be held online via Zoom and can be booked either separately or as a block. There is no registration deadline, but places are limited and allocated on a first-come, first-served basis. To secure a place in the course(s) of your choice, we strongly recommend that you register early. Thanks to our cooperation with the a.r.t.e.s. Graduate School for the Humanities at the University of Cologne, participants of the GESIS Fall Seminar can obtain 2 ECTS credit points per one-week course.

For detailed course descriptions and registration, please visit our website and sign up here!

For further training opportunities, have a look at our Summer School in Survey Methodology and workshop program.

Multi-level Modelling with R

Institution: see Organisers & Supporters

Programme of study: International Research Workshop

Lecturer: Dr. Daniel Lüdecke (UKE Hamburg)

Date: see Workshop Programme

Max. number of participants: 20

Credit Points: 5 CP for participating in the whole IRWS

Language of instruction: English

Contents: The course teaches how to fit multilevel regression models with the statistical programming language R. First, simple (generalized) linear regression models are introduced to show important basic principles of modelling, like simple regression, interaction terms, non-linear relationships between predictors and outcome (polynomial and spline terms). Later, the application of these principles in a multilevel framework is demonstrated. Furthermore, graphical representation of complex mixed models is covered that help communicate complicated models in a simple way even for a broad audience that is less familiar with such modelling techniques. Successful participation requires basic knowledge of regression modelling techniques. Students are encouraged to bring their own laptops with the free software R (www.r-project.org/) and RStudio (www.rstudio.com/) installed. All source code to run the examples is provided in preparation for the course.

Requirements: Basic knowledge of regression modelling (familiarity with terms like dependent and independent variables, linear and logistic regression, estimate, …)

Recommended readings:

Harrison, X. A., Donaldson, L., Correa-Cano, M. E., Evans, J., Fisher, D. N., Goodwin, C. E. D., … Inger, R. (2018). A brief introduction to mixed-effects modelling and multi-model inference in ecology. PeerJ, 6, e4794. https://doi.org/10.7717/peerj.4794
Bolker, B. M., Brooks, M. E., Clark, C. J., Geange, S. W., Poulsen, J. R., Stevens, M. H. H., & White, J.-S. S. (2009). Generalized linear mixed models: a practical guide for ecology and evolution. Trends in Ecology & Evolution, 24(3), 127–135. https://doi.org/10.1016/j.tree.2008.10.008

Required R packages:

Modelling: lme4, glmmTMB, GLMMadaptive
Visualization: ggeffects, sjPlot, see
Summaries and Statistics: parameters, effectsize
Model Quality: performance
Data preparation: sjmisc, dplyr, tidyr

Run install.packages(c(“lme4”, “glmmTMB”, “parameters”, “performance”, “effectsize”, “see”, “GLMMadaptive”, “ggeffects”, “sjPlot”, “sjmisc”, “dplyr”, “tidyr”), dependencies = TRUE) to install the relevant packages.

You have to register for the International Research Workshop to participate in this course.

Data Analysis with R

Institution: see Organisers & Supporters

Programme of study: International Research Workshop

Lecturer: Dr. Marco Lehmann (UKE Hamburg)

Date: see Workshop Programme

Max. number of participants: 20

Credit Points: 5 CP for participating in the whole IRWS

Language of instruction: English

Contents: The course introduces the programming language R used for statistical analyses. The beginning of each lecture comes with a demonstration of programming and statistical functions that will be elaborated on in the course of study. The students will then practice with many statistical examples. In addition to statistical functions, the course will introduce the definition of R as a programming language and its syntax rules. Students will further learn to use R’s scripting capabilities. Successful participation requires basic knowledge of descriptive and inferential statistics. The students are encouraged to bring their own laptops with the free software R (www.r-project.org/) and RStudio (www.rstudio.com/) installed.

A requirement of students: Basic knowledge in descriptive and inferential statistics is recommended.

Recommended literature and pre-readings:

Matloff, N. (2011). The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design. No Starch Press.
Wollschläger, Daniel (2012). Grundlagen der Datenauswertung mit R (2. Aufl.). Berlin: Springer.

You have to register for the International Research Workshop to participate in this course.

Case Study Research

Institution: see Organisers & Supporters

Programme of study: International Research Workshop

Lecturer: PD Dr. Kamil Marcinkiewicz (University of Hamburg)

Date: see Workshop Programme

Max. number of participants: 20

Credit Points: 5 CP for participating in the whole IRWS

Language of instruction: English

Contents: Case study research is frequently applied in the social sciences. It is particularly popular among political scientists, especially those specialising in area studies. The ubiquity of the case study research contrasts with the scarcity of theoretical reflection on its core methodological aspects. Also, the benefits of comparative analyses are often underestimated. In this course, participants will have an opportunity to learn more about what case study research is, what are its weakness and strengths and how should we go about the core question in designing a case study: a selection of cases. The course combines lectures with practical exercises and discussion of students’ projects.

