2022/2023
«Оцифрованное общество»: социальные процессы, социальное неравенство и трудовые отношения
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:
Маго-лего
Кто читает:
Департамент социологии
Когда читается:
3 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Балабанова Евгения Сергеевна
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
40
Программа дисциплины
Аннотация
В современном обществе практически любое социальное действие оставляет «цифровые следы», открывая тем самым возможности для цифровой аналитики. В рамках курса мы сосредоточимся на анализе социальных процессов с точки зрения диджитализации труда и практик управления человеческими ресурсами. Будут представлены современные социологические подходы к анализу трудовых отношений с точки зрения распределения ресурсов и социальных шансов индивидов и социальных групп. На основе как традиционных методов, так и результатов исследований «цифровых следов» и других нереактивных данных мы рассмотрим изменения в сфере труда на макроуровне; различные аспекты трудовой мобильности и карьеры; социальные процессы, структуры и институты, способствующие усилению либо сглаживанию социальных неравенств; новые формы организации труда; проблемы прекаризации; поколенчески-возрастные аспекты трудовых отношений; этические проблемы управления персоналом с помощью «алгоритмов».
Цель освоения дисциплины
- Подготовка выпускников к информационно-аналитической и научно-исследовательской деятельности
Планируемые результаты обучения
- Знает основные концепции изучения социальных аспектов функционирования бизнес-организаций. Умеет анализировать социологические проблемы труда и управления. Владеет навыками критического осмысления научных материалов.
Содержание учебной дисциплины
- 1. Труд в эпоху цифровизации
- 2. Цифровая аналитика в социологическом исследовании
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 3 модуль0.5 * Письменная работа + 0.5 * Работа на семинарах
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- “API-Based Research” or How can Digital Sociology and Journalism Studies Learn from the Facebook and Cambridge Analytica Data Breach. (2019). Digital Journalism, 7(4), 532–540. https://doi.org/10.1080/21670811.2019.1591927
- Bearson, D., Kenney, M., & Zysman, J. (2019). Measuring the Impacts of Labor in the Platform Economy: New Work Created, Old Work Reorganized, and Value Creation Reconfigured.
- Big data. Вся технология в одной книге, Вайгенд, А., 2021
- Digital sociology : the reinvention of social research, Marres, N., 2017
- Larsson, A., & Teigland, R. (2020). The digital transformation of labor: Automation, the gig economy and welfare. London: Routledge. https://doi.org/10.4324/9780429317866
- Routledge international handbook of research methods in digital humanities, , 2021
- The human element of big data : issues, analytics, and performance, , 2017
- The technology trap : capital, labor, and power in the age of automation, Frey, C. B., 2019
- Капитализм платформ, Срничек, Н., 2020
Рекомендуемая дополнительная литература
- Chen, S.-H. (2018). Big Data in Computational Social Science and Humanities. Cham, Switzerland: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1944799
- Jamie Woodcock. (2018). Digital Labour in the University: Understanding the Transformations of Academic Work in the UK. https://doi.org/10.31269/triplec.v16i1.880
- Krausert, A. (2014). HRM Systems for Knowledge Workers: Differences Among Top Managers, Middle Managers, and Professional Employees. Human Resource Management, 53(1), 67–87. https://doi.org/10.1002/hrm.21554
- Landers, C. S. (2017). The Digital Divide : Issues, Recommendations and Research. Hauppauge, New York: Nova Science Publishers, Inc. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1530459
- Все лгут : поисковики, Big Data и Интернет знают о вас все, Стивенс - Давидовиц, С., 2019
- Искусство быть невидимым : как сохранить приватность в эпоху Big Data, Митник, К., 2019
- Теоретический минимум по Big Data : все, что нужно знать о больших данных, Ын, А., 2019