M.Sc. Computational Social Systems

 

Die Digitalisierung der Gesellschaft schreitet unaufhaltsam voran und stellt uns vor neue Herausforderungen: Mit neuartigen Sensoren und künstlich-intelligenten Systemen werden zunehmend aktuelle Daten erfasst und gespeichert. Diese Digitalisierung ermöglicht die Vermessung individuellen, organisatorischen und gesellschaftlichen Verhaltens mit beispielloser Auflösung und sehr hoher Präzision.

Die Verfügbarkeit dieser neuen Datenformen verlangt von Individuen, Organisationen und Gesellschaft, sich mit den Auswirkungen der Digitalisierung auf den Alltag, auf soziale Systeme und auf die Gesellschaft an sich auseinanderzusetzen. Während die Entwicklung einerseits große wirtschaftliche und soziale Chancen bieten, stellt sie die Gesellschaft andererseits vor eine Vielzahl von Problemen: Erforderlich ist ein ständig erweitertes Verständnis komplexer sozialer und digitaler Systeme. Es stellen sich Fragen nach der verantwortlichen Nutzung von persönlichen Daten, der Kontrolle von Daten, der Entwicklung einer umfassenden Datenethik, der gesellschaftlichen Verantwortung für Daten und Algorithmen und dem Vertrauen in die so genannten „Computational Social Systems“.

Computational Social Systems sind Systeme, in denen soziale und gesellschaftliche Prozesse, Abläufe und Funktionen digital abgebildet sind und die durch ein dynamisches Zusammenspiel aus Algorithmen und sozialem Verhalten geformt werden. Auf sie fokussiert das RWTH-Masterprogramm Computational Social Systems, das in dieser Form einzigartig in Deutschland ist. Der Studiengang zielt darauf ab, Studierende interdisziplinär an der Schnittstelle zwischen Informatik, Sozialwissenschaften, Psychologie, Kognitionswissenschaft und Ethik auszubilden. Er bietet eine Ausbildung in auf der einen Seite Algorithmen, Datenstrukturen und Methoden der maschinellen Datenverarbeitung und auf der anderen Seite Theorien der sozialen Interaktion in technologischen Kontexten und ethischen Fragestellungen. Daraus erwächst ein tiefes Verständnis für die Entwicklung technisch eingebundener sozialer Systeme, deren Herausforderungen für den Einzelnen und die Gesellschaft und ethische Konsequenzen. Dieser interdisziplinäre Ansatz spiegelt sich wider in der Zusammensetzung der Studierendenschaft:

Informatikerinnen und Informatiker lernen, ihre technischen Fähigkeiten einzusetzen, um die Auswirkungen der Digitalisierung auf Individuen, Organisationen und die Gesellschaft im Allgemeinen kritisch zu vermessen, zu reflektieren und zu gestalten.

Sozial- und Kognitionswissenschaftlerinnen und -wissenschaftler erwerben Programmier- und Data-Science Kenntnisse, um Analysen sozialer Daten zu entwerfen und deren Relevanz für Individuen, Organisationen und die Gesellschaft kritisch einzuschätzen.

Studienverlauf

Beginnend mit dem ersten Semester bieten Basic Courses eine theoretische Fundierung in den Bereichen Informatik, Psychologie und Ethik und Reflektion. Mit zusätzlichen Advanced Courses werden diese Kenntnisse vertieft und erweitert. Die Wahl der Vertiefungsmodule orientiert sich an einem der beiden Schwerpunkte, unter denen die Studierenden wählen können:

• Social Data Science
• Social Theories and Ethics.

Im dritten Semester werden die Advanced Courses durch ein Masterprojekt begleitet, das entweder in Einzelarbeit oder in interdisziplinären Gruppen bearbeitet werden kann. Die Masterarbeit im vierten Semester schließt als eigenständige wissenschaftliche Syntheseleistung das Studium ab.

Eine detaillierte Beschreibung des Studienablaufs bietet die Webseite des Studiengangs.

Auslandsaufenthalt

Das Studienkonzept ermöglicht vor allem im dritten und vierten Semester Auslandsaufenthalte an kooperierenden Universitäten. Studierende profitieren auch von den zahlreichen internationalen Forschungspartnerschaften, die ihnen erlauben, entsprechende Forschungspraktika zu absolvieren. Neben dem Vorteil eines Auslandsaufenthalts bietet sich auch die Möglichkeit, die Masterarbeit in Kooperation mit einem dieser Partner zu erstellen.

Voraussetzungen

Zugangsvoraussetzung

Voraussetzung für die Studienaufnahme ist ein erster Hochschulabschluss, mit dem die fachliche Vorbildung nachgewiesen wird. Bewerberinnen und Bewerber sollten Kenntnisse in Informatik, Psychologie und Philosophie nachweisen. Die Webseite des Studiengangs geht näher auf die geforderten Kompetenzen ein.
Die Feststellung, dass die Zugangsvoraussetzungen erfüllt sind, trifft der Prüfungsausschuss. Details regelt die Prüfungsordnung.

Sprachvoraussetzungen

Unterrichtssprache des Studiengangs ist Englisch. Die sprachlichen Voraussetzungen sind in der Prüfungsordnung formuliert.

Berufsperspektiven

Absolventinnen und Absolventen mit Expertise in „Computational Social Systems“ können Fragen rund um die Produktion und Verwendung von Daten in individuellen, organisatorischen und gesellschaftlichen Kontexten mit Methoden der Daten behandeln und beantworten und soziale und ethische Fragen systematisch reflektieren. Ausgestattet mit tiefgehenden Programmier- und Theoriekenntnissen sind sie in der Lage, unter Verwendung von großen Datenbeständen neue Anwendungsfelder für Theorien zur Wahrnehmung und sozialer Interaktion zu explorieren, und damit verbundene normative Fragestellungen zu analysieren und Lösungsvorschläge zu erarbeiten. Sie finden in einer zunehmend digitalisierten Welt einen wachsenden Arbeitsmarkt vor.

Prüfungsordnung

Regelungen, die grundsätzlich für alle Bachelor- und Masterstudiengänge gelten, sowie detaillierte Angaben zum Nachweis der geforderten Sprachkenntnisse finden sich in der Übergreifenden Prüfungsordnung der RWTH. Prüfungsordnungen werden aufgrund ihrer Rechtsverbindlichkeit nur in deutscher Sprache veröffentlicht.

Die fachspezifische Prüfungsordnung ist noch nicht erschienen. Sie regelt rechtsverbindlich Studienziele, Studienvoraussetzungen, Studienablauf und Prüfungen. Sie enthält in ihrem Anhang die Beschreibung der Module, aus denen sich der Studiengang zusammensetzt.

Fakultät

Der Masterstudiengang „Computational Social Systems“ ist ein Kooperationsangebot der Philosophischen Fakultät und der Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften.