Social Media Data Analytics

2021/2022

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

3

ECTS credits

Delivered at:

School of Sociology

Course type:

Elective course

When:

3 year, 2 module

Instructors

Лебедев Павел Андреевич

Logunova, Olga

Программа дисциплины

Аннотация

Курс предполагает знакомство аудитории с ключевыми теоретическими концепциями анализа медиа в контексте социологических теорий, кроме того будут рассмотрены ключевые концепты, необходимые для анализа социальных медиа. Важным элементом станет методическая составляющая, в рамках которой будут представлены методы, возможные для анализа, включая работу с системой мониторинга социальных медиа и возможностями автоматического анализа. В фокусе внимания курса находятся онлайн сообщества, виртуальная идентичность и самопрезентация, лидеры мнений, элементы диджитал культуры, киберактивизм, возможности их изучения через данные социальных медиа. В рамках ключевого задания предполагается проектная деятельность в рамках тем курса.

Цель освоения дисциплины

• получить и структурировать знания относительно теоретического и методического разнообразия методов анализа социальных медиа

Планируемые результаты обучения

• знать и уметь реализовать набор методических процедур при анализе социальных медиа
• знать основные медиасистемы, их ключевые характеристики и основания выделения.
• знать основные особенности ключевых цифровых платформ и их исследовательский потенциал
• уметь анализировать и интерпретировать ключевые метрики анализа социальных медиа

Содержание учебной дисциплины

• Ключевые метрики анализа социальных медиа
• Медиасистема: ключевые концепции.
• Аналитика социальных медиа: основные этапы проведения, инфраструктура
• Социальные медиа: определения, типологии, функции
• Анализ и презентация данных
• Ключевые методы анализа: возможности и перспективы анализа социальных медиа

Элементы контроля

• Аудиторная работа
• Групповой проект (презентация)
• Групповой проект (пакет документов)
• Реферирование источников

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 2 модуль
  0.2 * Групповой проект (презентация) + 0.35 * Аудиторная работа + 0.3 * Групповой проект (пакет документов) + 0.15 * Реферирование источников

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Andrew Bird, Dr Lau Cher Han, Mario Corchero Jiménez, Graham Lee, & Corey Wade. (2019). The Python Workshop : A New, Interactive Approach to Learning Python. Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2291496
• Bellotti, E. (2015). Qualitative Networks : Mixed Methods in Sociological Research. Abingdon, Oxon: Routledge. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=830207
• Bulmer, M. (2017). Sociological Research Methods: Vol. Second edition. Routledge.
• Cao, N., & Cui, W. (2016). Introduction to Text Visualization. Atlantis Press.
• Fuchs, C. (2014). Social Media : A Critical Introduction. SAGE Publications Ltd.
• José van Dijck: The Culture of Connectivity. A Critical History of Social Media \\\\ Jonas Löwgren/Bo Reimer: Collaborative Media. Production, Consumption, and Design Interventions. (2015). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.10C3DB02
• Lou, C., & Yuan, S. (2019). Influencer Marketing: How Message Value and Credibility Affect Consumer Trust of Branded Content on Social Media. Journal of Interactive Advertising, 19(1), 58–73. https://doi.org/10.1080/15252019.2018.1533501
• Mailund, T. (2017). Beginning Data Science in R : Data Analysis, Visualization, and Modelling for the Data Scientist. New York: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1484645
• Patone, M., & Zhang, L.-C. (2019). On two existing approaches to statistical analysis of social media data. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsarx&AN=edsarx.1905.00635
• Ria Andryani, Edi Surya Negara, & Dendi Triadi. (2019). Social Media Analytics: Data Utilization of Social Media for Research. Journal of Information Systems and Informatics, (2), 193. https://doi.org/10.33557/journalisi.v1i2.23
• Schreck, T., & Keim, D. (2013). Visual analysis of social media data. https://doi.org/10.1109/MC.2012.430
• Szabó, G., & Boykin, O. (2019). Social Media Data Mining and Analytics. Hoboken: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1899346
• Who leads? Who follows? Measuring issue attention and agenda setting by legislators and the mass public using social media data. (2019). American Political Science Review, 113(4), 883–901. https://doi.org/10.1017/s0003055419000352
• YERLIKAYA, T. (2019). Critical Discourse Analaysis and Social Media: New Apporoaches in Critical Discourse Analysis Studies. Igdir University Journal of Social Sciences, 18, 193–209.
• История и теория медиа, Кирия, И. В., 2020

Рекомендуемая дополнительная литература

• Dimara, E., & Perin, C. (2020). What is Interaction for Data Visualization? https://doi.org/10.1109/TVCG.2019.2934283
• 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
• Герберт Маршалл МакЛюэн: от исследования литературы к теории массмедиа : моногр., Архангельская, И. Б., 2007
• Маккинни, У. Python и анализ данных / У. Маккинни ; перевод с английского А. А. Слинкина. — 2-ое изд., испр. и доп. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 540 с. — ISBN 978-5-97060-590-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131721 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.