Politikwissenschaft

ORCiD

Was ist Politikwissenschaft?

Politikswissenschaften befasst sich mit Institutionen, Demokratie, gesellschaftlichen Strukturen, Internationale Beziehungen, Politischer Philosophie und politischen Inhalten. Es werden Fragen beantwortet wie:

Was sind meine Spezialgebiete?

Ich befasse mich mit politischem Verhalten, politischem Datenjournalismus, quantitativen Methoden und dem Statistikprogramm R.

Bei politischem Verhalten interessieren mich Themen wie Wahlen und Abstimmungen, Partizipation und (der Einfluss von) Bildung. Datenjournalismus ist vor allem im deutschen Raum eine sehr junge Disziplin mit grossem Potential. Interessant ist alles, was aktuell oder neu ist. In quantitativen Methoden befasse ich mich mit Regressionsanalysen und deren Interpretation, Experimenten und statistischem Lernen.

In den Medien

Interview Bundeshausradio

Vorlesungen

Herbst 2022: Webentwicklung und Datenvisualisierung (MA). Syllabus Link zur Vorlesung

Der Kurs bietet eine Einführung in die Webentwicklung. Zuerst nehmen wir HTML durch, welches die Grundlage des Webs ist. Anschliessend besprechen wir, wie mit CSS die Webseite gelayoutet werden kann und zwischen mobilem und Desktop-Design unterschieden werden kann. Nach dieser Einführungen tauchen wir in PHP und SQL ein, um einen Einblick in die Backend Programmierung zu erhalten. Am Schluss des Seminars werden wir uns mehrere Wochen mit der Front-End Entwicklung beschäftigen und dazu JavaScript lernen. Der Schwerpunkt dabei wird auf der JavaScript Bibliothek D3 liegen und wir lernen, wie damit interaktive Grafiken/Karten erstellt werden können. Als Leistungsnachweis müssen die Teilnehmer eine eigene Webseite programmieren mit einen Blogbeitrag und einer interaktiven Grafik. Dadurch können die neu gelernten Fähigkeiten direkt angewendet werden. Der Kurs fordert viel Einsatz der Studierenden auch während dem Semester.

Herbst 2022: R Programming Skills (MA) (in Englisch). Syllabus Link zur Vorlesung

Dieser Kurs gibt eine Einführung in das Programmieren und die Computerwissenschaft. Das Ziel ist es, besseren Code in R zu schreiben und in der Lage zu sein, nützliche neue Funktionen mit der gesamten R-Gemeinschaft zu teilen. Wir beginnen mit tidyverse, gefolgt von grundlegenden Konzepten (Sequenz, Verzweigung, Schleife) und lernen, wann und wie man eine Funktion schreibt. Dann sehen wir, wie wir effizienten und parallelen Code schreiben können, um ihn schneller zu machen. Wir sehen uns ein Tool an, mit dem wir verschiedene Codes gegeneinander auswerten können, um zu sehen, welcher schneller ist. Danach sehen wir uns an, wie man eine generische S3-Funktion und objektorientierten Code zusammen mit dem Grundkonzept schreibt. Dann werden wir uns mit SQL beschäftigen und sehen, wie wir es in R verwenden können, um Daten aus einer SQL-Datenbank zu lesen und in sie zu schreiben. Danach schauen wir uns Regex und Webscraping an. Am Ende sehen wir, wie wir in R ein Paket erstellen und es auf GitHub und CRAN hochladen können.

Herbst 2022: Introduction into R for IPZ Guest Students (BA) (in Englisch). Link zur Vorlesung

Einführung in R und Statistik

Herbst 2022: Statistical models in political analysis (MA) (in Englisch). Syllabus Link zur Vorlesung


The course covers: (1) statistical modeling; (2) maximum likelihood; (3) categorical dependent variables; (4) limited dependent variables; (5) count data; and (6) event duration models and (7) multilevel models.

