• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2021/2022

Введение в цифровые социальные исследования

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус: Дисциплина общефакультетского пула
Когда читается: 3, 4 модуль
Охват аудитории: для своего кампуса
Преподаватели: Пашахин Сергей Витальевич
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 40

Программа дисциплины

Аннотация

Интернет и цифровые технологии проникают все ближе и ближе к центрам социальной жизни. Сейчас огромный пласт человеческой коммуникации схватывается и сохраняется на серверах частных компаний и государств, открывая беспрецедентные возможности и новые вопросы для социальных наук. Как извлекать новые факты из этой среды? Как строить знания из “цифрового материала”? С какими ограничения мы получили эти новые возможности? И как их преодолеть? Курс предполагает серию семинаров с обсуждением простой литературы и анализом уже имеющихся опубликованных цифровых данных, не требуя никаких специальных технических знаний и навыков. В курсе студенты получат практические задания по сравнению разных опубликованных результатов, научатся их анализировать и представлять свои выводы. Курс покажет богатство Интернет-данных и возможности их использования, анализа и визуализации. Пример задания: ознакомиться с картами регионов разных стран, основанных на данных мобильной телефонии, сравнить их с историческими картами и историческими регионами этих стран (на основе Википедии) и выступить с докладом о том, что интересного в этой перспективе принесли нам данные мобильной телефонии.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Дать представление о поле социальных цифровых исследований и сформировать навыки, позволяющие понимать специфику исследований этого направления и использовать это понимание для поиска новых знаний.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знать требования и ограничения онлайн методов исследования
  • Понимать основную идею исследований других ученых, уметь делать из них выводы для собственных исследований
  • Уметь анализировать результаты исследований и представлять их
  • Уметь находить и использовать цифровые следы в качестве данных для анализов количественного или качественного характера
  • Уметь сформулировать вопрос исследования, сформировать аналитические навыки
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Цифровые данные и их источники
  • Исследование в цифровой среде
  • Комбинирование онлайн и оффлайн данных
  • Конструирование знания с цифровыми данными
  • Цифровая среда как самостоятельный объект исследования
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Участие в семинарах
    If students have valid excuses to miss seminars confirmed by the study office, they can compensate the whole participation grade provided that they submitted all the compensating tasks not later than two weeks before the end of the course (compensating tasks are discussed with the teacher). Seminars missed without valid excuse can't be retaken but up to 60% of preparation & participation grade can be compensated via additional task on the topic of the missed seminar; Student should request a task by email not later than by the next seminar and submit not later than three days after that.
  • неблокирующий Групповой проект (эссе) с презентацией
    Late Submission policy: Essays (project) submitted after the deadline are penalized by one grade point for each day after the deadline.
  • неблокирующий Индивидуальный проект (эссе)
  • неблокирующий Финальное эссе
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 4 модуль
    0.2 * Групповой проект (эссе) с презентацией + 0.3 * Финальное эссе + 0.2 * Индивидуальный проект (эссе) + 0.3 * Участие в семинарах
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Dwyer, J. I. (2014). Dataclysm: Who We Are (When We Think No One’s Looking). Library Journal, 139(14), 129.
  • Stephens-Davidowitz, S. V. (DE-588)1137838248, (DE-627)895107872, (DE-576)491741979, aut. (2017). Everybody lies big data, new data, and what the internet can tell us about who we really are Seth Stephens-Davidowitz.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Bearman, P., & Hedström, P. (2009). The Oxford Handbook of Analytical Sociology. Oxford: OUP Oxford. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=381029