Цифровые методы для гуманитариев

Бакалавриат 2025/2026

Статус: Курс обязательный (Филология)

Кто читает: Департамент филологии

Где читается: Санкт-Петербургская школа гуманитарных наук и искусств

Когда читается: 3-й курс, 1, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Кирина Маргарита Александровна, Попова Татьяна Ивановна, Шерстинова Татьяна Юрьевна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 62

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс представляет собой введение в цифровые гуманитарные науки для лингвистов и литературоведов и знакомит слушателей с наиболее выдающимися проектами и направлениями в digital humanities. Студенты изучат основные категории и инструменты для разметки текстовых данных и описания культурных объектов; освоят методы стилеметрического анализа и сетевой визуализации данных в социогуманитарных науках; познакомятся с ключевыми понятиями и методами корпусной лингвистики. Курс способствует выработке и закреплению профессиональных навыков самостоятельной исследовательской работы с использованием цифровых методов в междисциплинарной перспективе.

Цель освоения дисциплины

Получение студентами знания об основных методах и направлениях развития цифровых гуманитарных наук (digital humanities) и применения цифровых технологий для решения практических задач, связанных с сохранением культурного наследия;
Ознакомление студентов-филологов с базовыми понятиями и методами анализа и визуализации филологических данных, развитие навыков работы с программным инструментарием для визуализации графов и сетевого анализа, стилеметрического анализа и решения задач автоматической обработки текстов;
Подготовка студентов к самостоятельной исследовательской деятельности в области цифровых гуманитарных наук, включая развитие навыков работы с существующими цифровыми ресурсами и создания собственных цифровых проектов;
Ознакомление студентов-филологов с основными понятиями и возможностями корпусной лингвистики;
Формирование практических навыков работы с наиболее известными мировыми лингвистическими ресурсами и их использования для решения конкретных исследовательских задач;
Освоение на практике технологически несложных методов корпусной и компьютерной лингвистики, а также приобретение опыта работы с инструментами для автоматизированного создания и аннотирования своего собственного исследовательского корпуса;
Ознакомление студентов-филологов с методами искусственного интеллекта и возможностями их применения для решения общих и специальных задач в лингвистической и литературоведческой деятельности.

Планируемые результаты обучения

Уметь описывать и применять основные принципы подготовки и разметки данных при подготовке корпуса, включая адаптацию разметки под исследовательские задачи с использованием стандарта TEI.
Знать историю возникновения проекта TEI (Text Encoding Initiative) и примеры ресурсов использующих его принципы в своей работе.
Знать основные международные и отечественные исследовательские инфраструктуры в области Digital Humanities.
Уметь пользоваться инструментами для проведения стилеметрического анализа, в частности программным пакетом 'stylo' (на языке программирования R).
Уметь проводить сетевой анализ художественных текстов, рассчитывать метрики центральности, применять алгоритмы выделения сообществ в социальных графах с помощью Gephi.
Владеть навыками работы с цифровыми ресурсами и их использования для проведения научных исследований междисциплинарного характера.
Уметь объяснять принципы использования корпусов текстов в доступной форме.
Уметь использовать в своей работе источники и программный продукт на иностранном языке.
Уметь работать с корпусами текстов и базами данных, эффективно искать нужную информацию и источник.
Уметь формулировать задачи корпусного исследования, составлять соответствующие корпусные запросы или применять необходимые программы, обрабатывать полученные данные.
Знать возможности использования корпусной лингвистики в других областях знаний.

Содержание учебной дисциплины

Введение в Digital Humanities
Цифровые ресурсы в гуманитарных науках: от архивов до семантических изданий
Стилеметрический анализ
Сетевой анализ в гуманитарных исследованиях
Введение в корпусную лингвистику
Классификация лингвистических корпусов
Принципы и способы составления корпусов. Лингвистическое аннотирование
Постановка задачи корпусного исследования. Практика по работе в наиболее известных корпусах
Качественные и количественные данные в корпусе. Основы статистики
Корпусные методы в применении к различным дисциплинам

Элементы контроля

Практические работы
Множественное задание: состоит из 2 оцениваемых кейсов. Совмещённый элемент контроля. Включает: 1. Кейс по работе с ПО "Gephi" для сетевого анализа и визуализации. 2. Кейс по работе с функциями stylo, classify и oppose пакета для стилеметрического анализа ‘stylo’. При выполнении задания запрещено использование генеративных моделей ИИ. При нарушении использования ИИ за задание выставляется оценка 0.
Разметка
Разметка художественного прозаического текста в соответствии с конвенциями, принятыми в рамках стандарта представления данных TEI.
Доклад
Доклад предполагает развитие дискуссии на тему "Новая культура или утопия? Цифровые филологические ресурсы, энциклопедии и семантические издания". Выполняется в группах по 4-5 чел. и предполагает презентацию результатов работы с одним цифровым ресурсом (на выбор), его описание по предложенному преподавателем плану, а также представление опыта проведения мини-исследования на его основе. Представляется очно и сопровождается презентацией, содержащей наглядный графический (таблицы, схемы) или иной материал, иллюстрирующий результаты работы с ресурсом
Домашние задания
Множественное задание: состоит из 3 практических заданий. Асинхронный элемент контроля. Предполагает отработку навыков, полученных на семинарах. Включает: 1. Работу с экспортированными данными из НКРЯ. 2. Лингвистическое аннотирование мультимедийных данных в системе типа ELAN. 3. Веб-скрейпинг, разведочный анализ и автоматическое аннотирование текстовых данных с помощью специальных лингвистических модулей пакета NLTK на языке программирования Python.
Экзамен
Экзамен (контрольная работа) проводится на последнем семинаре и предполагает выполнение теоретических и практических заданий на компьютерах в SmartLMS по второй части курса (2 модуль). При выполнении задания можно пользоваться бумажным черновиком, но записи в черновике не учитываются при оценивании работы. Можно пользоваться только теми ресурсами Сети, которые указаны в заданиях.
Самостоятельные работы
Множественное задание: состоит из 2 тестов. Самостоятельные работы выполняются на компьютерах в аудитории в формате теста, представленного в нескольких вариантах. Студент работает самостоятельно, в дальнейшем возможно обсуждение возникших вопросов. Предусмотрено ограничение по времени.

Промежуточная аттестация

2025/2026 2nd module
Итоговая (результирующая) оценка рассчитывается по формуле: Орез = 0.5 * О_1модуль + 0.5 * О_2модуль, где О_1модуль - оценка за 1-й модуль, О_2модуль - оценка за 2-й модуль. Расчет оценок за 1-й модуль и 2-й модуль осуществляется по следующим формулам: О_1модуль = 0.4 * Практические работы + 0.3 * Разметка + 0.3 * Доклад О_2модуль = 0.3 * Самостоятельные работы + 0.4 * Домашние работы + 0.3 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Кирина Маргарита Александровна
Кессель Ксения Витальевна

Программа дисциплины