Marina Aleksandrova
- Lecturer, Doctoral Student:Faculty of Social Sciences / School of Sociology / Department of Sociological Research Methods
- Research Assistant:International Laboratory for Social Integration Research
- Marina Aleksandrova has been at HSE University since 2015.
Continuing education / Professional retraining / Internships / Study abroad experience
Free University of Berlin, Master Programme "Sociology - European Societies" (2016-2017)
Seventh International Summer School "Theory and Methods of Network Analysis" (2017)
III Spring Master's School of MSSES and RANEPA "Sociological Theory and Technology Research" (2015)
Young Faculty Support Program (Group of Young Academic Professionals)
Category "New Researchers" (2022)
Postgraduate Studies
3rd year of study
Approved topic of thesis: Machine learning application for prediction of partial nonresponse error in the ESS data
Academic Supervisor: Tolstova, Yuliana N.
Courses (2021/2022)
- Probability Theory and Mathematical Statistics (Bachelor’s programme; Faculty of Social Sciences; 2 year, 1 module)Rus
- Research Seminar "Sociology of Business Sphere" (Master’s programme; Faculty of Social Sciences; 2 year, 1-4 module)Rus
- Research Seminar "Sociology of the Public Sphere and Social Communications" (Master’s programme; Faculty of Social Sciences; 2 year, 1-4 module)Rus
- Statistical Analysis (SPSS) (Bachelor’s programme; Graduate School of Business; 3 year, 4 module)Rus
- Past Courses
Courses (2020/2021)
- Probability Theory and Mathematical Statistics (Bachelor’s programme; Faculty of Social Sciences; 2 year, 1 module)Rus
- Research Seminar "Sociology of Business Sphere" (Master’s programme; Faculty of Social Sciences; 2 year, 1-4 module)Rus
- Research Seminar "Sociology of the Public Sphere and Social Communications" (Master’s programme; Faculty of Social Sciences; 2 year, 1-4 module)Rus
- Statistical Analysis (SPSS) (Bachelor’s programme; Graduate School of Business; 3 year, 3 module)Rus
Courses (2019/2020)
- Research Seminar (Bachelor’s programme; Graduate School of Business; 3 year, 2, 3 module)Rus
- Statistical Analysis (SPSS) (Bachelor’s programme; Graduate School of Business; 3 year, 3 module)Rus
20212
- Article Александрова М. Ю. Методы классификации текстовых данных: можно ли потенциал количественного анализа использовать в качественном исследовании? // ИНТЕРакция. ИНТЕРвью. ИНТЕРпретация. 2021. Т. 13. № 2. С. 81-96. doi
- Article Александрова М. Ю. Методы машинного обучения в социологическом исследовании: предсказание частичного неответа с использованием наивного байесовского классификатора // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2021. № 1. С. 329-350. doi
20201
Chapter Александрова М. Ю. ПРЕДСКАЗАНИЕ ЧАСТИЧНОГО НЕОТВЕТА НА ПРИМЕРЕ ДАННЫХ EUROPEAN SOCIAL SURVEY С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ // В кн.: Социология и общество: традиции и инновации в социальном развитии регионов: Сборник докладов VI Всероссийского социологического конгресса (Тюмень, 14-16 октября 2020 г.). М. : ФНИСЦ РАН, 2020. doi С. 4846-4849.
20191
Chapter Александрова М. Ю. Современные методы интеллектуальной работы с текстовыми данными: замена или дополнение традиционному инструментарию социолога? // В кн.: Будущее социологического знания и вызовы социальных трансформаций (к 90-летию со дня рождения В. А. Ядова). [Электронный ресурс]. Международная научная конференция (Москва, 28–30 ноября 2019 г.). Сборник материалов / Отв. ред.: М. Горшков. ФНИСЦ РАН, 2019. doi Гл. 5.1. С. 310-313. doi
20181
Book Александрова М. Ю., Бахтин П. Д., Исаева Ю. К., Кузьминов И. Ф., Логинова И. В., Хабирова Е. Е. Семантический атлас нефтегазовой отрасли / Под общ. ред.: Л. М. Гохберг, В. С. Салун, А. В. Соколов. НИУ ВШЭ, 2018.
20141
Chapter Александрова М. Ю. Сравнительный анализ подходов к измерению доверия // В кн.: Социология, естествознание, общество. Сб. научных статей и материалов Всероссийской научной конференции "Социология и естествознание: междисциплинарные подходы к изучению социальной реальности" 12-13 декабря 2014 года / Отв. ред.: Н. Е. Покровский; под общ. ред.: Н. Е. Покровский; науч. ред.: Н. Е. Покровский. М. : РОО "Сообщество профессиональных социологов; ООО "Вариант", 2014. С. 117-124. (in press)