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VHB ProDok Kurse

Machine Learning

The course exposes participants to recent developments in the field of machine learning and discusses their ramifications for business and economics. Machine learning comprises theories, concepts, and algorithms to infer patterns from observational data. The prevalence of data (“big data”) has led to an increasing interest in the corresponding methodology to leverage existing data assets for improved decision-making and business process optimization. Concepts such as business analytics, data science, and artificial intelligence are omnipresent in decision-makers’ mindset and ground to a large extent on machine learning. Familiarizing course participants with these concepts and enabling them to purposefully apply cutting-edge methods to real-world decision problems in management, policy development, and research is the overarching objective of the course. Accordingly, the course targets Ph.D. students and young researchers with a general interest in algorithmic decision-making and/or concrete plan to employ machine learning in their research. A clear and approachable explanation of relevant methodologies and recent developments in machine learning paired with a batterie of practical exercises using contemporary software libraries of (deep) machine learning will ready participants for design-science or empirical-quantitative research projects.

 

Date:

23. – 26. April 2024

Location:

Harnack-Haus Tagungsstätte der Max-Planck-Gesellschaft
Ihnestr. 16-20
14195 Berlin

The course will be offered over a four-day period comprising lecture, tutorial, and discussion sessions.

 

Course Language:

English

 

Lecturer:

Prof. Dr. Stefan Lessmann
Humboldt-Universität zu Berlin

Registration:

Click for information on fees, payment and registration,

or email us: prodok@vhbonline.org.

Registration Deadline: 24. März 2024

VHB ProDok Kurse

Design Science

Abstract and Learning Objectives

Design Science Research (DSR) is a promising research paradigm that intends to generate knowledge on the design of innovative solutions to real-world problems. As such, DSR is specifically useful in contributing to the solution of societally and practically relevant challenges. At the same time, matured methodological foundations are available today, specifically supporting publishing DSR research both at conferences and top-tier journals.

This course gives an introduction to Design Science Research (DSR). It focuses on planning and conducting design science research on Ph.D. level. It is intended to provide state-of-the art methodological competences for all Ph.D. students in business whose research is not solely descriptive/explanatory, but also comprises components where artefacts are purposefully designed and evaluated.

While Design Science Research is very common in Information Systems research, purposeful artefact design and evaluation are found in many other business research fields like, e.g., General Management, Operations Management/Management Science, Accounting/Controlling, Business Education, or Marketing. Although Design Science is often conducted implicitly, the methodological discourse in the Information Systems has led to a high level of reflection and to the availability of a large number of reference publications and cases, so that examples and cases will often originate from this domain. It should however be noted that Design Science as a paradigm is applicable and is used in nearly all fields of business research. As a consequence, this class is not only part of the Information Systems ProDok curriculum, but intentionally being positioned as cross-domain class.

The goal of the course is to provide Ph.D. students with insights and capabilities that enable them to plan and conduct independent Design Science research. To achieve this goal, students will engage in a number of activities in preparation and during this four-day course, including preparatory readings, lectures, presentations, project work, and in-class discussions. The course format offers an interactive learning experience and the unique opportunity to obtain individualized feedback from leading IS researchers as well as develop preliminary research designs for their own Ph.D. projects.

Date:

22. April bis 3. Mai 2024

Face to face time: Mo, Tue, Wed, Fr, Tue, Fr,

Location:

DIGITAL COURSE
offline: ca. ten days for reading, preparation, decentral group work between April 8 and
May 2, 2024

online: six half days between April 22 – May 3, 2024

Language:

English

Instructor:

Prof. Dr. Jan vom Brocke

Registration:

Click for information on fees, payment and registration.
or email us: prodok@vhbonline.org.

As this course is offered as an digital course, the participation fee is reduced by 160 Euro.

Registration Deadline: March 24, 2024

Doktorandenkurs “Umgang mit fehlenden Daten”

Kursname: Umgang mit fehlenden Daten

Informationen: Der Kurs ist interdisziplinär ausgerichtet und kann von allen Promovierenden besucht werden, die im Studium zumindest Grundkenntnisse klassischer multivariater Datenanalyseverfahren (lineare / generalisierte lineare Modelle) erworben haben. Der Fokus des Kurses liegt auf der praktischen Anwendung. Statistische Grundlagen (z.B. Markov Chain Monte Carlo) werden nur insoweit behandelt, wie sie zum Verständnis der Methode und für die adäquate Anwendung der jeweiligen Verfahren notwendig ist.

Dozent: Dr. Kristian Kleinke, Uni Siegen, Department of Psychology

Datum: Montag, 04.03.2024 und Montag, 18.03.2024

Uhrzeit: 9.00 – 17.00 Uhr

Kursformat: Online-Seminar

Anmeldung: Email an meisterc@hsu-hh.de bis zum 02.03.2024

Weitere Kursinformationen:

Ablauf:

Am ersten Kurstag wird eine umfassende Einführung in die Problematik fehlender Werte bei der Analyse sozialwissenschaftlicher Datensätze gegeben. Verschiedene Ansätze zur Behandlung fehlender Werte werden vorgestellt und deren Vor- und Nachteile diskutiert.

