Forwarded from DASS (MASNA) Admissions
Семинар ANR-Lab "От заметок к идеям: как Obsidian меняет подход к обучению?"
🔸31 марта в 15:00 стажер-исследователь лаборатории Анфимова Ксения расскажет об особенностях работы с Obsidian для создания собственной базы знаний.
🔹В ходе семинара будет представлено использование Obsidian для эффективного управления знаниями и организации учебного процесса. Участники узнают, как благодаря внутренним ссылкам и графическому представлению заметок можно формировать сети взаимосвязанных идей, что способствует более глубокому пониманию и запоминанию материала. Будет проанализирована методика "Zettelkasten", которая позволяет не только собирать информацию, но и трансформировать её в активное знание. Кроме того, Ксения представит практические рекомендации по созданию персонализированной базы знаний, которая будет служить не только для хранения заметок, но и в качестве мощного инструмента для исследовательской рефлексии.
Язык семинара: русский.
Регистрация по ссылке.
🔸31 марта в 15:00 стажер-исследователь лаборатории Анфимова Ксения расскажет об особенностях работы с Obsidian для создания собственной базы знаний.
🔹В ходе семинара будет представлено использование Obsidian для эффективного управления знаниями и организации учебного процесса. Участники узнают, как благодаря внутренним ссылкам и графическому представлению заметок можно формировать сети взаимосвязанных идей, что способствует более глубокому пониманию и запоминанию материала. Будет проанализирована методика "Zettelkasten", которая позволяет не только собирать информацию, но и трансформировать её в активное знание. Кроме того, Ксения представит практические рекомендации по созданию персонализированной базы знаний, которая будет служить не только для хранения заметок, но и в качестве мощного инструмента для исследовательской рефлексии.
Язык семинара: русский.
Регистрация по ссылке.
Nodes and Links
Семинар ANR-Lab "От заметок к идеям: как Obsidian меняет подход к обучению?" 🔸31 марта в 15:00 стажер-исследователь лаборатории Анфимова Ксения расскажет об особенностях работы с Obsidian для создания собственной базы знаний. 🔹В ходе семинара будет представлено…
Семинар уже через 2 часа!
Не забудьте зарегистрироваться.
Не забудьте зарегистрироваться.
anr.hse.ru
Международная лаборатория прикладного сетевого анализа
Новая порция датасетов для сетевого анализа
Мы часто пишем про сетевые исследования, но также хотели бы рассказывать вам, на каких данных можно начинать делать свои собственные исследования. В этом месяце мы уже рассказывали об корпусе русской драмы, а сегодня делимся куда большим по охвату тем репозитарии с данными. На странице Центра вычислительного анализа социальных и организационных систем (CASOS), который является частью Школы компьютерных наук Университета Карнеги-Меллона, хранятся датасеты для исследователей, студентов или аналитиков, заинтересованных в изучении отношений и взаимодействий между сущностями, такими как люди, организации или концепции, посредством сетевого анализа.
Как начать работать с данными?
1) Выберете понравившийся набор данных и прочите документацию, чтобы понять структуру набора данных, например, что представляет каждый столбец в файле CSV или как организованы файлы DyNetML. Не пугайтесь формата DyNetML, если никогда с ним не сталкивались: это расширение, на основе XML, разработано CASOS для представления динамических сетей. Он особенно подходит для таких инструментов, как ORA, и поддерживает временные и многослойные сетевые данные.
🔸Если бы вы спросили нас, c какого датасета начинать, то мы предложили HatField-McCoy dataset или PR1. Если у первого интересна задумка и будет интересно сделать визуализацию про вражду между двумя сельскими семьями, то второй датасет создан именно для тренировки — это случайная сеть для демонстрации больших объемов данных. Оба датасета, как на кажется, подойду новичку в сетевом анализе. Однако для работы с ними нужно использовать ORA.
2) Вы можете воспользоваться как ORA (Organizational Risk Analyzer), это программа разработана непосредственно самим CASOS для анализа динамического анализа сети, как раз в нем можно работать с DyNetML, но он также может импортировать файлы CSV. А можете использовать любимые нами Gephi, Python (NetworkX ) или Rstudio (igraph), только нужно учитывать, что в них вы не сможете работать с DyNetML-форматом.
3) Дальше дело техники: можете построить сеть, посчитать метрики (если хотите), поиграться с визуализацией. И вот, вы великолепны! Вы смогли скачать и "поиграть с данными". Разумеется, мы не станем подробно писать скрипт для анализа и визуализации сетейчтоб жизнь медом не казалась, но у нас есть множество семинаров вам в помощь!
