Александрова Марина Юрьевна
- Преподаватель, Аспирант:Факультет социальных наук / Департамент социологии / Кафедра методов сбора и анализа социологической информации
- Стажер-исследователь:Международная лаборатория исследований социальной интеграции
- Начала работать в НИУ ВШЭ в 2015 году.
- Научно-педагогический стаж: 2 года.
Полномочия / обязанности
Работа по проектам, реализуемым Международной лабораторией исследований социальной интеграции (разработка методологии, подготовка и анализ данных по исследовательским проектам Лаборатории)
Выполнение поручений непосредственного руководителя
Образование
- 2017
Магистратура: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», специальность «Социология», квалификация «Магистр»
- 2014
Бакалавриат: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», специальность «Социология», квалификация «Бакалавр»
Дополнительное образование / Повышение квалификации / Стажировки
- Онлайн-курс Datacamp: Intro to Python for Data Science Course (2018)
Сертификат: Intro to Python for Data Science Course
- Академическая мобильность в Свободный университет Берлина, магистерская программа "Sociology - European Societies" (2016-2017)
Письмо о подтверждении зачисления в Свободный университет Берлина
- III Весенняя магистерская школа МВШСЭН и РАНХиГС "Социологическая теория и исследования технологий" (2015)
Сертификат: Теория и методы сетевого анализа
- Российско-Швейцарская летняя школа ГУ ВШЭ и Hochschule Luzern "University as a Lifetime Opportunity to Start Up Your Business Career"
- Студенческая практика в Минэкономразвития РФ (2011)
Рекомендательное письмо Минэкономразвития
Достижения и поощрения
Лауреат конкурса научно-исследовательских работ студентов НИУ ВШЭ 2017
Призер конкурса научно-исследовательских работ студентов НИУ ВШЭ 2012

Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)
Категория "Новые исследователи" (2022)
Обучение в аспирантуре
3-й год обучения
Утвержденная тема диссертации: Применение машинного обучения к прогнозированию частичного неответа на данных исследований ESS
Научный руководитель: Толстова Юлиана Николаевна
Учебные курсы (2021/2022 уч. год)
- Научно-исследовательский семинар "Социология деловой сферы" (Магистратура; где читается: Факультет социальных наук; 2-й курс, 1-4 модуль)Рус
- Научно-исследовательский семинар "Социология публичной сферы и социальных коммуникаций" (Магистратура; где читается: Факультет социальных наук; 2-й курс, 1-4 модуль)Рус
- Статистический анализ данных (SPSS) (Бакалавриат; где читается: Высшая школа бизнеса; 3-й курс, 4 модуль)Рус
- Теория вероятностей и математическая статистика (Бакалавриат; где читается: Факультет социальных наук; 2-й курс, 1 модуль)Рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2020/2021 уч. год)
- Научно-исследовательский семинар "Социология деловой сферы" (Магистратура; где читается: Факультет социальных наук; 2-й курс, 1-4 модуль)Рус
- Научно-исследовательский семинар "Социология публичной сферы и социальных коммуникаций" (Магистратура; где читается: Факультет социальных наук; 2-й курс, 1-4 модуль)Рус
- Статистический анализ данных (SPSS) (Бакалавриат; где читается: Высшая школа бизнеса; 3-й курс, 3 модуль)Рус
- Теория вероятностей и математическая статистика (Бакалавриат; где читается: Факультет социальных наук; 2-й курс, 1 модуль)Рус
Учебные курсы (2019/2020 уч. год)
- Научно-исследовательский семинар (Бакалавриат; где читается: Высшая школа бизнеса; 3-й курс, 2, 3 модуль)Рус
- Статистический анализ данных (SPSS) (Бакалавриат; где читается: Высшая школа бизнеса; 3-й курс, 3 модуль)Рус
Экспертно-аналитические проекты
НИУ "Высшая школа экономики". Институт статистических исследований и экономики знаний. Отдел информационно-аналитических систем
2015-2018
Анализ основных документов стратегического планирования и их проектов, иной информации на основе использования технологий искусственного интеллекта и технологий обработки больших массивов данных (Big Data) (для Правительства РФ, в рамках госзадания НИУ ВШЭ, 2018-2019)
Подготовка первичных материалов для разработки технологической дорожной карты авиационного двигателестроения на основе текст-майнинга с использованием системы iFORA (для системообразующей машиностроительной компании, 2018)
Подготовка сборника "Семантический атлас нефтегазовой отрасли" (2018)
Исследование глобальных технологических трендов: развитие количественных методов анализа трендов (фундаментальные исследования НИУ ВШЭ, 2018)
Совершенствование методов прогнозирования для формирования доказательной научно-технической и инновационной политики (фундаментальные исследования НИУ ВШЭ, 2018)
Анализ глобальных и российских трендов в металлургии и некоторых смежных отраслях (для системообразующей производственной компании, 2017-2018)
Выполнение экспресс-анализа трендов, оказывающих влияние на городское экологическое благополучие города Москвы (для ведущего проектного института, 2017-2018)
Подготовка прогнозно-аналитических материалов с использованием анализа "больших" данных в целях разработки прогноза по приоритету 20а "Переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта" (для ведущего отраслевого научного центра в сфере робототехники, 2017-2018)
Подготовка прогнозно-аналитических материалов с использованием анализа "больших" данных в целях разработки прогноза по приоритету 20б "Переход к экологически чистой и ресурсосберегающей энергетике, повышение эффективности добычи и глубокой переработки углеводородного сырья, формирование новых источников, способов транспортировки и хранения энергии" (для ведущего отраслевого научного центра в сфере энергетики, 2017-2018)