Der Fokus des zweiten Kurstages ist die praktische Anwendung. Teilnehmende sind herzlich eingeladen, hier auch eigene Daten mitzubringen und an eigenen kleineren Problemstellungen zu arbeiten.

Zusätzlich besteht im Anschluss an den zweiten Kurstag noch die Möglichkeit, die begonnene Arbeit an einer konkreten Problemstellung weiterhin beratend zu begleiten.

Inhalte:

Tag 1

– Missing-data-Muster und Mechanismen

– Diagnostik selektiver Missing-Data-Prozesse

– Überblick über verschiedene Ansätze zur Behandlung fehlender Werte (u.a., ad hoc Verfahren, maximum likelihood, Gewichtung)

– Eine Einführung in die (Bayes’sche) Multiple Imputation (MI)

 

Tag 2: Praktische Anwendung

– MI unter Annahme multivariat normal verteilter Daten

– MI basierend auf (generalisierten) linearen Modellen

– MI bei Paneldaten

– robustere MI-Ansätze (wenn parametrische Annahmen verletzt sind)

Voraussetzungen:

– Grundkenntnisse in klassischen multivariaten Verfahren (lineare Modelle, generalisierte lineare Modelle

– Wünschenswert, aber nicht notwendig: R-Grundkenntnisse

Vorbereitung:

Um während des Kurses Zeit zu sparen, installieren Sie bitte vorab folgende Software:

1) Blimp, kostenlos erhältlich unter https://www.appliedmissingdata.com/blimp

Sollten Sie im Rahmen Ihres Promotionsvorhabens auch Modelle für Zähldaten spezifizieren wollen, dann müssten Sie bitte auch zusätzlich die Beta-Version installieren.

2) eine aktuelle R-Version, erhältlich unter https://cloud.r-project.org (für die Installation einiger Zusatzpakete benötigt man ggf. unter Windows auch die “R-tools”, die ebenfalls unter dieser Seite erhältlich sind)

3) Optional: Eine aktuelle Version von Rstudio (Desktop), kostenlos erhältlich unter https://posit.co/download/rstudio-desktop/

Sofern Sie auf Ihrem (Dienst-)Rechner keine Administratorenrechte haben sollten, bitten Sie Ihre Systemadministratoren vorab, o.g. Software zu installieren.

Literatur:

Als Begleitlektüre zum Kurs / zur Vertiefung werden folgenden Bücher empfohlen

1) Van Buuren, S. (2018). Flexible imputation of missing data (2nd ed.). CRC.

Das Buch ist kostenlos online lesbar unter: https://stefvanbuuren.name/fimd/

2) Enders, C. K. (2022). Applied missing data analysis (2nd ed.). Guilford.

3) Kleinke, K., Reinecke, J., Salfrán, D., & Spiess, M. (2020). Applied multiple imputation. advantages, pitfalls, new developments and applications in R. Springer.

Call for Papers: SOEP 2024 – 15th International German Socio-Economic Panel User Conference

Please consider SOEP’s call for papers for SOEP2024, with a submission deadline of February 5th, 2024!

This year, the 15th International German Socio-Economic Panel User Conference (SOEP2024 – 40 years of SOEP) will be held in Berlin on July 4-5, 2024, at the Berlin-Brandenburg Academy of Sciences and Humanities (BBAW). The conference provides researchers who use the SOEP (including the SOEP part of the Cross-National Equivalent File (CNEF), SOEP-IS, SOEP-EU-SILC Clone, and LIS/LWS data) with the opportunity to present and discuss their work with their peers. Researchers of all disciplines (e.g., economics, demography, geography, political science, public health, psychology, and sociology) and all qualification levels are invited to submit a short abstract.

We particularly welcome contributions examining the individual and collective responses to a changing world. In addition, we encourage submissions beyond this thematic focus, particularly submissions using the longitudinal features of SOEP and papers on survey methodology and cross-national comparative analysis.

Keynote Speakers are:
Simon Jäger | MIT / USA
Jutta Mata | University of Mannheim / Germany

Scientific Committee:
– Charlotte Bartels, SOEP/DIW Berlin
– Adriana Cardozo Silva, SOEP/DIW Berlin
– Markus M. Grabka, SOEP/DIW Berlin
– Nico Pestel, ROA at Maastricht University (Netherlands)
– Christian Schluter, Aix-Marseille Université (France)
– Carsten Schröder, SOEP/DIW Berlin and Freie Universität Berlin
– Cortnie Shupe, Consumer Financial Protection Bureau | CFPB (USA)
– Luca Stella, Freie Universität Berlin

Please submit electronic versions of abstracts (up to 300 words) no later
than February 5, 2024, to: soep2024@diw.de

Submitters will be notified by March 4, 2024, approximately, on whether their paper has been accepted.