Herbst 2022: Fortgeschrittene Statistik (BA). Syllabus Link zur Vorlesung

Ein Grossteil der Politikwissenschaft umfasst die statistische Modellierung. Zum Beispiel haben wir ein Ergebnis (z.B. Sozialausgaben) und versuchen dies mit Hilfe einer Reihe von Prädiktorvariablen (z.B. Stärke der linken Partei) zu erklären. Von allen statistischen Modellen bleibt die lineare Regressionsanalyse das Arbeitspferd der Politikwissenschaft. In diesem Modul lernen die Studierenden dieses Modell und seine Erweiterungen kennen. Der Schwerpunkt liegt auf der Formulierung von Modellen, deren Programmierung in R, der Diagnose von Annahmen und der Interpretation und Kommunikation von Ergebnissen. Praktische Beispiele werden während des gesamten Kurses verwendet.

Frühling 2022: Webprogrammierung und Datenvisualisierung (MA). Syllabus Link zur Vorlesung

Der Kurs bietet eine Einführung in die Webentwicklung. Zuerst nehmen wir HTML durch, welches die Grundlage des Webs ist. Anschliessend besprechen wir, wie mit CSS die Webseite gelayoutet werden kann und zwischen mobilem und Desktop-Design unterschieden werden kann. Nach dieser Einführungen tauchen wir in PHP und SQL ein, um einen Einblick in die Backend Programmierung zu erhalten. Am Schluss des Seminars werden wir uns mehrere Wochen mit der Front-End Entwicklung beschäftigen und dazu JavaScript lernen. Der Schwerpunkt dabei wird auf der JavaScript Bibliothek D3 liegen und wir lernen, wie damit interaktive Grafiken/Karten erstellt werden können. Als Leistungsnachweis müssen die Teilnehmer eine eigene Webseite programmieren mit einen Blogbeitrag und einer interaktiven Grafik. Mit der Webseite kann bereits in den ersten Wochen begonnen werden. Dadurch können die neu gelernten Fähigkeiten direkt angewendet werden. Der Kurs fordert viel Einsatz der Studierenden auch während dem Semester, da programmieren nur mit viel üben erlernt werden kann.

Herbst 2021: R Pro­gramm­ing Skills (MA) (in Englisch). Syllabus Link zur Vorlesung

Dieser Kurs gibt eine Einführung in die Programmierung und Informatik. Das Ziel ist es, besseren Code in R zu schreiben und in der Lage zu sein, nützliche neue Funktionen mit der gesamten R-Gemeinschaft zu teilen. Wir beginnen mit tidyverse, gefolgt von grundlegenden Konzepten (Sequenz, Verzweigung, Schleife) und lernen, wann und wie man eine Funktion schreibt. Dann sehen wir, wie wir effizienten und parallelen Code schreiben können, um ihn schneller zu machen. Wir sehen uns ein Tool an, mit dem wir verschiedene Codes gegeneinander auswerten können, um zu sehen, welcher schneller ist. Dann sehen wir, wie wir ein R-Paket erstellen und es auf GitHub und CRAN hochladen können. Danach schauen wir uns an, wie man eine generische S3-Funktion und objektorientierten Code zusammen mit dem Grundkonzept schreibt. Am Ende werden wir einige Zeit mit SQL verbringen und sehen, wie wir es in R verwenden können, um Daten von und zu einer MariaDB-Datenbank zu lesen und zu schreiben.

Herbst 2021: Fort­ge­schrit­tene Sta­tis­tik (BA). Syllabus Link zur Vorlesung

Ein Grossteil der Politikwissenschaft umfasst die statistische Modellierung. Zum Beispiel haben wir ein Ergebnis (z.B. Sozialausgaben) und versuchen dies mit Hilfe einer Reihe von Prädiktorvariablen (z.B. Stärke der linken Partei) zu erklären. Von allen statistischen Modellen bleibt die lineare Regressionsanalyse das Arbeitspferd der Politikwissenschaft. In diesem Modul lernen die Studierenden dieses Modell und seine Erweiterungen kennen. Der Schwerpunkt liegt auf der Formulierung von Modellen, deren Programmierung in R, der Diagnose von Annahmen und der Interpretation und Kommunikation von Ergebnissen. Praktische Beispiele werden während des gesamten Kurses verwendet.

