Пугачова Олена Геннадіївна
Дисципліни, які викладає
Поглиблені кількісні методи в соціальних дослідженнях
Метою курсу є навчити студентів основам роботи у програмному середовищі R, яке на сучасному етапі стає провідним в аналізі статистичних даних. Курс є логічним продовженням аналізу даних в комп'ютерній програмі SPSS Statistics і проводиться у формі порівняння можливостей даних пакетів програм. Спеціальна увага приділяється принципам і техніці візуалізації даних та презентації результатів статистичного аналізу.
Поглиблені кількісні методи в соціальних дослідженнях
Метою курсу є навчити студентів основам роботи у програмному середовищі R, яке на сучасному етапі стає провідним в аналізі статистичних даних. Курс є логічним продовженням аналізу даних в комп'ютерній програмі SPSS Statistics і проводиться у формі порівняння можливостей даних пакетів програм. Спеціальна увага приділяється принципам і техніці візуалізації даних та презентації результатів статистичного аналізу.
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.
Поглиблені кількісні методи в соціальних дослідженнях
Метою курсу є навчити студентів основам роботи у програмному середовищі R, яке на сучасному етапі стає провідним в аналізі статистичних даних. Курс є логічним продовженням аналізу даних в комп'ютерній програмі SPSS Statistics і проводиться у формі порівняння можливостей даних пакетів програм. Спеціальна увага приділяється принципам і техніці візуалізації даних та презентації результатів статистичного аналізу.
Моделювання та прогнозування соціальних процесів
Мета курсу підвищити загальну соціологічну культуру студентів, розширити видноколо шляхом надання знань стосовно основних теоретико-методологічних принципів моделювання та прогнозування соціальних процесів; сформувати вміння використовувати прості методи та моделі для прогнозування соціальних процесів; дати знання з підходів до розробки математичних моделей соціальних процесів, достатні для того, щоб поставити задачу та працювати разом з математиками над складними моделями. Навчити використанню одного з найбільш перспективних методів моделювання - агентного моделювання.
Управління даними досліджень
Курс присвячений вивченню стратегій та інструментів ефективної організації наукових даних протягом усього життєвого циклу дослідження. Програма фокусується на впровадженні міжнародних стандартів FAIR (знаходження, доступність, сумісність та повторне використання даних). Студенти вчаться розробляти плани управління даними (DMP), обирати надійні репозитарії для зберігання, забезпечувати конфіденційність та дотримуватися етичних і юридичних норм (зокрема GDPR). Курс готує дослідників до роботи в умовах Відкритої науки (Open Science) та вимог провідних грантових фондів.
Комп`ютерне моделювання в соціології
Курс знайомить з новою парадигмою моделювання та аналізу соціальних явищ, що базується на теорії складних систем. Розглядається новий набір інструментів для збору даних та аналізу соціальної взаємодії, а саме: теорія ігор, комп’ютерний експеримент, комп’ютерне моделювання. Цінність такого підходу полягає в дослідженні соціальних явищ в умовах складності та невизначеності. Експериментальна та комп’ютерна соціологія продемонструвала свій потенціал в дослідженні колективної поведінки, в роботі з неподатливими (intractable) проблемами та прийнятті рішень в умовах невизначеності. Практична частина курсу присвячена проведенню лабораторних та комп’ютерних ігор з подальшим комп’ютерним аналізом, що має на меті дослідження формування культури довіри та кооперації