For more information on the conference and the Call for Papers document, please refer to www.diw.de/soep2024

Please feel free to forward this information to your networks and interested colleagues!
We are looking forward to your submissions.

VHB ProDok Kurse

Experimental Research and Behavioral Decision Making

Concepts in behavioral economics such as loss aversion, anchoring, overconfidence and reciprocity are increasingly used to explain deviations from rational behavior in economic decisions. In this PhD course, basic models of behavioral economics and theories used to explain behavior that differs from standard economic assumptions are presented and imparted based on experimental studies. For this purpose, the essential methodological foundations of experimental economic research are first introduced, anchored in scientific theory, and delimited from experimental research of neighboring disciplines. In the further course, experimental studies in particular from the fields of economics and management research will be extensively reviewed and discussed in order to present the concepts of behavioral economics, their advancement to explain economic decisions and their wide applications in policies and programs. In order to directly apply the acquired knowledge, the participants will elaborate in small groups a research question to which they develop their own experimental design, write instructions and derive potential predictions about the behavioral outcome.  Each group will present their work in plenary on the last day of the course. Along with lectures about behavioral and experimental research, there will be an introduction to programming with oTree within several tutorials. The lectures about oTree will give participants a fine overview and first experience with the programming language that is expected to be extremely helpful in programming experiments for future experimental studies in the PhD career.

Date:

March 25 – 28, 2024

Location:

Paderborn University
Warburger Strasse 100
33098 Paderborn

Room: Q 1.219

 

Language:

English

Lecturers:

Paderborn University

Paderborn University

Registration:

Click for information on fees, payment and registration,
or email us: prodok@vhbonline.org.

Registration deadline: February 25, 2024

VHB ProDok Kurse

Data Science as a Research Method

The course is targeted at PhD students and young researchers who want to apply data science methods in their research. It covers various data preparation, statistical modeling, and visualization techniques for extracting knowledge from the vast and complex data sets that have emerged in business over the past years. The learning objective of the course is to enable participants to apply these techniques in design-oriented and/or quantitative empirical research projects.

 

Date:

19.-22.02.2024

Location:

Universität Paderborn
LS für Wirtschaftsinformatik, insb. Data Analysis
Warburger Str. 100
33098 Paderborn

Raum: Q2.219

Course Language:

English

 

Lecturer:

https://wiwi.uni-paderborn.de/dep3/mueller/team/

oliver.mueller@uni-paderborn.de

Registration:

Click for information on fees, payment and registration,
or email us: prodok@vhbonline.org.

Registration Deadline: 21. Januar 2024

VHB ProDok Kurse

Qualitative Analyse multimodaler und visueller Daten

Obgleich in der interpretativen Managementforschung ein breiter Konsens darüber herrscht, dass organisationale Wirklichkeiten und deren Umwelten durch komplexe Amalgame verbaler, visueller, materieller und anderer kommunikativer Artefakte konstruiert und konstituiert werden, und dass ästhetische, affektive, und sensorische Faktoren gleichwertig neben kognitiven Elementen der sozialen Welt stehen, fokussiert die empirische Forschung dennoch primär auf verbale (oder verbalisierte) Aspekte von Beobachtungen, Interviews und organisationalen Texten.

Dieser Kurs richtet sich an Nachwuchswissenschaftler:innen, die daran interessiert sind, erste Erfahrungen mit visueller und multimodaler Analyse zu sammeln. Unter Multimodalität wird dabei die Kombination und Integration verschiedener Kommunikationsmodi verstanden (z.B. Vortragsfolien oder Werbevideos als Kombination von verbalen, visuellen und ggf. auditiven Elementen). Grundlegendes Ziel des Kurses ist es, die Teilnehmer:innen dazu zu befähigen, in ihren Forschungsdesigns verschiedene Formen kommunikativ produzierter Daten zu berücksichtigen und diese Designs zielgerichtet unterschiedlichem Datenmaterial anzupassen. Dazu werden die Teilnehmer:innen über Basisliteratur an die Thematik herangeführt, diskutieren mit den Kursleiter:innen vertieft die Designs publizierter Forschungsarbeiten, führen in Gruppen kurze Analyseübungen durch und reflektieren kritisch über die Verwendung multimodaler Designs für die eigenen Dissertationsprojekte.