Frühling 2021: Webprogrammierung und Datenvisualisierung (MA). Syllabus Link zur Vorlesung

Der Kurs bietet eine Einführung in die Webentwicklung. Zuerst nehmen wir HTML durch, welches die Grundlage des Webs ist. Anschliessend besprechen wir, wie mit CSS die Webseite gelayoutet werden kann und zwischen mobilem und Desktop-Design unterschieden werden kann. Nach dieser Einführungen tauchen wir in PHP und SQL ein, um einen Einblick in die Backend Programmierung zu erhalten. Am Schluss des Seminars werden wir uns mehrere Wochen mit der Front-End Entwicklung beschäftigen und dazu JavaScript lernen. Der Schwerpunkt dabei wird auf der JavaScript Bibliothek D3 liegen und wir lernen, wie damit interaktive Grafiken/Karten erstellt werden können. Als Leistungsnachweis müssen die Teilnehmer eine eigene Webseite programmieren mit einen Blogbeitrag und einer interaktiven Grafik. Mit der Webseite kann bereits in den ersten Wochen begonnen werden. Dadurch können die neu gelernten Fähigkeiten direkt angewendet werden. Der Kurs fordert viel Einsatz der Studierenden auch während dem Semester, da programmieren nur mit viel üben erlernt werden kann.

Herbst 2020: R Programming Skills (MA) (in Englisch). Syllabus Link zur Vorlesung

Dieser Kurs gibt eine Einführung ins Programmieren und Informatik. Das Ziel ist es, besseren Code in R zu schreiben und die Fähigkeit zu besitzen, nützliche Funktionen mit der ganzen R Community zu teilen. Wir starten mit Basiskonzepten (Sequenz, Verzweigung, Schlaufe) und lernen wann und wie man eine Funktion schreibt. Wir schauen uns dann an, wie wir effizienten und parallelen Code schreiben können, um den den Code schneller zu machen. Wir schauen uns ein Tool an mit dem verschiedene Codes gegeneinander getestet werden können, um zu sehen, welche davon am schnellsten ist. Wir schauen uns anschliessend an, wie man ein R Package erstellen kann und dieses auf GitHub und CRAN bereitstellen kann. Danach schauen wir, wie wir eine generische S3 Funktion  schreiben können und die Grundlagen von objektorientiertem Programmieren. Am Ende werden wir uns mit SQL beschäftigen und wie man es aus R verwenden kann und Daten aus einer MariaDB Datenbank lesen zu können und Daten hineinschreiben können.

Frühling 2020: Web­pro­gram­mie­rung und Daten­vi­sua­li­sie­rung (MA). Syllabus Link zur Vorlesung

Der Kurs bietet eine Einführung in die Webentwicklung. Zuerst nehmen wir HTML durch, welches die Grundlage des Webs ist. Anschliessend besprechen wir, wie mit CSS die Webseite gelayoutet werden kann und zwischen mobilem und Desktop-Design unterschieden werden kann. Nach dieser Einführungen tauchen wir in PHP und SQL ein, um einen Einblick in die Backend Programmierung zu erhalten. Am Schluss des Seminars werden wir uns mehrere Wochen mit der Front-End Entwicklung beschäftigen und dazu JavaScript lernen. Der Schwerpunkt dabei wird auf der JavaScript Bibliothek D3 liegen und wir lernen, wie damit interaktive Grafiken/Karten erstellt werden können. Als Leistungsnachweis müssen die Teilnehmer eine eigene Webseite programmieren mit einen Blogbeitrag und einer interaktiven Grafik. Mit der Webseite kann bereits in den ersten Wochen begonnen werden. Dadurch können die neu gelernten Fähigkeiten direkt angewendet werden. Der Kurs fordert viel Einsatz der Studierenden auch während dem Semester, da programmieren nur mit viel üben erlernt werden kann.

