Бакалавриат
2026/2027





Инструменты и методы в коммуникационных исследованиях
ID 1159071
Статус:
Курс обязательный (Реклама и связи с общественностью)
Кто читает:
Школа коммуникаций
Где читается:
Факультет креативных индустрий
Когда читается:
3-й курс, 2-4 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
9
Контактные часы:
126
Программа дисциплины
Аннотация
Дисциплина «Инструменты и методы в коммуникационных исследованиях» является первой обязательной дисциплиной специализации «Исследования в коммуникациях», состоит из 2-х частей: ч.1 «Инструменты и методы в коммуникационных исследованиях: теория и практика» - 2 модуль 3 курса, ч. 2 «Инструменты и методы в коммуникационных исследованиях: технологии и инструменты» - 3 модуль 3 курса и 4 модуль 3 курса, включает 2 промежуточных контроля, итоговая оценка по дисциплине формируется в сессию 4 модуля 3 курса.
Часть 1 «Инструменты и методы в коммуникационных исследованиях: теория и практика» посвящена целеполаганию использования исследований в коммуникациях. Цель– обеспечить студентов необходимыми навыками и умениями для определения, какое исследование для каких целей применяется. В результате освоения ч.1. студенты смогут составлять дизайн исследования, формулировать гипотезы и выводы на основании данных, разрабатывать рекомендации и находить инсайты для принятия решений. Работа в рамках блока строится вокруг освоения методов и подходов при поиске идей, управлении кампанией и оценки эффективности. Курс сочетает в себе лучшие практики различных методов исследований.
Часть 2 «Инструменты и методы в коммуникационных исследованиях: технологии и инструменты» посвящена применению современных методов обработки количественных данных для целей коммуникационного исследования. Цель – обеспечить студентов необходимыми навыками и умениями для работы с эмпирическими данными, обобщения полученных результатов и создания уникальных коммуникационных продуктов на основании исследования. В результате освоения ч.2 студенты смогут применять методы статистики и машинного обучения для проведения коммуникационных исследований, формулировать выводы на основании данных и принимать решения, исходя из результатов исследований. Работа в рамках курса строится вокруг освоения методов и подходов обработки данных, построения и обучения моделей, применения их для решения реальных кейсов. Курс сочетает в себе лучшие практики аналитической работы, элементы анализа больших данных и основы дата-ориентированных коммуникаций, что является приоритетным направлением в индустрии сегодня.
Цель освоения дисциплины
- • овладение базовыми теоретическими подходами к коммуникационным исследованиям (ч.1) • формирование профессиональных компетенций по разработке дизайна и проведения коммуникационного исследования (ч.2.) • формирование профессиональных компетенций для проведения социологических, маркетинговых и коммуникационных исследований в сфере рекламы и PR (ч.2) • формирование профессиональных компетенций по работе с данными, используя язык программирования Python и его библиотеки, методы статистического моделирования и машинного обучения (ч.2).
Планируемые результаты обучения
- Знает ключевые понятия, цели и задачи, основные параметры и методы исследований в коммуникациях (ч.1)
- Владеет основными подходами к анализу данных в коммуникационных исследованиях (ч.1)
- Владеет коммуникационным исследованием как инструментом измерения эффективности управления коммуникацией, поиска идей и управления коммуникационной кампанией (ч.1)
- Владеет коммуникационным исследованием как инструментом измерения эффективности управления коммуникацией, поиска идей и управления коммуникационной кампанией (ч.1)
- Умеет разрабатывать дизайн коммуникационного исследования (ч.1)
- Знает основные статистические методы для обработки данных (ч.2)
- Умеет собирать и анализировать данные с помощью современных технических средств (ч.2)
- Владеет языком программирования Python и его инфраструктурой (ч.2)
- Владеет методами анализа текстовой информации (ч.2)
Содержание учебной дисциплины
- Инструменты и методы в коммуникационных исследованиях (ч.1)
- 1.1 История и теоретические основы развития коммуникационных исследований
- 1.2 Типы данных и исследований в коммуникациях
- 1.3 Модели измерения эффективности коммуникаций.
- 1.4 Дизайн коммуникационного исследования
- 1.5 Метрики в коммуникационных исследованиях
- 1.6 Метрики в медиааналитических исследованиях
- 1.7 Коммуникационные исследования и фреймворки
- 1.8 Исследование как информационный повод
- 1.9 Цели и задачи в коммуникационных кампаниях и исследованиях
- 1.10 Интегральный подход к измерениям и инсайты в исследованиях
- Инструменты и методы в коммуникационных исследованиях: технологии и инструменты (часть 2),
- 2.1 Введение в коммуникационные исследования
- 2.2 Исследования в индустрии коммуникаций
- 2.3 Язык программирования Python и его инфраструктура как инструменты коммуникационных исследований
- 2.4 Сбор данных из открытых источников данных с использованием инструментов парсинга
- 2.5 Средства хранения данных. Основы SQL. Графовые БД
- 2.6 Статистические методы в коммуникационных исследованиях
- 2.7 Основы машинного обучения для коммуникационных исследований. Основной паттерн обучения. Анализ тональности
- 2.8 Классификация
- 2.9 Кластеризация
- 2.10 Рекомендательные системы
- 2.11 Анализ и прогнозирование трендов
- 2.12 Обнаружение аномалий
- 2.13 Ансамбли моделей
Элементы контроля
- ЭссеЭссе – это письменная работа, выполняемая на семинаре, должна содержать не менее 200 слов. Максимальное количество баллов – 10, минимальное – 0. Срок сдачи эссе – последний семинар курса.