Nach Abschluss des Kurses sind die Studierenden dazu befähigt:

  • verschiedene theoretische Grundlagen visueller und multimodaler Forschung zu verstehen, zu vergleichen, und kritisch zu diskutieren;
  • die Sinnhaftigkeit der Verwendung visueller und multimodaler Daten für verschiedene Fragestellungen zu reflektieren und zu argumentieren;
  • das Repertoire an etablierten Forschungspraktiken in Bezug auf deren Anwendbarkeit für spezifische Forschungsprojekte zu evaluieren und anzuwenden;
  • die spezifischen Herausforderungen und Limitationen visueller und multimodaler Forschung realistisch einzuschätzen; und
  • die vorangegangenen Punkte auf die eigenen Materialien praktisch anzuwenden.

Zeitraum:

20.  bis 23. Februar 2024

Veranstaltungsort:

WU (Wirtschaftsuniversität Wien)
Welthandelsplatz 1
1020 Wien

Alle Kurseinheiten finden in Sitzungssaal 6 statt (https://campus.wu.ac.at/?q=AD.0.122 )

Sprache:

Deutsch

Referenten:

am Institut für Organization Studies, Department für Management, WU Wien
(https://www.wu.ac.at/orgstudies/staff-faculty/dennis-jancsary/ )

Kompetenzzentrum für empirische Forschungsmethoden der WU Wien
(https://www.wu.ac.at/methods/team/ )

Anmeldung:

Klicken Sie hier für Informationen zu Gebühren, Zahlung und Anmeldung,
oder schreiben Sie uns eine E-Mail: prodok@vhbonline.org.

Anmeldefrist: 21. Januar 2024

VHB ProDok Kurse

Methods of Interviewing

Dieser Kurs richtet sich an NachwuchswissenschaftlerInnen der Betriebswirtschaftslehre, die in ihrer Forschung qualitative Interviews einsetzen wollen und bisher wenig/keine Erfahrung damit gesammelt haben.

Inhalt des Workshops sind die methodologische Fundierung und praktische Anwendung qualitativer Interviews. Er enthält Input seitens der beiden Workshop-Leiter/in, praktische Übungen sowie den Einbezug der Forschungsprojekte von Teilnehmenden. Grundlegendes Ziel dieses Kurses ist es, den TeilnehmerInnen theoretische und methodische Grundlagen in der Entwicklung, Durchführung und Analyse qualitativer Interviews in der Managementforschung zu vermitteln.

In dem Kurs werden folgende Themenblöcke behandelt:

  • Wissenschaftstheoretische Verortung des qualitativen Interviews als Methode der Datengenerierung
  • Ziele und Einsatzzwecke qualitativer Interviews
  • Planung, Durchführung und Nachbearbeitung von Interviews
  • Analyse und Niederschrift qualitativer Studien anhand Interview-basierter Daten

Zeitraum:

27. Februar – 1. März 2024

Veranstaltungsort:

Gäste- und Tagungshaus “Am Glockengarten”
Glockenstraße 8
14163 Berlin

Sprache:

Deutsch

Referenten:

ICN Business School
olivier.berthod@icn-artem.com

FAU Erlangen-Nürnberg
manuel.nicklich@fau.de

Anmeldung:

Klicken Sie hier für Informationen zu Gebühren, Zahlung und Anmeldung,
oder schreiben Sie uns eine E-Mail: prodok@vhbonline.org.

Anmeldefrist: 28. Januar 2024

VHB ProDok Kurse

Qualitative Research Methods

This course is designed for doctorate students in business administration who want to use qualitative methods in their research. The basic goal of this course is to provide participants with the methodological foundations and advanced knowledge in qualitative research in business. After attending the course, participants should be able to

  • understand the philosophical and methodological foundations of qualitative research and to classify, differentiate and choose different qualitative research methods;
  • assess goals and purposes, as well as strengths and weaknesses of qualitative research;
  • understand and raise key questions for planning and preparing a qualitative research design, data collection and analysis;
  • identify, analyze and manage core issues during the planning, execution, analysis and writing of qualitative studies;
  • to differentiate rigorous from non-rigorous qualitative management research.

Date:

12th – 15th March 2024

Location:

Harnack-Haus
Ihnestr. 16-20
14195 Berlin

Course Language:

German / English

Lecturers:

Europa-Universität Viadrina Frankfurt (Oder)

Leuphana Universität Lüneburg

Registration:

Click for information on fees, payment and registration,

or email us: prodok@vhbonline.org.

Registration deadline: February 11, 2024

Bamberg Graduate School of Social Sciences: Starter Scholarship (Deadline: 15 March 2024)

It is now possible to apply for 2 Starter Scholarships for Doctoral Candidates and become a regular member of the Graduate School.

Deadline for applications: 15 March 2024.

The scholarships are available from 01 October 2024 for the duration of one year. We invite highly qualified graduates from the fields of Sociology, Psychology, Educational Science, Political Science, Labour and Educational Economics, Demography and Statistics.

You can find more information on our website: https://www.uni-bamberg.de/en/bagss/application/starter-scholarships/