Datengesteuerte chinesische Geschichte: 1700 bis zur Moderne

Um den Aufstieg des modernen Chinas zu verstehen, müssen wir über traditionelle Erzählungen hinaus auf die tatsächlichen Daten in historischen Archiven schauen.Dieser Kurs führt einen quantitativen Ansatz zur Geschichte ein und zeigt, wie die Analyse großer Datenmengen unsere Wahrnehmung sozialer und wirtschaftlicher Veränderungen verändert. Sie lernen, die Entwicklung der chinesischen Gesellschaft von 1700 bis zum späten 20. Jahrhundert anhand eines vergleichenden Rahmens zu interpretieren.Durch die Untersuchung der Beweise hinter der Geschichte erhalten Sie eine klare Perspektive darauf, wie institutionelle Veränderungen, Bevölkerungstrends und soziale Mobilität die Nation geprägt haben. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der quantitativen Geschichte und der Archivdatenanalyse - Analyse der sozialen Mobilität und der demografischen Entwicklung in China über drei Jahrhunderte - Anwenden vergleichender Methoden zur Bewertung der Entwicklung Chinas neben globalen historischen Mustern - Erkunden Sie, wie große historische Datensätze verwendet werden, um traditionelle historische Erzählungen neu zu definieren - Üben Sie die Interpretation statistischer Daten zu Familienstrukturen und institutionellem Wachstum - Identifizieren Sie wichtige Wendepunkte in der modernen chinesischen Geschichte durch eine datenzentrierte Linse Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die Terminologie historischer Daten und grundlegende Forschungsmethoden, bevor Sie sich mit bestimmten Epochen und Datensätzen befassen.Sie lesen detaillierte Erklärungen und analysieren schriftliche Beispiele datenbasierter historischer Erkenntnisse, um Ihr Verständnis Schritt für Schritt aufzubauen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die sich für Geschichte, Sozialwissenschaften oder Datenanalyse interessieren, ohne dass ein Hintergrund in chinesischen Studien oder fortgeschrittenen Statistiken erforderlich ist. Beginnen Sie Ihre Reise in die quantitative Geschichte Chinas heute.