Подготовка прогнозно-аналитических материалов с использованием анализа "больших" данных в целях разработки прогноза по приоритету 20в "Переход к персонализированной медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровьесбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных препаратов (прежде всего антибактериальных)» Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации" (для ведущего отраслевого научного центра в сфере медицины, 2017-2018)
Подготовка прогнозно-аналитических материалов с использованием анализа "больших" данных в целях разработки прогноза реализации приоритета научно-технологического развития, определенного пунктом 20г "Переход к высокопродуктивному и экологически чистому агро- и аквахозяйству, разработку и внедрение систем рационального применения средств химической и биологической защиты сельскохозяйственных растений и животных, хранение и эффективную переработку сельскохозяйственной продукции, создание безопасных и качественных, в том числе функциональных, продуктов питания" (для ведущего отраслевого научного центра в сфере биотехнологий, 2017-2018)
Комплексные аналитические исследования развития судостроительной отрасли и подготовка материалов и предложений в проект стратегии развития судостроительной промышленности. Выработка предложений по уточнению текущих и перспективных программ и планов судостроения, включая определение рынков сбыта, оценку экспортного потенциала, формирование программ подготовки кадров, институциональных преобразований (для ведущего отраслевого научного центра, 2017-2019)
Обновление показателей «приборной панели» и определение влияния на их динамику различных мероприятий и направлений государственной политики в сфере инновационного развития (в рамках подготовки третьего Национального доклада об инновациях в России) (для одного из ключевых государственных институтов развития, 2017-2018)
Разработка Прогноза научно-технологического развития агропромышленного комплекса РФ до 2030 года (для Минсельхоза России, 2015-2016)
Выступления на конференциях
XXIII Ясинская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества, выступление с докладом "Сравнительный анализ методов оцифровки текстовых данных в социальных науках" (Москва, 22 апреля 2021)
XXII Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества, выступление с докладом "Сравнительный анализ методов классификации текстовых данных для целей социальных наук" (Москва, 22 апреля 2021)
XXI Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества, выступление с докладом "Проблемы прогнозирования ошибок измерения в опросах с помощью методов интеллектуального анализа текстовых данных" (Москва, 13 апреля 2020)
Международная научная конференция «Будущее социологического знания и вызовы социальных трансформаций (к 90-летию со дня рождения В.А. Ядова)», выступление с докладом "Современные методы интеллектуальной работы с текстовыми данными: замена или дополнение традиционному инструментарию социолога?" (Москва, 30 ноября 2019)
XIII Всероссийская научная конференция памяти Юрия Левады "Современное российское общество и социология", выступление с докладом "Перспективы развития методов интеллектуального анализа текстовых данных в социологии" (Москва, 23 апреля 2019)
XIX Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества, выступление с докладом "Прогнозирование качества вопросов на русском языке: проблемы адаптации инструмента Survey Quality Predictor" (Москва, 13 апреля 2018)
The 7th Conference of the European Survey Research Association (ESRA), выступление с докладом "Comparative Analysis of the Quality Evaluation Algorithm of the Measuring Tool in English and Russian Languages Using Survey Quality Predictor" (Лиссабон, 18 июля 2017)
Всероссийская научная конференция "Социология и естествознание: междисциплинарные подходы к изучению социальной реальности", выступление с докладом "Сравнительный анализ подходов к измерению доверия" (Москва, 12 декабря 2014)
Студенческая конференция памяти А.А. Сусоколова, выступление с докладом "Предпринимательство в сети: социальные сети как пространство для формирования стартапов" (Москва, 2 июня 2012)
20212
- Статья 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
- Статья 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
20191
20181
20141
Опыт работы
2017-2018
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Институт статистических исследований и экономики знаний, эксперт
2015-2017
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», учебный ассистент (статистический анализ данных), стажер-исследователь (ИСИЭЗ)
2013-2014
SPN Communications (SPN Ogilvy), аналитик
2012
Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации, главный специалист
Информация*
- Общий стаж: 3 года
- Научно-педагогический стаж: 2 года
- Преподавательский стаж: 1 год 2 месяца
Айзек Азимов и братья Стругацкие, Айн Рэнд и Джеймс Клавелл
Учёные Вышки о любимых книгах
Прогноз частичных неответов с помощью наивного байесовского классификатора и логистической регрессии: сравнение результатов
В рамках дистанционного семинара аспирантка НИУ ВШЭ Александрова Марина рассказала о применении машинного обучения к прогнозированию неответов (пропусков) на данных исследований ESS.