Научно-исследовательский семинар - 3

2025/2026

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

5

Кредиты

Кто читает:

Школа коммуникаций

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

3-й курс, 1-4 модуль

Преподаватели

Альбицкий Павел Олегович

Бажуков Максим Олегович

Бачурина Нелли Сергеевна

Бульченко Наталья Васильевна

Гильфанов Булат Маратович

Гусева Полина Дмитриевна

Долгодворова Мария Александровна

Жигадло Константин Викторович

Камская Милена Александровна

Кожемякин Евгений Александрович

Ларкина Татьяна Юрьевна

Мальков Максим Дмитриевич

Орлова Анастасия Сергеевна

Сережкина Екатерина Васильевна

Сидоркина Александра Ильинична

Сидоров Кирилл Александрович

Трошин Даниил Юрьевич

Харламова Дарья Сергеевна

Программа дисциплины

Аннотация

В рамках курса НИС-3 в первом полугодии будут рассмотрены подходы к обработке естественного языка (NLP). Студенты получат представление об использовании моделей машинного обучения и нейронных сетей для задач NLP в сферах коммуникаций, рекламы, маркетинга и в исследованиях общественного мнения. Во втором полугодии студенты получат углубленные знания методологии качественных исследований, в частности, будут изучены методы этнографии, кейс-стади, тематического анализа, обоснованной теории и дискурс-анализа.

Цель освоения дисциплины

• Формирование у студентов третьего курса направления «Реклама и связи с общественностью» теоретических знаний и профессиональных компетенций, связанных с проведением научных исследований.

Планируемые результаты обучения

• Отличает базовый концептуальный аппарат дискурсивного анализа. Использует теории дискурса Лакло и Муфф, распознает ограничения этого подхода. Использует критический дискурс-анализ, распознает ограничения этого подхода. Использует дискурсивную психологию, распознает ограничения этого подхода. Использует нарративный анализ, распознает ограничения этого подхода.
• Использует знания и реализовывает навыки NLP (Natural Language Processing)-технологий и компьютерной лингвистики для обработки и анализа неструктурированных данных, необходимых для исследовательских, коммуникационных и маркетинговых задач.
• Сравнивает, различает и объясняет особенности исследовательских стратегий/методов в качественном полевом исследовании.
• Применяет обоснованную теорию или тематический анализ при анализе результатов качественного полевого исследования.
• Представляет полученные результаты качественного полевого исследования в формате плотного описания (описание + интерпретация).
• Разрабатывает дизайн качественного полевого исследования с учетом соблюдения этических принципов.
• Реализует структурирование эмпирических данных в формате дневника наблюдения.
• Реализует сбор эмпирических данных и доступ к полю с учетом его особенностей и наличию альтернатив коммуникации с информантами (наблюдаемыми).

Содержание учебной дисциплины

• Текст-майнинг
• Качественное полевое исследование
• Дискурс-анализ

Элементы контроля

• Аудиторная работа 3
  Аудиторная работа 3 оценивает активность студентов во время семинарских занятий на основе прочитанной им основной литературы к семинару. Например, преподаватель может организовать обсуждение прочитанной литературы или провести практикум, для успешного выполнения которого будут необходимы знания, полученные из литературы к семинару. Аудиторная работа студента может выражаться в применении и демонстрации знаний из прочитанной к семинару литературы в ходе выполнения какой-либо активности (например, студент выступает добровольцем в качестве участника ролевой игры, или с инициативой публичной демонстрации собственного решения задания, или при обращении преподавателя с вопросом демонстрирует глубокое овладение содержанием прочитанной литературы).

