Математические инструменты для решения прикладных задач в медиа

2026/2027

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент медиа

Где читается: Санкт-Петербургская школа гуманитарных наук и искусств

Когда читается: 3 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Вартанов Сергей Александрович

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 24

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс посвящён изучению современных математических инструментов, применяемых для описания, анализа и моделирования процессов в медиасфере. Рассматриваются основные разделы математики, имеющие прямые приложения в теории медиа и журналистики, рекламе, медиапланировании и анализе аудитории: теория множеств и отношений, элементы математического анализа и линейной алгебры, основы теории вероятностей и статистики, графы и сети, динамические и оптимизационные модели медиапотребления и распространения информации. Особое внимание уделяется работе с данными в табличных редакторах и специализированном программном обеспечении, построению и интерпретации графиков, простейшему моделированию медиапроцессов и проверке содержательных гипотез о поведении аудитории. В рамках курса также обсуждаются основы искусственного интеллекта (в том числе генеративных моделей) и нейронных сетей, и показывается, как изучаемый математический аппарат (линейная алгебра, анализ, вероятности, оптимизация и работа с графами) лежит в основе их функционирования и применения в медиа. В результате освоения курса студенты смогут осознанно выбирать и применять соответствующие математические методы при решении прикладных задач в медиа, корректно интерпретировать количественные результаты и использовать их для аргументированного анализа, визуализации и презентации медиапроектов.

Цель освоения дисциплины

Развитие навыков использования знаний о базовых математических концепциях и понятиях на практике, расширение кругозора и математической культуры.

Планируемые результаты обучения

Применяет линейные регрессионные модели для случая одной и нескольких объясняющих переменных.
Подсчитывает описательные статистики, оценивает распределения, интерпретирует корреляции
Знает ключевые концепции теории игр и умеет применять их для анализа стратегического взаимодействия, умеет находить равновесие в моделях олигополии, анализировать его эффективность, проводить анализ сравнительной статики и объяснять полученные результаты
Умеет анализировать описательные статистики, применять выборочные функции распреде- ления и строить оценки плотности
Знает определение игры в нормальной форме, умеет определять оптимальность по Парето, равновесие Нэша, удалять доминируемые стратегии, вычислять равновесие Нэша в некооперативных играх
Уметь получать точечные оценки параметров распределений
Вычислять описательные статистики и интерпретировать полученные результаты
Уметь сравнивать различные точечные оценки и методы проверки гипотез.
Уметь проверять статистические гипотезы с помощью понятия критической области и минимального уровня значимости (p-value)
Решает простейшие задачи оптимизации с помощью методом математического анализа (например, максимизация охвата при ограниченном бюджете);
Формулировать значимость, место и роль математики, математических методов и моделей в задачах, связанных с медиа
Соотносить различные типы социальных связей, возникающих в процессе медиакоммуникаций, с моделирующими их бинарными отношениями
Соотносить задачи, возникающие в медиаисследованиях и практике медиа, с математическими моделями и возможными математическими методами их решения
Воспроизводит основные концепции и понятия теории графов
Связывает основные понятия, концепции и методы теории графов с задачами в сфере медиа
Строит и анализирует графовые модели сообществ, сложный иерархий медиаконтента и путей его доставки от производителя к аудитории
Соотносит основные законы распределения вероятностей случайных величин с медиапроцессами, в анализе которых они находят применение
Находить интервальные оценки основных параметров неизвестного распределения по выборке
Формулировать и тестировать основные статистические гипотезы (о значимости параметра, о равенстве математических ожиданий и т.д.)
Использовать корреляционный анализ и простые регрессионные модели для исследования медийных данных
Находить равновесие Нэша в игровых моделях медиакоммуникационнй индустрии (варианты "дилеммы заключенных" и "битвы полов", модели рекламирующих олигополистов) и интерпретировать результат
Формулировать основные концепции и понятия теории многосторонних рынков и применять их при анализе медиакоммуникационной индустрии
Формулировать основные модели рекламной динамики (Видаля-Вольфа, Нерлова-Эрроу), описывать основные свойства их решений