Bericht: Summer School on Complexity Economics, Behavioral Economics and Data Science (02.-04. September 2019)

Aufgrund der steigenden Komplexität ökonomischer Prozesse geraten klassische Theorien und Methoden der Lehrbuchökonomie zunehmend an die Grenzen ihrer Erklärungskraft. Daher steigt das Interesse unter Studierenden und Promovierenden an neuen Forschungsmethoden innerhalb der Wirtschaftswissenschaften, wie Agentenbasierte Modellierung (ABM), Experimente und Data Science.[1] Im Rahmen unserer Summer School „Summer School on Complexity Economics, Behavioral Economics and Data Science“ vom 02. bis 04. September erhielten die Teilnehmerinnen und Teilnehmern in drei separaten Kursen eine Einführung in die Verhaltensökonomik, Agentenbasierte Modellierung und Text-Mining. Es war die erste Summer School, die vom Netzwerk ökonomische Bildung und Beratung ausgerichtet wurde. Sämtliche Kurse der Summer School wurden auf Englisch abgehalten.

 

Mit 47 Teilnehmenden stieß die Summer School auf großes Interesse unter den Studierenden und Promovierende. Die Summer School begann mit einer Begrüßung durch den Hauptorganisator, Tom Bauermann (Ruhr-Universität Bochum), und den Vereinsvorsitzenden, Michael Roos (Ruhr-Universität Bochum). Anschließend begann die Summer School mit einer allgemeinen Einführung in die Wissenschaftstheorie und die philosophischen Grundlagen der wissenschaftlichen Methodologie durch Claudius Gräbner. Ziel war es, den Teilnehmenden ein Verständnis dafür zu vermitteln, warum viele verschiedenen Denkansätze und Betrachtungsweisen in der modernen VWL benötigt werden. Von Montagnachmittag bis Mittwochabend nahmen die Studierenden und Promovierenden an ihren jeweiligen Kursen zu Verhaltensökonomik, Agentenbasierter Modellierung und Text-Mining teil. Im Kurs Behavioral Economics gaben Christian Cordes (Universität Bremen) und Wolfgang Luhan (University of Portsmouth) eine Einführung in die Verhaltensökonomik, in dem sie u.a. Alternativen zum Rational-Choice-Ansatz besprachen, basierend auf Erkenntnissen zu Entscheidungen unter Risiko, Präferenzanomalien und den kulturellen Grundlagen für unsere Entscheidungsfindung. In ihrem Kurs gaben Michael Roos und Tom Bauermann eine Einführung in die Agentenbasierte Modellierung und Komplexitätsökonomik. Neben den Grundlagen und Konzepten der Komplexitätsökonomik erhielten die Teilnehmenden eine Einführung in die Software Netlogo und lernten Grundlagen der Programmierung kennen. Im dritten Kurs, Text Mining, erläuterte Ulrich Fritsche (Universität Hamburg) die Grundlagen der relativ jungen Disziplin Data Science mit besonderem Fokus auf Text-Mining. Die Teilnehmenden lernten, u.a., Techniken wie Web-Crawling, Lexikometrie und (Un-)Überwachtes Lernen ((Un-)Supervised Learning) im Bereich Text Mining. Der Kurs nutze die Statistik-Software R.

Am Ende jeden Tages kamen alle Teilnehmenden im Abschlusspodium zusammen und besprachen gemeinsam die Tagesthemen ihrer Kurse. Abgerundet wurde die Summer School durch ein gemeinsames Abendessen am Mittwochabend, bei dem sich die Teilnehmenden und Lehrenden austauschen konnten.

Das Netzwerk Ökonomische Bildung und Beratung bedankt sich bei allen Beteiligten für den großen Erfolg dieser Summer School. Wir freuen uns sehr über die zahlreiche Teilnahme und die positive Resonanz durch die Teilnehmerinnen und –teilnehmer. Wir freuen uns, die Summer School bald wiederholen zu können.

 

 

 


[1] Bauermann, Tom, Michael Roos und Johanna Meier, Neues ökonomisches Denken in der DoktorandenausbildungWelche Faktoren fördern neues ökonomisches Denken bei Nachwuchswissenschaftler_innen?, FGW-Publikation 11, < http://www.fgw-nrw.de/fileadmin/user_upload/Impuls-NOED-11-Roos-2019_02_05-web.pdf>, Stand: 01.08.2019.

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