Veranstaltungshinweis: Norbert Elias und … (Universität Passau)

Zum 125. Geburtstag eines sozialwissenschaftlichen Klassikers

Universität Passau, 24. und 25. Juni 2022, NK 401

Über die Tagung

Der Rang von Norbert Elias als soziologischer Klassiker ist unbestritten. Am 22. Juni 2022 jährt sich sein Geburtstag zum 125. Mal. Dieses Jubiläum soll als Anlass für eine Tagungsveranstaltung fungieren, der sich der subdisziplinären Anschlussfähigkeit des Elias’schen Gedankengebäudes widmet. Die Veranstaltung »Norbert Elias und…« dient dem Austausch über verschiedene Aspekte des Gesamtwerkes, das von den ersten, philosophisch angelegten Arbeiten bis hin zu den späten wissenssoziologischen Studien reicht. Gewiss ist Über den Prozess der Zivilisation Elias‘ einflussreichstes Buch, dem stehen jedoch zahlreiche, thematisch heterogene Publikationen gegenüber, ohne deren Berücksichtigung sich der Soziologe Elias nicht vollständig erfassen lässt. Dies gilt nicht zuletzt auch für die Erlebnisse und Umbrüche in seiner Biografie. In den Beiträgen der Tagung soll das Spektrum des Elias’schen Denkens abgebildet werden, um zu einer fruchtbaren Auseinandersetzung und Bewertung seines Oeuvres aus heutiger Sicht zu gelangen.

Nähere Informationen finden Sie auf der Webseite der Universität Passau

GESIS Fall Seminar in Computational Social Science

The GESIS Fall Seminar in Computational Social Science takes place in Mannheim annually over the course of three weeks in September. Its courses are taught by both GESIS and international experts and cover methods and techniques of working with digital behavioral data (“big data”). The Fall Seminar targets advanced graduate or PhD students, post-docs, junior and senior researchers in the social sciences, data science or digital humanities who collect and analyze data from the web, social media, or digital text archives. Week 1 (5-9 September) comprises courses on the foundations of working with digital behavioral data, courses in Week 2 (12-16 September) focus on the collection and management of big data, and courses in Week 3 (19-23 September) cover different techniques for analyzing these data. Lectures in each course are complemented by hands-on exercises giving participants the opportunity to apply these methods to data. Ample opportunities for networking and social events (pending on the Covid situation) complete the Fall Seminar experience. All courses are held in English.

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