A requirement of students: Please bring your laptop computer.

Recommended literature and pre-readings:

Gerring, J. (2007). Case Study Research: Principles and Practices (pp. 17-63). Cambridge: Cambridge University Press.
George, A. L., & Bennett, A. (2005). Case Studies and Theory Development in the Social Sciences (pp. 1-34). Cambridge, MA: MIT Press.
Rueschemeyer, D. (2003). Can One or a Few Cases Yield Theoretical Gains? In J. Mahoney and D. Rueschemeyer (Eds.), Comparative Historical Analysis in the Social Sciences (pp. 305-337) Cambridge: Cambridge University Press.
Hall, P.A. (2008). Systematic Process Analysis: When and How to Use it. European Political Science, 7(3), 304-317.

You have to register for the International Research Workshop to participate in this course.

Call for Applications for the ARL International Summer School 2021

“Urban and Regional Infrastructures”
WED 29 September – SAT 2 October 2021 in Vienna

The ARL – Academy for Territorial Development in the Leibniz Association in cooperation with the University of Vienna is inviting applications for the ARL International Summer School 2021 on “Urban and Regional Infrastructures”, which will take place from Wed. 29 September to Sat. 2 October, 2021 in Vienna (the arrival is scheduled for 28 September 2021). Advanced master and doctoral students from all disciplines are invited to apply. The summer school will be held in English. The deadline for applications is 11th April 2021.

Please see the call for applications for further information on the event, the terms of participation, and information on the application process:

https://www.arl-net.de/en/projekte/arl-international-summer-school-2021

For further questions, please contact Dr. Lena Greinke (greinke@arl-net.de, +49 (0)511 34842 34).

Tutech Innovation: How to prepare a competitive Horizon Europe proposal (21.04.2021)

The aim of the workshop is to provide guidance on how to develop proposals to
Horizon Europe that have a good chance of success and how to manage the
preparation process so that it comes to fruition on time in an efficient manner. We will start by looking at how proposals are evaluated and the new structure of the HEU template. Then we will focus on the novel notion of pathways to impact.

We will also look at the organisation of proposal preparation and how to develop a narrative. Real case examples will be used with the aim to make the workshop as hands-on’ as possible. There will be the opportunity to ask questions and on request, advice can be given after the workshop on specific cases.

Organiser: The workshop is provided by Tutech In-novation GmbH, a company owned jointly by Hamburg University of Technology (TUHH) and the Free and Hanseatic City of Hamburg whose mission is to promote effective transfer and exploitation of scientific and technical knowledge.

Trainer: Monica Schofield, CEng FIET currently heads the Business Unit Consultancy and Competence Development and is Director International Cooperation at Tutech Innovation.

Date: 21 April 2021 09:00 – 13:00 hrs

Place: online

Language of instruction: English

Registration: For additional information on workshop fees, conditions of registration and participation as well as the course programme, please click here.

Christian-Albrechts-Universität zu Kiel: Wissenschaftlicher Mitarbeiterin mit Zielrichtung Promotion

Am Institut für Volkswirtschaftslehre der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel ist an der Professur für Öffentliche Finanzen (Prof. Dr. Sebastian Köhne) zum nächstmöglichen Zeitpunkt die Stelle als

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in mit Zielrichtung Promotion

für zunächst drei Jahre befristet zu besetzen. Eine Verlängerung des Vertrages ist im Rahmen der Regelungen des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes möglich. Die regelmäßige, wöchentliche Arbeitszeit beträgt 75 % der einer entsprechenden Vollbeschäftigung (zzt. 29,025 Stunden). Die Eingruppierung erfolgt bei Vorliegen der tariflichen Voraussetzungen in die Entgeltgruppe 13 TV-L. Mit der Stelle verbunden ist eine regelmäßige wöchentliche Lehrverpflichtung von drei Lehrveranstaltungsstunden.

Teilzeitbeschäftigung ist grundsätzlich möglich. Sofern entsprechende Bewerbungen eingehen, wird geprüft, ob den Teilzeitwünschen im Rahmen der dienstlichen Möglichkeiten entsprochen werden kann.

