Теоретико-методологічні та етичні засади дослідження сенситивного та травматичного досвіду в соціальних науках

Курс спрямований на формування комплексної дослідницької компетенції щодо роботи з «важкими» темами та вразливими групами респондентів. Програма фокусується на епістемологічних викликах вербалізації травматичного досвіду та методологічних специфіках якісних досліджень (глибинні інтерв’ю, візуальна антропологія, етнографія). Особлива увага приділяється етичному протоколу: забезпеченню принципу «не нашкодь», отриманню інформованої згоди в умовах стресу та стратегіям мінімізації ретравматизації. Аспіранти також вивчатимуть феномен «вторинної травми» дослідника та методи професійної саморефлексії та психологічної безпеки під час роботи в полі.

Написання наукових текстів в соціології

Дисципліна 1 (магістерська програма відповідно до проблематики дослідження)

Вибіркова дисципліна спрямована на глибоке опанування теоретико-методологічного апарату у вузькоспеціалізованій галузі, що безпосередньо стосується теми магістерської роботи. Зміст курсу визначається індивідуальною траєкторією навчання студента та фокусується на актуальних дискусіях, специфічних методах аналізу та джерельній базі конкретного об’єкта дослідження. Опанування дисципліни дозволяє студенту критично оцінити стан вивченості обраної проблеми, сформувати власну дослідницьку позицію та підготувати теоретичне підґрунтя для емпіричної частини дисертації.

Computational Social Science з елементами аналізу даних в R

Цей курс пропонує міждисциплінарне введення в нову галузь обчислювальних соціальних наук (ОКН). Він поєднує традиційні соціологічні дослідження із сучасними обчислювальними методами, зосереджуючись на отриманні, очищенні та аналізі великомасштабних соціальних даних. Студенти опанують мову програмування R як основний інструмент для соціальних досліджень, охоплюючи такі важливі бібліотеки, як tidyverse для маніпулювання даними та ggplot2 для складної візуалізації. Навчальна програма досліджує передові методи, включаючи автоматизований веб-скрейпінг, аналіз соціальних мереж (SNA) та вступ до текстового інтелектуального аналізу (NLP). Курс підкреслює етичні наслідки "великих даних" та відтворюваність обчислювальних робочих процесів у соціальних науках.