Качественный анализ социологических данных

Аспирантура 2026/2027

Статус: Курс по выбору

Кто читает: Департамент социологии

Где читается: Санкт-Петербургская школа социальных наук

Когда читается: 1-й курс, 1 семестр

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Колесник Наталья Владимировна

Язык: русский

Кредиты: 2

Контактные часы: 28

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина «Качественный анализ социологических данных» направлена на выработку навыков анализа качественных данных. В ходе освоения дисциплины студенты знакомятся с основными задачами и целями качественного анализа социологических данных, способами их достижения через освоение основных методов анализа (тематический, нарративный, дискурс анализ, анализ фреймов, ситуационный анализ), а также принципами создания теоретических концепций по результатам качественного анализа данных (разработка моделей, типологий, сценариев, способов рационализаций и тп). В ходе курса студентам предлагается большое количество разнообразных практических заданий, направленных как на отработку полученных знаний и умений в области анализа данных, так и на методологическое обоснование выбранных инструментов исследования, а также разработку дизайна исследования, реализованного с помощью выбранной методологии.

Цель освоения дисциплины

Выработка навыков анализа качественных данных, включая: выбор аналитического инструмента, релевантного целям исследования, знание основных принципов и процедур его использования, умение адаптировать инструмент к специфике поля и получаемых материалов, способность создавать теоретические обобщения на основе анализа материалов
Знакомство с основными аналитическими техниками качественной социологии (тематический анализ, нарративный анализ, конверсационный анализ, дискурс-анализ, анализ фреймов) и их апробация в ходе семинарских занятий и домашних заданий. Апробация подразумевает применение рассматриваемых аналитических инструментов фрагментам интервью и публичным текстам для создания теоретических обобщений.

Планируемые результаты обучения

Выявляют коды при анализе качественных данных и объединяют их в «темы» во фрагменте интервью.
Анализируют фрагменты интервью с применением триады Пирса.
Используют концепции структура разговора, социальное взаимодействие, контекст.
Различают единицы разговора по Саксу, Щеглоффу, Джефферсону.
Используют интент-анализ при изучении фрагментов разговоров.
Создают дизайн исследования, включающего в себя конверсационный анализ данных.
Используют концепции борьба дискурсов, дискурс как социальная практика, интертекстуальность, диспозитивы.
Различают теории дискурсов Э. Лакло и Ш. Муфф, критический дискурс-анализ Н. Фэркло, SKAD Р. Келлера.
Выделяют узловые точки текста, определяют отношения между ними, определяют агента высказывания.
Анализируют специфику наполнения высказывания и способы производства значений в дискурсах: транзитивность, номинализация, партикуляция, функционализация.
Анализируют социальную реальность с помощью определения существующих дискурсов.
Оперируют понятиями практики, фреймы, репертуарные позиции и сценические действия, идеалтипические сценарии.
Обосновывают авторскую позицию исследователя и возможные ограничения, связанные с ней.
Выделяют репертуарные позиции и сценические действия на материалах качественных данных.
Выделяют, описывают и дают наименования сценариям, обнаруженным на материалах качественных данных.
умеет выбирать метод качественного анализа данных в соответствии с предметом исследования и ИВ
умеет описывать методологию своего исследования
моделирует анализ данных с использованием тематического анализа
моделирует анализ данных с использованием контент-анализа
создает кодбук для анализа данных
делегирует рутинные задачи анализа ИИ
создает качественный промпт для работы с ИИ
обосновывает надежность использованного метода анализа качественными и количественными инструментами
использует концепции нарратив и биограмма, нарративное Я, биографическая работа, метанарратив
применяет метод нарративного анализа к данным интервью
использует анализ фреймов в отношении медиа-текстов
применяет концепции борьба дискурсов, интертекстуальность, диспозитивы, определяет и различает дискурс-строй и области дискурсивности
применяет все этапы анализа дискурсов по Лакло и Муфф
применяет метод ситуационного анализа к данным
визуализирует данные с помощью методов ситуационного анализа

Содержание учебной дисциплины

Тематический анализ качественных данных
Конверсационный анализ
Дискурс-анализ.
Анализ фреймов
Базовые методы качественного анализа данных: контент-анализ, тематический анализ. Использование ИИ в анализе качественных данных
Нарративный анализ
Методы анализа медиа-текстов: анализ фреймов, дискурс-анализ
Ситуационный анализ по Кларк
Качественный анализ данных: разнообразие подходов, методов и целей

Элементы контроля

Письменная работа
Всего 3 письменные работы за курс. Письменная работа представляет собой самостоятельно написанный на семинарском занятии в течении 30 минут текст по теме курса
Аудиторная работа
Аудиторная работа представляет собой работу на семинарах. Оценки за каждый семинар выставляются по 10–балльной шкале. Итоговая оценка за аудиторную работу рассчитывается как среднее.
Домашнее задание
Всего 2 ДЗ за курс. Домашнее задание это самостоятельно выполненное студентом задание, оформленное в виде презентации в PP и представленное на семинаре

Промежуточная аттестация

2026/2027 1st semester
0.3 * Аудиторная работа + 0.4 * Письменная работа + 0.3 * Домашнее задание

Список литературы

Авторы

Колесник Наталья Владимировна

Программа дисциплины