Мы часто пишем про сетевые исследования, но также хотели бы рассказывать вам, на каких данных можно начинать делать свои собственные исследования. В этом месяце мы уже рассказывали об корпусе русской драмы, а сегодня делимся куда большим по охвату тем репозитарии с данными. На странице Центра вычислительного анализа социальных и организационных систем (CASOS), который является частью Школы компьютерных наук Университета Карнеги-Меллона, хранятся датасеты для исследователей, студентов или аналитиков, заинтересованных в изучении отношений и взаимодействий между сущностями, такими как люди, организации или концепции, посредством сетевого анализа.
Как начать работать с данными?
1) Выберете понравившийся набор данных и прочите документацию, чтобы понять структуру набора данных, например, что представляет каждый столбец в файле CSV или как организованы файлы DyNetML. Не пугайтесь формата DyNetML, если никогда с ним не сталкивались: это расширение, на основе XML, разработано CASOS для представления динамических сетей. Он особенно подходит для таких инструментов, как ORA, и поддерживает временные и многослойные сетевые данные.
🔸Если бы вы спросили нас, c какого датасета начинать, то мы предложили HatField-McCoy dataset или PR1. Если у первого интересна задумка и будет интересно сделать визуализацию про вражду между двумя сельскими семьями, то второй датасет создан именно для тренировки — это случайная сеть для демонстрации больших объемов данных. Оба датасета, как на кажется, подойду новичку в сетевом анализе. Однако для работы с ними нужно использовать ORA.
2) Вы можете воспользоваться как ORA (Organizational Risk Analyzer), это программа разработана непосредственно самим CASOS для анализа динамического анализа сети, как раз в нем можно работать с DyNetML, но он также может импортировать файлы CSV. А можете использовать любимые нами Gephi, Python (NetworkX ) или Rstudio (igraph), только нужно учитывать, что в них вы не сможете работать с DyNetML-форматом.
3) Дальше дело техники: можете построить сеть, посчитать метрики (если хотите), поиграться с визуализацией. И вот, вы великолепны! Вы смогли скачать и "поиграть с данными". Разумеется, мы не станем подробно писать скрипт для анализа и визуализации сетей
Forwarded from DASS (MASNA) Admissions
Открытый семинар ANR-Lab "Сила графиков: как визуализация делает исследования ярче".
7 апреля в 15:00 стажер-исследователь лаборатории Дарья Осокина расскажет об инструментах для визуализации данных в исследованиях.
🔹На семинаре вы узнаете, как превратить цифры и таблицы в графики, которые привлекут внимание и донесут ценность вашей научной работы. Мы шаг за шагом разберем процесс создания визуализаций, познакомимся с возможностями таких популярных Python-пакетов, как Matplotlib, Seaborn, Plotly и Bokeh, и выберем лучшие инструменты для разных задач. Вы также изучите ключевые принципы эффективной визуализации, чтобы ваши графики были не только эстетичными, но и понятными для аудитории. На примерах мы обсудим, как улучшить представление данных, и поделимся ресурсами для дальнейшего развития в этой области.
🔹Семинар будет полезен исследователям, которые только начинают работать с кодом, и тем, кто хочет усовершенствовать свои навыки визуализации.
Язык семинара: русский.
Регистрация по ссылке.
7 апреля в 15:00 стажер-исследователь лаборатории Дарья Осокина расскажет об инструментах для визуализации данных в исследованиях.
🔹На семинаре вы узнаете, как превратить цифры и таблицы в графики, которые привлекут внимание и донесут ценность вашей научной работы. Мы шаг за шагом разберем процесс создания визуализаций, познакомимся с возможностями таких популярных Python-пакетов, как Matplotlib, Seaborn, Plotly и Bokeh, и выберем лучшие инструменты для разных задач. Вы также изучите ключевые принципы эффективной визуализации, чтобы ваши графики были не только эстетичными, но и понятными для аудитории. На примерах мы обсудим, как улучшить представление данных, и поделимся ресурсами для дальнейшего развития в этой области.
🔹Семинар будет полезен исследователям, которые только начинают работать с кодом, и тем, кто хочет усовершенствовать свои навыки визуализации.
Язык семинара: русский.
Регистрация по ссылке.
Forwarded from DASS (MASNA) Admissions
День открытых дверей магистерской программы «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика»)!
17 апреля в 18.00 онлайн программа «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика») проведет день открытых дверей. На вебинаре Ирина Павлова, заместитель заведующего ANR-Lab, расскажет об учебном плане, а также об особенностях обучения на магистерской программе.