• Тесты 3
  Тесты 3 представляет собой тестирование овладения содержанием ОСНОВНОЙ литературы к семинару в дистанционной формате через Smart LMS (об изменении формата преподаватель сообщает заранее). Тестирование самостоятельной работы в Smart LMS будет производиться по определенным датам, которые оглашаются преподавателем не позднее чем за неделю. Тестовая сессия по определенному блоку семинаров проводится после прохождения этих семинаров всем курсом. Важно: Тестирование открывается в строго установленное время на 35 мин. Опоздание не приветствуется! Если студент приступил к тестированию с задержкой, это не дает ему оснований для компенсации времени. Студенты, не приступившие к тестированию, получают за тестовую сессию 0 баллов. О технических неполадках с системой следует информировать преподавателя в течение ДЕСЯТИ минут после официального времени начала тестовой сессии с помощью скринов экрана, если это сделано позже – претензии преподавателем не принимаются. Имеющиеся технические сложности необходимо фиксировать с помощью скринов, на которых обязательно отражается фамилия студента-владельца личного кабинета и текущее время.
• Проект 3
  Проект 3 представляет собой групповую работу – проведение качественного полевого исследования (прикладная этнография, кейс-стади, виртуальная этнография/нетнография) методом включенного наблюдения. Домашнее задание выполняется втроем.
• Активность 1-2
  Активность включает в себя решение квизов и ответы на семинарах. Предполагается 3 квиза. Проводятся в бумажном формате, содержатся тестовые вопросы, а также вопросы с краткими и развернутыми ответами на 10-15 минут. Итоговая за квизы представляет собой среднеарифметическую оценку. Оценка за тесты округляется до десятых, среднее арифметическое тоже округляется до десятых.
• Домашние задания 1-2
  Предполагается три домашних задания. Каждое из них – написание кода на языке Python и текстовых комментариев к нему, соединение пройденных функций и подходов в единую программу, решающую небольшие практические вопросы, анализ полученных результатов. Оценка за каждое Домашнее задание округляется до десятых. Итоговая за “Домашние задания 1-2” представляет собой среднеарифметическую оценку из трёх домашних заданий, округляется до десятых.
• Проект 1-2
  Групповой проект – исследование, касающееся специальности, которое использует инструменты текстового анализа, освоенные в рамках курса. Техническая часть представляется в виде тетрадки с кодом и комментариями. Результаты проекта представляются на защите в формате презентации. Оценка за проект округляется до десятых.
• Аудиторная работа 4
  Аудиторная работа 4 представляет собой оценку активности на семинарах по блоку "Дискурс-анализ". Оценка за активность выставляется за 4 занятия (обсуждения текстов, практические задания). Максимум за семинар – 2.5 балла (4*2.5=10).
• Домашнее задание 4
  Выбрать и сравнить дискурсы брендов на предмет общего и особенного в конструировании социальной реальности. Каждая группа должна выбрать тему и два бренда для сравнения. Бренды НЕ могут дублироваться в рамках одной группы. Продолжительность устной презентации – 20 минут. Число студентов в группе – 3-4. Презентации необходимо загрузить в облачную папку и отправить ссылку преподавателю к указанной дате. Темы (конкретные бренды в рамках темы следует определить самостоятельно): 1. Молочные продукты 2. Хлебобулочные изделия 3. Стиральный порошок 4. Гамбургер 5. Батарейка 6. Бытовая химия 7. Зубная паста 8. Шампунь 9. Мыло 10. Зубная щетка 11. Презервативы 12. Одежда 13. Обувь 14. Сотовая связь 15. Вино 16. Пиво 17. Чай 18. Кофе и кофейные напитки 19. Продукты питания для домашних животных 20. Косметика 21. Бытовая техника 22. Кровать 23. Мебель 24. Садовые принадлежности 25. Постельные принадлежности (одеяло, подушка, матрас) 26. Дезодорант 27. Парфюмерия 28. Телевизор 29. Смартфон 30. Очиститель воды 31. Легковой автомобиль 32. Модный журнал 33. Авиакомпания 34. Политическая партия 35. Политический лидер 36. Музыкальная группа, исполнитель/исполнительница 37. Дейтинговое приложение 38. Банк 39. Мессенджер 40. Блогер
• Пересдача 4 модуль

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 2nd module
  0.2 * Активность 1-2 + 0.4 * Домашние задания 1-2 + 0.4 * Проект 1-2
• 2025/2026 4th module
  0.1 * Аудиторная работа 3 + 0.3 * Аудиторная работа 4 + 0.2 * Домашнее задание 4 + 0 * Пересдача 4 модуль + 0.2 * Проект 3 + 0.2 * Тесты 3

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Croucher, S. M. (2016). Understanding Communication Theory : A Beginner’s Guide. New York: Routledge. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1055331
• Goldberg, Y. (2017). Neural Network Methods in Natural Language Processing. [San Rafael, California]: Morgan & Claypool Publishers. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1506512
• Kurdi, M. Z. (2017). Natural Language Processing and Computational Linguistics 2 : Semantics, Discourse and Applications. London, UK: Wiley-ISTE. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1642577
• Yang Liu, & Meng Zhang. (2018). Neural Network Methods for Natural Language Processing. Computational Linguistics, (1), 193. https://doi.org/10.1162/COLI_r_00312
• Методы социологического исследования : учеб. пособие для вузов, Девятко, И. Ф., 2006

Рекомендуемая дополнительная литература

• Belk, R. W. (2006). Handbook of Qualitative Research Methods in Marketing. Edward Elgar Publishing.
• Taylor, S. (2013). What Is Discourse Analysis? London: Bloomsbury Academic. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=562210
• Taylor, S. J., DeVault, M. L., & Bogdan, R. (2016). Introduction to Qualitative Research Methods : A Guidebook and Resource (Vol. 4th edition). Hoboken, New Jersey: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1061324

Авторы

• Бачурина Нелли Сергеевна
• Соколова Кира Владимировна