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Practices, Networks and Success in Creative Careers: Study of Inequalities using Large-scale Digital Behavioural Data

  • In the last decade, policy-makers around the world have turned their attention toward the creative industry as the economic engine and significant driver of employments. Yet, the literature suggests that creative workers are one of the most vulnerable work-forces of today’s economy. Because of the highly deregulated and highly individuated environment, failure or success are believed to be the byproduct of individual ability and commitment, rather than a structural or collective issue. This thesis taps into the temporal, spatial, and social resolution of digital behavioural data to show that there are indeed structural and historical issues that impact individuals’ and groups’ careers. To this end, this thesis offers a computational social science research framework that brings together the decades-long theoretical and empirical knowledge of inequality studies, and computational methods that deal with the complexity and scale of digital data. By taking music industry and science as use cases, this thesis starts off by proposing a novel gender detection method that exploits image search and face-detection methods. By analysing the collaboration patterns and citation networks of male and female computer scientists, it sheds lights on some of the historical biases and disadvantages that women face in their scientific career. In particular, the relation of scientific success and gender-specific collaboration patterns is assessed. To elaborate further on the temporal aspect of inequalities in scientific careers, this thesis compares the degree of vertical and horizontal inequalities among the cohorts of scientists that started their career at different point in time. Furthermore, the structural inequality in music industry is assessed by analyzing the social and cultural relations that breed from live performances and musics releases. The findings hint toward the importance of community belonging at different stages of artists’ careers. This thesis also quantifies some of the underlying mechanisms and processes of inequality, such as the Matthew Effect and the Hipster Paradox, in creative careers. Finally, this thesis argues that online platforms such as Wikipedia could reflect and amplify the existing biases.
  • Die Aufmerksamkeit politischer Entscheidungsträger weltweit richtet sich in den letzten 10 Jahren verstärkt auf die Kreativwirtschaft als signifikanter Wachstums- und Beschäftigungsmotor in Städten. Die Literatur zeigt jedoch, dass Kreativschaffende zu den gefährdetsten Arbeitskräften in der heutigen Wirtschaft gehören. Aufgrund des enorm deregulierten und stark individualisierten Umfelds werden Misserfolg oder Erfolg eher individuellen Fähigkeiten und Engagement zugeschrieben und strukturelle oder kollektive Aspekte vernachlässigt. Diese Arbeit widmet sich zeitlichen, räumlichen und sozialen Aspekten digitaler behavioraler Daten, um zu zeigen, dass es tatsächlich strukturelle und historische Faktoren gibt, die sich auf die Karrieren von Individuen und Gruppen auswirken. Zu diesem Zweck bietet die Arbeit einen computergestützten, sozialwissenschaftlichen Forschungsrahmen, der das theoretische und empirisches Wissen aus jahrelanger Forschung zu Ungleichheit mit computergestützten Methoden zum Umgang mit komplexen und umfangreichen digitalen Daten verbindet. Die Arbeit beginnt mit der Darlegung einer neuartigen Methode zur Geschlechtererkennung, welche sich Image Search und Gesichtserkennungsmethoden bedient. Die Analyse der kollaborativen Verhaltensweisen sowie der Zitationsnetzwerke männlicher und weiblicher Computerwissenschaftler*innen verdeutlicht einige der historischen Bias und Nachteile, welchen Frauen in ihren wissenschaftlichen Karrieren begegnen. Zur weiterfuhrenden Elaboration der zeitlichen Aspekte von Ungleichheit, wird der Anteil vertikaler und horizontaler Ungleichheit in unterschiedlichen Kohorten von Wissenschaftler*innen untersucht, die ihre Karriere zu unterschiedlichen Zeitpunkten begonnen haben. Im Weiteren werden einige der zugrunde liegenden Mechanismen und Prozesse von Ungleichheit in kreativen Berufen analysiert, wie der Matthew-Effekt und das Hipster-Paradoxon. Schließlich zeigt diese Arbeit auf, dass Online-Plattformen wie Wikipedia bestehenden Bias reflektieren sowie verstärken können.

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Metadaten
Author:Mohsen Jadidi
URN:urn:nbn:de:hbz:kob7-24116
Referee:Tobias Krämer
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of completion:2023/03/20
Date of publication:2023/03/20
Publishing institution:Universität Koblenz, Universitätsbibliothek
Granting institution:Universität Koblenz, Fachbereich 4
Date of final exam:2023/02/10
Release Date:2023/03/20
Number of pages:xii, 179 Seiten
Institutes:Fachbereich 4 / Institut für Informatik
Licence (German):License LogoEs gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG