Der Umgang der sieben großen Parteien mit der Digitalisierung bei der Bundestagswahl 2017. Ein Beitrag zur "Political Data Science"

Auteurs

• Christian Ramspeck

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• Sciences politiques & Politique

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Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Politik - Politische Systeme - Politisches System Deutschlands, Note: 1,7, Hochschule für Politik München (Hochschule für Politik München), Veranstaltung: Politics of Big Data, Sprache: Deutsch, Abstract: Die folgende Arbeit analysiert den Umgang der sieben großen deutschen Parteien mit dem dem Thema "Digitalisierung" vor dem Hintergrund der Bundestagswahl 2017. Welchen Umgang pflegen die großen deutschen Parteien nun mit der Thematik der Digitalisierung und welche konkreten Erklärungsansätze gibt es dafür? Diesen Fragen möchte der Autor nachgehen. Leiten wird ihn dabei eine Forschungsfrage, die sich ebenfalls auf den oben angesprochenen Artikel der Welt bezieht: Welche Priorität räumen die großen deutschen Parteien in ihren inhaltlichen Ausrichtungen dem Thema Datenwissenschaft und Digitalisierung ein? Politikwissenschaftler wie Professor Dr. Simon Hegelich sprechen schon längst von einer "digitalen Revolution, die immer mehr Bereiche des öffentlichen Lebens erfasst". Zu seinem Forschungsfeld gehört die Verbindung von Politikwissenschaft und Computerwissenschaft, die in der Fachsprache "Political Data Science" genannt wird. Im Folgenden wird zunächst die Wahlprogramme für die Bundestagswahl 2017 von allen großen deutschen Parteien untersucht, analysiert und miteinander verglichen. Anschließend soll versucht werden, die Programme der behandelten politischen Parteien in einen Kontext mit politikwissenschaftlichen Erklärungsansätzen zu stellen, um der Frage auf den Grund zu gehen, warum diejenige Partei genau den dargestellten Ansatz wählt, sowohl qualitativ als auch quantitativ. Neben der Empirie, den Wahlprogrammen der Parteien für die Bundestagswahl 2017, den Konzepten, den Inhalten der Programme, soll somit auch der Bezug zur politikwissenschaftlichen Theorie nicht fehlen.

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• Année de publication: 2019
• Reliure: (souple)