Количественные методы в коммуникациях

2026/2027

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Школа коммуникаций

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

1-й курс, 1 модуль

Преподаватель

Конча Валерия

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина предполагает освоение студентами инструментов сбора, анализа и интерпретации количественных данных, применяемых в сфере коммуникаций. В рамках курса студенты знакомятся с основами статистического анализа, методами проведения опросов, контент-анализа и экспериментов и принципами работы с большими массивами данных. Особое внимание уделяется практическому применению количественных методов для изучения общественного мнения, эффективности коммуникационных стратегий и измерения влияния медиаконтента. Курс формирует навыки использования современных цифровых инструментов и аналитических платформ, необходимых для принятия обоснованных управленческих решений в области коммуникаций.

Цель освоения дисциплины

• Цель дисциплины – сформировать у студентов целостное представление о роли количественных методов в социальных и коммуникационных исследованиях, ознакомить с базовыми принципами статистики, развить практические навыки применения основных методов сбора и анализа данных и представления результатов в формате отчетов для государственных структур и НКО.

Планируемые результаты обучения

• Создает анкету, используя различные типы вопросов и шкал измерения
• Выявляет ошибки в опросных инструментах и обосновывает способы их минимизации
• Рассчитывает объем выборки, оценивает корректность ее формирования и репрезентативность
• Анализирует ошибки выборки и их влияние на результаты исследования
• Интерпретирует статистические показатели и графические представления данных
• Анализирует взаимосвязи между переменными с помощью корреляции и регрессии
• Разрабатывает базовый экспериментальный дизайн (переменные, контрольные группы, рандомизация)
• Оценивает возможности и ограничения каузальных выводов из количественных данных
• Анализирует возможности использования языковых моделей и других современных алгоритмов в коммуникационных исследованиях
• Аргументирует необходимость соблюдения этических принципов при сборе данных

Содержание учебной дисциплины

• Тема 1. Введение в статистику. Эконометрика как парадигма современного управления
• Тема 2. Гипотезы: от концептуализации до статистических тестов
• Тема 3. Корреляции. Базовые аспекты линейной регрессии.
• Тема 4. Множественная регрессия и условия Гаусса-Маркова. Проверка условий Гаусса-Маркова
• Тема 5. Переменные взаимодействия. Логистическая регрессия.
• Тема 6. Эксперименты в доказательной политике
• Тема 7. Сетевой анализ
• Тема 8. Современные методы для решения коммуникационных и социологических задач.

Элементы контроля

• Тесты на семинарах
  Короткие проверочные задания по пройденным темам. Если студент пропускает занятие по уважительной причине, то данный элемент контроля возможно досдать в индивидуальном порядке по согласованию с преподавателем. Пересдача тестов не предусмотрена.
• Лабораторная работа
  Индивидуальное практическое задание с использованием реального датасета (опрос или эксперимент). Студент должен провести базовую обработку: очистку данных, описательную статистику, проверку одной гипотезы (например, t-тест или корреляция) и визуализацию результатов. Студентом предоставляется отчет с интерпретациями и код
• Финальный экзамен
  Представляет собой итоговую проверку знаний и навыков применения эконометрических методов для анализа экономических данных. Является экзаменом и проводится в сессионную неделю. В рамках экзамена оценивается понимание основных моделей, методов оценки параметров, проверки гипотез, интерпретации результатов и способности применять эконометрический инструментарий для решения практических задач.
• Домашние задания
  Серия заданий по ключевым темам курса. Каждое задание предполагает либо решение практических задач с данными и интерпретацию результатов в текстовой форме, либо теоретические вопросы. Домашние задания разрешается сдавать с опозданием в один день, при этом со штрафом в 1 балл за день просрочки дедлайна.

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 1st module
  0.3 * Финальный экзамен + 0.21 * Тесты на семинарах + 0.2 * Лабораторная работа + 0.29 * Домашние задания

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• 9781292034898 - Agresti, Alan; Finlay, Barbara - Statistical Methods for the Social Sciences - 2014 - Pearson - https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1418314 - nlebk - 1418314

Рекомендуемая дополнительная литература

• Babbie, E. R. (2016). The Practice of Social Research: Vol. Fourteenth editon. Cengage Learning.

Авторы

• Конча Валерия