Присоединившись, вы сможете узнать про специализации:
Computational Social and Network Sciences
Applied Statistics and Data Science
🔹День открытых дверей будет на английском языке. Для участия необходимо зарегистрироваться.
Ждем всех 17 апреля в 18.00!
17 апреля в 18.00 онлайн программа «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика») проведет день открытых дверей. На вебинаре Ирина Павлова, заместитель заведующего ANR-Lab, расскажет об учебном плане, а также об особенностях обучения на магистерской программе.
Присоединившись, вы сможете узнать про специализации:
Computational Social and Network Sciences
Applied Statistics and Data Science
🔹День открытых дверей будет на английском языке. Для участия необходимо зарегистрироваться.
Ждем всех 17 апреля в 18.00!
👑 Биткоин больше не царь? Сетевой анализ криптовалютного королевства
Всё ли еще Биткоин главный или трон давно занят другими? Новое исследование строит скрытую сеть криптовалютных доходностей, чтобы показать, на чьих плечах держится криптовалютный рынок.
Постоянно появляются новости: биткоин упал, биткоин не растет и т.д. Новые коины появляются как грибы после дождя. Так кто сегодня в центре внимания — всё ещё старина BTC или кто-то поновее? Исследователи из Польши и Итали решили разобраться с помощью… сетевого анализа. Да-да, того самого, с помощью которого мы анализируем соцсети и маршруты авиарейсов.
Они исследовали, как 765 криптовалют двигались вместе с 2015 по 2022 год: буквально, как совпадали их ежедневные доходности. Затем построили сеть, где каждая вершина - это коин, а связи между ними - это схожесть движений. Дальше, анализ центральности (кто тут самый влиятельный?) и рейтинг по методу TOPSIS. Потом они взяли три масштаба:
🔹Долгосрок (2015–2022): кто стабильно на вершине.
🔸Двухлетки: как менялись лидеры со временем.
🔹Каждый день: настоящая драма с ежедневными сменами ролей.
Они посчитали корреляции Кендалла и отфильтровали шум с помощью теории случайных матриц. Потом построили минимальные остовные деревья и применили «победитель забирает всё» фильтр для выделения самых сильных связей. Центральность считали по четырём метрикам, а затем свели всё в общий рейтинг.
Кто же главный? Это не так-то просто:
🔹В долгосрочной перспективе Биткоин всё ещё держится в центре, рядом — Ethereum и Litecoin.
🔸Но если приглядеться поближе, с конца 2016 года его влияние начало снижаться. В лидеры выбивались другие крипты: стабильные монеты вроде USDT и USDC, неожиданные игроки вроде QTUM и WETH.
🔹А в ежедневной динамике сплошная игра престолов. Сегодня ты царь, завтра уже никто.
Крипторынок нестабилен не только по ценам, но и по структуре. Биткоин был первым, но власть в сети давно децентрализована: и это не метафора, а результат сетевого анализа. Мир крипты — это не монархия, а постоянно меняющаяся федерация влияний, поэтому академии трудно уследить за его развитием. Но, возможно, стоит придумать сетевые решения для анализа криптовалют в реальном времени? Или они уже есть, но мы о них еще просто не знаем? Делитесь в комментариях!
Всё ли еще Биткоин главный или трон давно занят другими? Новое исследование строит скрытую сеть криптовалютных доходностей, чтобы показать, на чьих плечах держится криптовалютный рынок.
Постоянно появляются новости: биткоин упал, биткоин не растет и т.д. Новые коины появляются как грибы после дождя. Так кто сегодня в центре внимания — всё ещё старина BTC или кто-то поновее? Исследователи из Польши и Итали решили разобраться с помощью… сетевого анализа. Да-да, того самого, с помощью которого мы анализируем соцсети и маршруты авиарейсов.
Они исследовали, как 765 криптовалют двигались вместе с 2015 по 2022 год: буквально, как совпадали их ежедневные доходности. Затем построили сеть, где каждая вершина - это коин, а связи между ними - это схожесть движений. Дальше, анализ центральности (кто тут самый влиятельный?) и рейтинг по методу TOPSIS. Потом они взяли три масштаба:
🔹Долгосрок (2015–2022): кто стабильно на вершине.
🔸Двухлетки: как менялись лидеры со временем.
🔹Каждый день: настоящая драма с ежедневными сменами ролей.
Они посчитали корреляции Кендалла и отфильтровали шум с помощью теории случайных матриц. Потом построили минимальные остовные деревья и применили «победитель забирает всё» фильтр для выделения самых сильных связей. Центральность считали по четырём метрикам, а затем свели всё в общий рейтинг.