Herbst 2019: R Programming Skills (MA) (in Englisch). Syllabus Link zur Vorlesung

Dieser Kurs gibt eine Einführung ins Programmieren und Informatik. Das Ziel ist es, besseren Code in R zu schreiben und die Fähigkeit zu besitzen, nützliche Funktionen mit der ganzen R Community zu teilen. Wir starten mit Basiskonzepten (Sequenz, Verzweigung, Schlaufe) und lernen wann und wie man eine Funktion schreibt. Wir schauen uns dann an, wie wir effizienten und parallelen Code schreiben können, um den den Code schneller zu machen. Wir schauen uns ein Tool an mit dem verschiedene Codes gegeneinander getestet werden können, um zu sehen, welche davon am schnellsten ist. Wir schauen uns anschliessend an, wie man ein R Package erstellen kann und dieses auf GitHub und CRAN bereitstellen kann. Danach schauen wir, wie wir eine generische S3 Funktion  schreiben können und die Grundlagen von objektorientiertem Programmieren. Am Ende werden wir uns mit SQL beschäftigen und wie man es aus R verwenden kann und Daten aus einer MariaDB Datenbank lesen zu können und Daten hineinschreiben können.

Frühling 2019: Web­pro­gram­mie­rung und Daten­vi­sua­li­sie­rung (MA). Syllabus Link zur Vorlesung

Der Kurs bietet eine Einführung in die Webentwicklung. Zuerst nehmen wir HTML durch, welches die Grundlage des Webs ist. Anschliessend besprechen wir, wie mit CSS die Webseite gelayoutet werden kann und zwischen mobilem und Desktop-Design unterschieden werden kann. Nach dieser Einführungen tauchen wir in PHP und SQL ein, um einen Einblick in die Backend Programmierung zu erhalten. Am Schluss des Seminars werden wir uns mehrere Wochen mit der Front-End Entwicklung beschäftigen und dazu JavaScript lernen. Der Schwerpunkt dabei wird auf der JavaScript Bibliothek D3 liegen und wir lernen, wie damit interaktive Grafiken/Karten erstellt werden können. Als Leistungsnachweis müssen die Teilnehmer eine eigene Webseite programmieren mit einen Blogbeitrag und einer interaktiven Grafik. Mit der Webseite kann bereits in den ersten Wochen begonnen werden. Dadurch können die neu gelernten Fähigkeiten direkt angewendet werden. Der Kurs fordert viel Einsatz der Studierenden auch während dem Semester, da programmieren nur mit viel üben erlernt werden kann.

Herbst 2018: R Pro­gramm­ing Skills (MA) (in Englisch). Syllabus Link zur Vorlesung

Dieser Kurs gibt eine Einführung ins Programmieren und Informatik. Das Ziel ist es, besseren Code in R zu schreiben und die Fähigkeit zu besitzen, nützliche Funktionen mit der ganzen R Community zu teilen. Wir starten mit Basiskonzepten (Sequenz, Verzweigung, Schlaufe) und lernen wann und wie man eine Funktion schreibt. Wir schauen uns dann an, wie wir effizienten und parallelen Code schreiben können, um den den Code schneller zu machen. Wir schauen uns ein Tool an mit dem verschiedene Codes gegeneinander getestet werden können, um zu sehen, welche davon am schnellsten ist. Wir schauen uns anschliessend an, wie man ein R Package erstellen kann und dieses auf GitHub und CRAN bereitstellen kann. Danach schauen wir, wie wir eine generische S3 Funktion  schreiben können und die Grundlagen von objektorientiertem Programmieren. Am Ende werden wir uns mit SQL beschäftigen und wie man es aus R verwenden kann und Daten aus einer MariaDB Datenbank lesen zu können und Daten hineinschreiben können.

