Übersicht

Der Bachelor-Studiengang "Computational Social Science" an der Universität Koblenz ist ein interdisziplinäres Programm, das auf die Analyse gesellschaftlicher Phänomene mithilfe computergestützter Methoden spezialisiert ist. Das Studium wird in Vollzeit angeboten und beginnt jeweils zum Wintersemester. Es ist auf eine Regelstudienzeit von sechs Semestern ausgelegt und schließt mit dem akademischen Grad Bachelor of Science ab. Die Unterrichtssprache ist sowohl Deutsch als auch Englisch.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist modular aufgebaut und gliedert sich in theoretische sowie praktische Lehrveranstaltungen. Die Studienorganisation ermöglicht den Studierenden, zwischen zwei inhaltlichen Schwerpunkten zu wählen: einerseits Informatik & Psychologie, andererseits Informatik & Soziologie. Im Verlauf des Studiums erwerben die Studierenden Kenntnisse in den Grundlagen der Informatik, Statistik, Datenanalyse sowie in sozialwissenschaftlichen Methoden.

Wichtige Inhalte:

• Grundlagen der Informatik
• Statistik und Datenanalyse
• Sozialwissenschaftliche Methoden
• Praxisorientierte Module und Projektarbeiten

Die Universität Koblenz bietet Kooperationen mit Forschungsinstituten und Unternehmen, die praxisnahe Erfahrungen sowie praxisbezogene Projekte ermöglichen. Ein spezieller Fokus liegt auf der Entwicklung digitaler Werkzeuge und analytischer Methoden, um gesellschaftliche Strukturen und Verhaltensmuster zu erforschen.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs qualifizieren sich für Tätigkeiten in vielfältigen Berufsfeldern. Durch die interdisziplinäre Ausbildung verfügen sie über die Kompetenzen, komplexe gesellschaftliche Fragestellungen mithilfe moderner computergestützter Methoden zu bearbeiten und innovative Lösungsansätze zu entwickeln.

Typische Einsatzbereiche:

• Marktforschung
• Sozialforschung
• Public Policy
• Datenanalyse in Unternehmen und Organisationen
• Forschungsinstitute
• Öffentliche Verwaltungen
• Private Unternehmen mit Fokus auf Big Data und Social Media Analytics