Кто же главный? Это не так-то просто:
🔹В долгосрочной перспективе Биткоин всё ещё держится в центре, рядом — Ethereum и Litecoin.
🔸Но если приглядеться поближе, с конца 2016 года его влияние начало снижаться. В лидеры выбивались другие крипты: стабильные монеты вроде USDT и USDC, неожиданные игроки вроде QTUM и WETH.
🔹А в ежедневной динамике сплошная игра престолов. Сегодня ты царь, завтра уже никто.
Крипторынок нестабилен не только по ценам, но и по структуре. Биткоин был первым, но власть в сети давно децентрализована: и это не метафора, а результат сетевого анализа. Мир крипты — это не монархия, а постоянно меняющаяся федерация влияний, поэтому академии трудно уследить за его развитием. Но, возможно, стоит придумать сетевые решения для анализа криптовалют в реальном времени? Или они уже есть, но мы о них еще просто не знаем? Делитесь в комментариях!
Cambridge Core
Has bitcoin been dethroned too quickly? The cryptocurrency return networks | Network Science | Cambridge Core
Has bitcoin been dethroned too quickly? The cryptocurrency return networks - Volume 13
Исследования наших сотрудников повсюду! "Толкователь" поделился докладом Сергея Давыдова с Грушинской конференции, где он моделировал секцию "Медиа и коммуникации в поисках человека" о проблеме человекоцентричности в развитии современных медиа и технологий. Почитать доклад Сергея Геннадьевича "Что случилось с сетевыми социальными медиа? Динамика российской аудитории в 2022-2024 гг." и ознакомиться с другими выступлениями можно тут!
Forwarded from Толкователь
Надо же как Телеграм оторвался по всем показателям от остальных соцсетей. Сейчас у него просто нет конкурентов в России. По интегральному индексу Youtube и Вконтакте отстают от Телеграма в 4 раза, о других и говорить нечего.
«Для построения Компаративного индекса значения всех показателей по состоянию на январь 2022 г. были приняты за 100. Показатели за остальные месяцы были пропорционально пересчитаны. Соответственно, значения менее 100 свидетельствуют о снижении показателей по сравнению с исходной точкой, а значения более 100 – об их росте».
(Данные – с.н.с. ВШЭ Сергей Давыдов, Грушинская конеференция-2025)
«Для построения Компаративного индекса значения всех показателей по состоянию на январь 2022 г. были приняты за 100. Показатели за остальные месяцы были пропорционально пересчитаны. Соответственно, значения менее 100 свидетельствуют о снижении показателей по сравнению с исходной точкой, а значения более 100 – об их росте».
(Данные – с.н.с. ВШЭ Сергей Давыдов, Грушинская конеференция-2025)
Forwarded from DASS (MASNA) Admissions
День открытых дверей магистерской программы «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика») уже сегодня!
17 апреля в 18.00 онлайн программа «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика») проведет день открытых дверей. На вебинаре Ирина Павлова, заместитель заведующего ANR-Lab, расскажет об учебном плане, а также об особенностях обучения на магистерской программе.
Присоединившись, вы сможете узнать про специализации:
Computational Social and Network Sciences
Applied Statistics and Data Science
🔹Для участия необходимо зарегистрироваться.
Ждем всех сегодня в 18.00!
17 апреля в 18.00 онлайн программа «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика») проведет день открытых дверей. На вебинаре Ирина Павлова, заместитель заведующего ANR-Lab, расскажет об учебном плане, а также об особенностях обучения на магистерской программе.
Присоединившись, вы сможете узнать про специализации:
Computational Social and Network Sciences
Applied Statistics and Data Science
🔹Для участия необходимо зарегистрироваться.
Ждем всех сегодня в 18.00!
www.hse.ru
Магистерская программа, Сетевой анализ, Сетевая аналитика, Прикладная статистика
Магистратура "Аналитика данных и прикладная статистика" Высшей школы экономики — это отличный старт новой карьеры аналитика данных.
Forwarded from DASS (MASNA) Admissions
Вебинар DASS "Как статистические исследования и анализ данных меняют мир?"
25 апреля в 10.00 онлайн программа «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика») проведет вебинар, на котором Елена Стегний, аналитик ANR-Lab и преподаватель DASS, расскажет о роли статистики и анализа данных в современном мире.
🔹Ни для кого не секрет, что данные и информация – это новая нефть, но без грамотного анализа они так и остаются простым набором букв и чисел. Какждый клик, каждая транзакция может быть оцифрована и превращена в тренд, который сформирует будущее. Статистика и анализ данных формируют глобальные тренды, помогают бизнесу решать стратегические задачи, науке – делать революционные открытие, в медицине – спасать жизни пациентов. Но как именно статистика и анализ данных меняют наш мир? Какие открытия и прорывы стали возможны благодаря этим инструментам?
