Бакалавриат
2025/2026
Прикладные социальные науки
Статус:
Курс обязательный (Вычислительные социальные науки)
Кто читает:
Департамент политики и управления
Где читается:
Факультет социальных наук
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Седашов Евгений Александрович
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
30
Программа дисциплины
Аннотация
Данный курс является введением в современные социальные исследования. Курс следует практико-ориентированной философии и нацелен на развитие у студентов исследовательской интуиции. В частности, ключевое внимание будет уделено пайплайну исследовательской работы: исследовательский вопрос-гипотезы-исследовательский дизайн-анализ данных-интерпретация результатов. На примере конкретных кейсов будут разобраны типовые задачи, с которыми сталкиваются современные исследователи социальных явлений и процессов. В контексте курса мы понимаем кейс как конкретную академическую задачу (научная статья или доклад) или бизнес-задачу (исследование по техническому заданию заказчика). Для академических задач отдельно будут обсуждаться вопросы, связанные с научной новизной и актуальностью, чтобы студенты понимали, как устроен процесс научного поиска в социальных науках. Для бизнес-задач будет объясняться их смысл в контексте достижения конкретных результатов (улучшение потребительского опыта, увеличение прибыли, снижение издержек, улучшение условий работы сотрудников). Студент, успешно освоивший курс, сможет самостоятельно выполнять исследовательские задачи разных типов, а также будет готов к более углубленному освоению рассматриваемых разделов.
Цель освоения дисциплины
- Умеет корректно формулировать исследовательские вопросы и гипотезы
- Умеет разрабатывать анкеты и программировать их, используя ПО
- Умеет собирать данные из сети Интернет в автоматизированном режиме (скрейпинг и парсинг)
- Знает основные методы UX-исследований
- Умеет разрабатывать исследовательские дизайны для UX-исследований
- Умеет формулировать задачи для опросных экспериментов и разрабатывать соответствующий инструментарий
- Знает основные методы каузального анализа (разность разностей, разрывная регрессия, синтетический контроль, прерывание временного ряда)
- Знает основные подходы к автоматизированной детекции психологических состояний с помощью машинного обучения
Планируемые результаты обучения
- Умеет корректно формулировать исследовательские вопросы и гипотезы
- Умеет собирать данные из сети Интернет в автоматическом режиме (скрейпинг и парсинг)
- Умеет собирать данные с помощью анкетирования
- Знает область применения UX-исследований
- Умеет формулировать задачи для UX-исследований
- Знает основные методы UX-исследований
- Знает метод синтетического контроля
- Знает метод разность разностей
- Знает метод разрывной регрессии
- Знает основные подходы к детекции психологических состояний и характеристик с помощью машинного обучения
Содержание учебной дисциплины
- Основные характеристики научного подхода. Современные научные исследования в социальных науках. Постановка исследовательского вопроса. Примеры исследовательских вопросов.
- Сбор реактивных и нереактивных данных для социальных исследований
- UX-исследования
- Каузальный анализ
- Вычислительная психология
