Количественные методы в коммуникациях

Магистратура 2025/2026

Статус: Курс обязательный (Коммуникации в государственных структурах и НКО)

Кто читает: Школа коммуникаций

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 1-й курс, 1 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Конча Валерия

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 32

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

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

Применяет современные количественные методы для задач государственных структур и НКО, в том числе цифровые методы анализа данных (онлайн-опросы, анализ текстов, сетевой анализ);
Формулирует исследовательские гипотезы для социальных данных;
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, взаимосвязи между переменными с помощью корреляции и регрессии, а также возможности использования языковых моделей и других современных алгоритмов в коммуникационных исследованиях.
Интерпретирует статистические показатели и графические представления данных. Разрабатывает базовый экспериментальный дизайн (переменные, контрольные группы, рандомизация)
Оценивает возможности и ограничения каузальных выводов из количественных данных;
Аргументирует необходимость соблюдения этических принципов при сборе данных.

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Введение в статистику и данные.
Тема 2. Выборка и статистический вывод.
Тема 3. Проверка гипотез.
Тема 4. Взаимосвязи между переменными.
Тема 5. Опрос как инструмент для сбора данных
Тема 6. Введение в экспериментальный дизайн I
Тема 7. Введение в экспериментальный дизайн II
Тема 8. Современные методы для решения коммуникационных и социологических задач

Элементы контроля

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.
Тесты на семинарах
Короткие проверочные задания по пройденным темам. Если студент пропускает занятие, 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 проект
Итоговый проект по курсу, является экзаменом и проводится в сессионную неделю. Проект предполагает групповую (не более 3 человек) или индивидуальную работу (на выбор студента), включающую полный цикл мини-исследования: формулировку исследовательского вопроса, разработку анкеты или дизайна эксперимента, стратегию сбора данных (или работу с готовым датасетом), анализ и интерпретацию результатов. Проект студенты представляются в формате защиты презентации.

Промежуточная аттестация

2025/2026 1st module
0.29 * Домашние задания + 0.2 * Лабораторная работа + 0.21 * Тесты на семинарах + 0.3 * Финальный проект

Список литературы

Авторы

Лютикова Алина Павловна

Программа дисциплины