- Работа на семинаре
- Контрольная работа
- Активность
- Контрольные работыВыполняются в формате решения практических задач.
- ЭкзаменЭкзамен выполняется в формате теста. Продолжительность: 60 мин.
Промежуточная аттестация
- 2026/2027 2nd module0.25 * Контрольная работа + 0.25 * Эссе + 0.5 * Работа на семинаре
- 2026/2027 4th module0.5 * Экзамен + 0.2 * Активность + 0.3 * Контрольные работы
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Введение в статистическое обучение с примерами на Python - Джеймс Г., Уиттон Д., Хасти Т., Тибширани Р. - Издательство "ДМК Пресс" - 978-5-93700-217-4 - 2024 - русский - https://e.lanbook.com/book/464258 - ЛАНЬ - 464258
- Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python - Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А. - Издательство "ДМК Пресс" - 978-5-97060-506-6 - 2018 - русский - https://e.lanbook.com/book/105836 - ЛАНЬ - 105836
- Предварительная подготовка данных в Python. Том 1. Инструменты и валидация - А.Груздев - ДМК Пресс - 9785937001566 - 2023 - русский - https://hse.alpinadigital.ru/document/33893 - Alpina - 33893
- Предварительная подготовка данных в Python. Том 2. План, примеры и метрики качества - Груздев А. В. - Издательство "ДМК Пресс" - 978-5-93700-177-1 - 2023 - русский - https://e.lanbook.com/book/314948 - ЛАНЬ - 314948
Рекомендуемая дополнительная литература
- Hetland, M. L. (2017). Beginning Python : From Novice to Professional (Vol. Third edition). New York: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1174463
- Lipsman, A., Mud, G., Rich, M., & Bruich, S. (2012). The Power of “Like”: How Brands Reach (and Influence) Fans Through Social-Media Marketing. Journal of Advertising Research, 52(1), 40–52. https://doi.org/10.2501/JAR-52-1-040-052
- PR фирмы: технология и эффективность, Тульчинский, Г. Л., 2001
- Python и машинное обучение - С.Рашка - ДМК Пресс - - - 2017 - русский - https://hse.alpinadigital.ru/document/16740 - Alpina - 16740
- Python. Книга рецептов - Бизли Д. , Джонс Б. К. - Издательство "ДМК Пресс" - 978-5-97060-751-0 - 2019 - русский - https://e.lanbook.com/book/131723 - ЛАНЬ - 131723
- Watson, T., & Noble, P. (2014). Evaluating Public Relations : A Guide to Planning, Research and Measurement (Vol. Third edition). London: Kogan Page. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=783327
- When communication meets computation: opportunities, challenges, and pitfalls in computational communication science. (2018). Communication Methods and Measures, 12(2–3: Computatiol Methods for Communication Science), 81–92. https://doi.org/10.1080/19312458.2018.1458084
- Wouters, P., Zahedi, Z., & Costas, R. (2018). Social media metrics for new research evaluation. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsarx&AN=edsarx.1806.10541
- Анализ поведенческих данных на R и Python - Бюиссон Ф. - Издательство "ДМК Пресс" - 978-5-97060-992-7 - 2022 - русский - https://e.lanbook.com/book/241145 - ЛАНЬ - 241145
- Анализ социальных медиа на Python : извлекайте и анализируйте данные из всех уголков социальной паутины на Python, Бонцанини, М., 2018
- Аналитика в Power BI с помощью R и Python - Уэйд Р. - Издательство "ДМК Пресс" - 978-5-97060-923-1 - 2021 - русский - https://e.lanbook.com/book/241049 - ЛАНЬ - 241049
- Байесовский анализ на Python - Мартин О. - Издательство "ДМК Пресс" - 978-5-97060-768-8 - 2020 - русский - https://e.lanbook.com/book/140585 - ЛАНЬ - 140585
- Глазова Л. - Зачем пиарщику линейка? Советы по измерению коммуникаций - 978-5-907394-94-0 - Альпина ПРО - 2026 - https://znanium.ru/catalog/document?id=473805 - 473805 - ZNANIUM
- Зачем пиарщику линейка? : советы по измерению коммуникаций, Глазова, Л., 2024
- Объяснимые модели искусственного интеллекта на Python. Модель искусственного интеллекта. Объяснения с использованием библиотек, расширений и фреймворков на основе языка Python - Мишра П. - Издательство "ДМК Пресс" - 978-5-93700-124-5 - 2022 - русский - https://e.lanbook.com/book/314894 - ЛАНЬ - 314894
- Основы программирования на языке Python - Златопольский Д. М. - Издательство "ДМК Пресс" - 978-5-97060-641-4 - 2018 - русский - https://e.lanbook.com/book/131683 - ЛАНЬ - 131683
- Практика медиа измерений: аудит, отчетность, оценка эффективности PR, Райхман, И., 2013
- Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics и R : метод деревьев решений, Груздев, А. В., 2017
- Скрапинг веб-сайтов с помощю Python - Митчелл Р. - Издательство "ДМК Пресс" - 978-5-97060-223-2 - 2016 - русский - https://e.lanbook.com/book/100903 - ЛАНЬ - 100903