Zusammenfassung
- Was Veranstaltung — Datensprint
- Wann to (Europe/Berlin / UTC100)
- Wo Siegen — Deutschland
- Anmeldung bei Danny Lämmerhirt
- Anmeldung bis 12.11.2021
- Termin herunterladen iCal Datei herunterladen
Beschreibung
Organisatoren: Prof. Dr. Cornelius Schubert, Danny Lämmerhirt
Datum: Mittwoch 08.12.2021, 13 Uhr bis Freitag 10.12.2021,16 Uhr
Mit der Konvergenz von Medizin- und Medientechnologien seit den 2000er Jahren habenmobile und tragbare Sensoren, Apps, digitale Plattformen Einzug in weite Bereich des Alltags und in gesundheitsrelevante Felder gehalten. Einerseits wird durch internetbasierte Dienste ein leichterer Zugang zu Fachinformationen für Lai*ïnnen durch Suchmaschinen oder Fachportale geschaffen. Andererseits breiten sich damit auch spezifische, biomedizinisch messbare Daten als Gesundheitsdaten weiter aus. Neben Patient*innen, Nutzer*innen und Ärzt*innen treten mit Apple oder Google auch neue Akteure auf und über Sensoren, Apps und Plattformen neue Zirkulationsformen von Wissen und Expertise, die zu neuen Bewertungskonstellationen von Gesundheit und Körperwissen führen.
Im Rahmen des Datensprints wollen wir insbesondere untersuchen, wie biomedizinische Datenpunkte Beachtung finden, die über Apps und digitale Plattformen erstellt, zirkuliert und interpretiert werden. So teilen etwa Diabetiker*innen über Twitter-Hashtags wie #WeAreNotWaiting ihre Erfahrungen und Praktiken mit automatisierten Glukosesensoren. In sozialen Medien wie YouTube und Reddit diskutieren App-Nutzer*innen inwiefern kommerziell verbreitete Gesundheitsmetriken wie “Readiness-Scores” ihre gefühlte Stimmung und Fitnesswiderspiegeln. Und Apps wie MyFitnessPal, Fitbit oder Samsung Health erlauben die Teilung biomedizinischer Daten wie Kalorien oder Schrittzahl durch “Challenges”, Berichte für Ärzt*innen und andere Features. Die Popularisierung biomedizinischer, sensorbasierter Daten und gesundheitlicher Wissensbestände kann dabei auch problematisch werden. Sie werfen sicherheitsbezogene und epistemische Fragen auf, etwa wie diese Daten zu interpretieren sind. Und kürzliche Debatten über Instagram und TikTok weisen auf die Rolle sozialer Medien hin, schädliches körperliches und gesundheitliches Wissen zu verbreiten.
Welche gesundheitsbezogenen Daten und welches Körperwissen werden in der deutschen Sprachregion öffentlich und populär gemacht und wie lassen sich diese über digitale Methodenerheben und analysieren? Wie knüpfen verschiedene Akteure Diskurse, Erwartungen und Praktiken an diese Daten? Welche Plattformen, Webseiten, und Apps treiben diese Popularisierungen voran? Und welche Rolle spielt die Medienspezifik von Suchmaschinen, sozialen Medien, und App-basierten Datenpraktiken, um Körperdaten Beachtung zu verleihen? Unser Datensprint geht diesen Fragen nach.
Ziel des Sprints
Dieser Datensprint möchte die Popularisierung biomedizinischer Daten nachzeichnen, die daran geknüpften Erwartungen, Erfahrungen und Diskurs, aber auch ihre Nutzungspraktiken und die durch sie entstehenden Beziehungen. Im Fokus stehen dabei nicht nur, wie Patient*innensoziale Medien und Apps für gesundheitliche Fragen und Themen nutzen, sondern auch wie selbst erstellte, biomedizinische Daten thematisiert werden.
Relevante Fragen sind unter anderem:
- Welche Daten und welches Körperwissen werden popularisiert, und wie kann man diese Popularisierung methodisch und konzeptionell erfassen?
- Welche (schweigsame) Rolle spielen Plattformen und Apps in der Erstellung, Zirkulation, und Interpretation von biomedizinischen Daten?
- Wie werden biomedizinische Daten in verschiedenen sozialen Medien thematisiert, und durch wen?
Das Ziel des Datensprints ist einerseits die Diskussion gegenstandsadäquater, digitaler Methoden, mit denen die Popularisierung biomedizinischer Daten medienspezifisch erfasst werden kann. Der Sprint wird sich auf populäre soziale Medien in Deutschland (Twitter, Facebook, Instagram, YouTube) konzentrieren. Wir erarbeiten methodische Rezepte, welche die Zirkulation und die Auseinandersetzung mit populären digitalen Objekten (visuelle Medien, Posts, Pages, Hashtags), sowie deren assoziierte Öffentlichkeiten in der deutschen Sprachregion abbilden. Zum anderen bietet der Datensprint Forscher*innen die Möglichkeit, ihre gegenwärtige Arbeit um empirisches Material zu ergänzen und sich mit anderen Wissenschaftler*innen zu vernetzen.
Vor Beginn des Datensprints werden App- und Plattformspezifische Projekte entwickelt, mit denen wir die obigen Fragen bearbeiten werden. Wir begleiten diese Vorbereitungsphase durch eine Einführung in digitale Methoden, sowie ein Vorbereitungsseminar für den Sprint, in dem wir Methoden erklären und thematische Gruppen bilden.
Organisation und Teilnahmebedingungen
Der Sprint ist organisiert durch den Sonderforschungsbereich 1472 Transformation des Populären. Er findet vor Ort in Siegen in den Räumlichkeiten am Herrengarten 3 statt (genaue Informationen folgen). Wir bieten Unterstützung für Bewerber*innen und übernehmen Reise-und Übernachtungskosten, sowie Verpflegungskosten. Die Veranstaltung folgt den Infektionsschutzregeln der Universität Siegen. Für die Teilnahme gelten die 3G-Regel sowie die nötigen Abstands- und Maskenregeln auf dem Universitätsgelände. Diese Regeln können sich der Situation entsprechend ändern.
Um an dem Datensprint teilzunehmen, bitten wir Sie, uns eine Interessenbekundung zuschreiben. Aus dieser sollten folgende Informationen erkenntlich werden: ihr disziplinärer Hintergrund, ihr Forschungsinteresse an dem Datensprint sowie thematische Schwerpunkte (Analyse bestimmter Medien, Krankheitsbilder, oder Communities), sowie ihre Methodenkenntnisse. Wir nutzen diese Informationen für eine Vorauswahl der Teilnehmer*innen und um die Planung und Vorbereitung durchzuführen. Bewerben können sich Doktorand*innen, Post-Doktorand*innen, sowie fortgeschrittene Masterstudent*innen.
Wir behalten uns vor, Ihre Bewerbung abzulehnen, sobald die maximale Anzahl an Bewerber*innen (12 Personen) erreicht ist. Bewerbungen sollten bis spätestens bis zum 12.November 2021 eingehen. Bitte senden Sie Ihre Interessenbekundung an Danny Lämmerhirt.
