| Социальный институт и цифровая социология | Сущность и основные признаки социального института образования. Специфика социального института образования. Функциональные подсистемы образования как социального института. Взаимодействие социальных субъектов образования. Экономические, социальные, культурные и политические функции института образования. Основные измерения структуры учебного процесса. Принцип динамики учебного процесса. Учебная дисциплина, учебный план и учебная программа. Критерии анализа учебной программы. Технология учебного процесса: сущность и содержание. Формы организации обучения в вузе. Цифровая социология: теоретико-методологические истоки и основания. «Виртуальное сообщество» как социологический конструкт. Цифровая трансформация социальных исследований и разработок. Разделы цифровой социологии (Д. Лаптон): профессиональная цифровая практика; социологический анализ использования цифровых технологий; цифровой анализ данных; критическая цифровая социология. Публичная цифровая социология (Н. Марес) дополнила разделы цифровой. Блог-сообщества как платформы. Блоги социологов. Научные журналы опубликования материалов исследований (https://www.isras.ru/publlist.html?rub2=1, https://digitalsociology.guu.ru/jour) | 22 | 0 | 4 | 18 |
| Методы исследований онлайн сообществ | Методология познания цифрового общества. Понятие цифрового следа и его использование в исследовании. Цифровой анализ данных. Дезинтермедиация, наглядность и измеримость как основные преимущества электронной публичной социологии. Адаптация четырех современных информационных технологий: облачные вычисления, большие данные, интернет вещей и искусственный интеллект.
Анализ транзакционных данных (изучение покупательского поведения, финансовых операций и цифровых следов, оставляемых пользователями при использовании карт и банковских приложений). Анализ геоданных (исследование пространственной мобильности людей (перемещения на основе данных сотовых операторов, агрегаторов такси, навигаторов). Веб-аналитика (изучение поведения пользователей на сайтах, их путей (кликов) и времени взаимодействия с контентом с помощью таких инструментов, как Яндекс Метрика или Google Analytics. Исследование социальных сетей (Social Network Analysis — SNA) - структурный анализ (изучение связей между пользователями (узлами) для выявления лидеров мнений, маргинальных групп, сообществ по интересам и распространения информации. Анализ сетевого контента (сбор и систематизация постов, лайков, репостов и комментариев для понимания динамики развития социальных явлений). Автоматизированный сбор и анализ текста (парсинг, или Data Scraping) - сбор открытых текстовых массивов (отзывов, форумов, постов) с использованием специальных программ и API социальных сетей. Автоматический контент-анализ (анализ больших текстовых массивов с помощью алгоритмов для выявления частотных слов, тональности высказываний и скрытых тем (тopic modeling). Цифровая этнография (виртуальная этнография) - анализ сетевых сообществ (качественное изучение онлайн-групп, их субкультур, правил и коммуникативных практик методом включенного наблюдения (исследователь выступает участником виртуального сообщества). Анализ визуального контента (изучение мемов, фотографий и видеороликов, репрезентирующих социальные группы (например, в Instagram, TikTok). Трансформация опросных методов (оnline-опросы и панели - на платформах Google Формы, Яндекс Взгляд. Инструменты для визуализации этих данных:
«Карта упоминаний», или Mention Mapp, Twitter Streamgraph, YouScan, IQBuzz Brand Analytics, «Медиалогия», «Интерфакс» и др.
| 26 | 0 | 8 | 18 |