Frühling 2018: Web­ent­wick­lung für Daten­jour­na­lis­ten (MA). Syllabus Link zur Vorlesung

Der Kurs bietet eine Einführung in die Webentwicklung. Zuerst nehmen wir HTML durch, welches die Grundlage des Webs ist. Anschliessend besprechen wir, wie mit CSS die Webseite gelayoutet werden kann und zwischen mobilem und Desktop-Design unterschieden werden kann. Nach dieser Einführungen tauchen wir in PHP und SQL ein, um einen Einblick in die Backend Programmierung zu erhalten. Am Schluss des Seminars werden wir uns mehrere Wochen mit der Front-End Entwicklung beschäftigen und dazu JavaScript lernen. Der Schwerpunkt dabei wird auf der JavaScript Bibliothek D3 liegen und wir lernen, wie damit interaktive Grafiken/Karten erstellt werden können. Als Leistungsnachweis müssen die Teilnehmer eine eigene Webseite programmieren mit einen Blogbeitrag und einer interaktiven Grafik. Mit der Webseite kann bereits in den ersten Wochen begonnen werden. Dadurch können die neu gelernten Fähigkeiten direkt angewendet werden. Der Kurs fordert viel Einsatz der Studierenden auch während dem Semester, da programmieren nur mit viel üben erlernt werden kann.

Herbst 2017: Fortgeschrittene Statistische Modelle in der Politischen Analyse mit R (MA) (in Englisch). Syllabus Link zur Vorlesung

In diesem Kurs werden fortgeschrittene Methoden diskutiert und in R angewendet. Besprochen werden Multilevel Analyse, Time-Series, Panelregression und Time-Series Cross-Sectional. Davor schauen wie man mit Matrix Berechnungen eine Lineare Regression rechnen kann und wie man es mit Maximum Likelihood Schätzung macht. Beides dient zum grundlegenden Verständnis dieser beiden Methoden. Während diesen beiden Methoden werden wir auch anschauen, wie man eine Funktion in R in eine Bibliothek verpacken kann.

Herbst 2016: Modelle in R und ihre Interpretation (MA) (in Englisch). Syllabus

Dieser Kurs lehrt wie man Modelle in R schätzt und wie man sie mit Worten und Grafiken interpretiert. Der Hauptfokus dieses Kurses liegt bei der logistischen Regression und ordinale logistische Regression, wie man diskrete Änderungen berechnet und sie graphisch darstellt. Am Ende des Seminars werden weitere Modelle diskutiert.

Fachartikel / Seminararbeiten

Schlegel, Benjamin (2015): Stimmbeteiligung der jungen Wähler (Seminararbeit MA)

Schlegel, Benjamin (2014): Der Einfluss von Bildung und Beruf auf die Einstellung zur Globalisierung (Bachelorarbeit)

Diese Bachelorarbeit untersucht den Einfluss von Bildung und Beruf auf die Einstellung zur Globalisierung. Mit der Annahme der sog. Masseneinwanderungsinitiative gewann dieses Thema an Brisanz und Aktualität. Als Methode wird die geordnete logistische Regression zusammen mit vorausgesagten Wahrscheinlichkeiten verwendet. Es zeigt sich, dass das Bildungsniveau einen hohen Einfluss auf die Einstellung zur Globalisierung hat. Beim Beruf zeigt sich, dass es keine Rolle spielt, wie stark der Arbeitsplatz ausgelagert werden kann. Hingegen ist der Einfluss der Arbeitslosigkeit in der Berufsgruppe sehr stark. So sind Serviceangestellte viel stärker für Neuverhandlungen bei der Personenfreizügigkeit als zum Beispiel Pflegefachpersonen. Es zeigt sich zudem, dass der Einfluss der Arbeitslosigkeit in der Branche höher ist als der Bildungsgrad der Person. In Berufsgruppen mit hoher Arbeitslosigkeit zeigt sich, dass der Einfluss der Bildung insignifikant wird.

Schlegel, Benjamin E. (2013): Das duale Bildungssystem Deutschlands und der Schweiz (Essay in Vertiefung Schweizer Politik BA)