Der Mitarbeiterin/ dem Mitarbeiter wird Gelegenheit zu eigener wissenschaftlicher Arbeit gegeben. Informationen zur Forschung des Lehrstuhlinhabers finden Sie im Internet unter: https://www.fiso.vwl.uni-kiel.de/de/mitarbeiter/prof.-dr.-sebastian-koehne

Wir bieten:

eine herausfordernde und abwechslungsreiche Forschungstätigkeit mit der Möglichkeit, Forschungsinhalte selbst zu gestalten,
eine intensive fachliche Betreuung der Doktorarbeit,
die Teilnahme am Doktorandenprogramm „Quantitative Economics“ mit einem anspruchsvollen Kursprogramm (http://www.quantitative-economics.uni-kiel.de/en).

Sie sollten mitbringen:

ein abgeschlossenes wissenschaftliches Studium der Volkswirtschaftslehre oder eines verwandten Fachs mit hervorragenden Leistungen (mind. mit der Note 2,0) bzw. ein zu erwartender Studienabschluss spätestens im Sommersemester 2021,
Interesse an finanzwissenschaftlichen Themen,
Interesse an theoretischer und empirischer Forschung,
sehr gute englische Sprachkenntnisse in Wort und Schrift.

Die Christian-Albrechts-Universität zu Kiel versteht sich als moderne und weltoffene Arbeitgeberin. Wir begrüßen Ihre Bewerbung unabhängig ihres Alters, ihres Geschlechts, ihrer kulturellen und sozialen Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung oder sexuellen Identität. Wir fördern die Gleichberechtigung der Geschlechter.

Die Hochschule ist bestrebt, den Anteil an Wissenschaftlerinnen in Forschung und Lehre zu erhöhen und fordert deshalb entsprechend qualifizierte Frauen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Frauen werden bei gleichwertiger Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung vorrangig berücksichtigt.

Die Hochschule setzt sich für die Beschäftigung schwerbehinderter Menschen ein. Daher werden diese Bewerber*innen bei entsprechender Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Ausdrücklich begrüßen wir es, wenn sich Menschen mit Migrationshintergrund bei uns bewerben.

Ihre Bewerbung schicken Sie bitte per Email, mit den üblichen Unterlagen (Bewerbungsschreiben, Lebenslauf, Studienunterlagen, Abiturzeugnis) zusammengefasst in einem PDF-Dokument, bis zum 15. Februar 2021 an

Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
Professur für Öffentliche Finanzen
Prof. Dr. Sebastian Köhne
E-Mail: classen@economics.uni-kiel.de

Auf die Vorlage von Lichtbildern/Bewerbungsfotos verzichten wir ausdrücklich und bitten daher, hiervon abzusehen.

Bewerbungsunterlagen, die per Post eingehen, werden nicht zurückgesandt, sondern nach Abschluss des Verfahrens vernichtet.

Dissertationen mit gesellschaftlicher Relevanz gesucht

Bundestagspräsident Wolfgang Schäuble ruft zur Bewerbung um den mit 25.000 Euro dotierten Deutschen Studienpreis 2021 auf.

Promovierende aller Fachrichtungen, die ihre Dissertation 2020 mit magna oder summa cum laude abschließen, können sich bis zum 1. März 2021 um den Deutschen Studienpreis der Körber-Stiftung bewerben. Die hochkarätig besetzte Jury wählt aus den eingereichten Beiträgen Forschungsarbeiten aus, die von besonderer gesellschaftlicher Relevanz sind.

»Ob Corona-Pandemie oder Klimawandel – die Politik ist bei vielen globalen Problemen auf einen engen Austausch mit der Wissenschaft angewiesen«, so Schirmherr Bundestagspräsident Wolfgang Schäuble. »Der Deutsche Studienpreis zeichnet Nachwuchsakademikerinnen und -akademiker aus, die in ihren Dissertationen drängenden Fragen der Zeit nachgehen und damit wichtige gesellschaftspolitische Debatten anstoßen.«

In den Sektionen Sozialwissenschaften, Geistes- und Kulturwissenschaften sowie Natur- und Technikwissenschaften werden insgesamt drei Spitzenpreise mit je 25.000 Euro und sechs zweite Preise mit je 5.000 Euro vergeben. Damit zählt der Deutsche Studienpreis zu den höchstdotierten Auszeichnungen für den wissenschaftlichen Nachwuchs in Deutschland.

Detaillierte Teilnahmebedingungen sowie weitere Informationen zum Wettbewerb finden Sie unter www.studienpreis.de.

Informationen zum Thema:
Körber-Stiftung
Deutscher Studienpreis
Nina Ritter
Kehrwieder 12
20457 Hamburg
Telefon +49 • 40 • 80 81 92 – 150
E-Mail dsp@koerber-stiftung.de
www.studienpreis.de
Twitter @koerberscience