🔸День открытых дверей будет на русском языке. Для участия необходимо зарегистрироваться.
Ждем всех 25 апреля в 10.00!
25 апреля в 10.00 онлайн программа «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика») проведет вебинар, на котором Елена Стегний, аналитик ANR-Lab и преподаватель DASS, расскажет о роли статистики и анализа данных в современном мире.
🔹Ни для кого не секрет, что данные и информация – это новая нефть, но без грамотного анализа они так и остаются простым набором букв и чисел. Какждый клик, каждая транзакция может быть оцифрована и превращена в тренд, который сформирует будущее. Статистика и анализ данных формируют глобальные тренды, помогают бизнесу решать стратегические задачи, науке – делать революционные открытие, в медицине – спасать жизни пациентов. Но как именно статистика и анализ данных меняют наш мир? Какие открытия и прорывы стали возможны благодаря этим инструментам?
🔸День открытых дверей будет на русском языке. Для участия необходимо зарегистрироваться.
Ждем всех 25 апреля в 10.00!
Вакансия российского постдока в ANR-Lab
В настоящее время открыт конкурс Программы привлечения российских постдоков. В рамках конкурса открыты две вакансии постдоков (научных сотрудников) в подразделение «Международная лаборатория прикладного сетевого анализа» (ANR Lab):
🔹Вакансия постдока на проект «Исследования структуры формальных и неформальных институтов»
🔸Вакансия постдока на проект «Количественные исследования социально-экономических процессов»
Подать заявку можно до 16.05.2025.
Подробнее о вакансиях — на сайте!
28 апреля 2025 года в 14:00 пройдет вебинар, посвященный Программе российских постдоков. Его проведет Юлия Фалькович, директор Центра научной интеграции и руководитель Программы. На вебинаре вы узнаете:
— цели и задачи Программы;
— условия конкурса в 2025 году: сроки, требования к кандидатам, процедура подачи заявок и критерии отбора;
— преимущества участия, по мнению постдоков и руководителей;
— ресурсы и возможности развития, доступные в рамках Программы.
В настоящее время открыт конкурс Программы привлечения российских постдоков. В рамках конкурса открыты две вакансии постдоков (научных сотрудников) в подразделение «Международная лаборатория прикладного сетевого анализа» (ANR Lab):
🔹Вакансия постдока на проект «Исследования структуры формальных и неформальных институтов»
🔸Вакансия постдока на проект «Количественные исследования социально-экономических процессов»
Подать заявку можно до 16.05.2025.
Подробнее о вакансиях — на сайте!
28 апреля 2025 года в 14:00 пройдет вебинар, посвященный Программе российских постдоков. Его проведет Юлия Фалькович, директор Центра научной интеграции и руководитель Программы. На вебинаре вы узнаете:
— цели и задачи Программы;
— условия конкурса в 2025 году: сроки, требования к кандидатам, процедура подачи заявок и критерии отбора;
— преимущества участия, по мнению постдоков и руководителей;
— ресурсы и возможности развития, доступные в рамках Программы.
anr.hse.ru
Вакансия российского постдока в ANR-Lab
В настоящее время открыт конкурс Программы привлечения российских постдоков. В рамках конкурса открыты две вакансии постдоков (научных сотрудников) в подразделение «Международная лаборатория…
Семинар ANR-Lab "Как использовать ИИ в социологических исследованиях?"
28 апреля в 15:00 доцент департамента социологии Сергей Давыдов и научный сотрудник ANR-Lab Анна Карташева расскажут, как использовать ИИ в социологических исследованиях.
ИИ охватывает различные стороны человеческой деятельности, и область социологических исследований не является исключением. Во-первых, социологи осваивают персональные инструменты работы с информацией, позволяющие генерировать тексты, переводить их на различные языки, транскрибировать аудиозаписи и т.д. Во-вторых, в эмпирической социологии на базе ИИ возникают новые продукты и решения: это оптимизация работы call-центров, сбор и обработка качественной информации, генерирование "синтетических респондентов" и многое другое. Использовать инструменты ИИ в исследованиях - это как пройти между Сциллой и Харибдой, так как возникает множество вопросов, на часть из которых мы постараемся дать ответ на семинаре.
Регистрация по ссылке.
28 апреля в 15:00 доцент департамента социологии Сергей Давыдов и научный сотрудник ANR-Lab Анна Карташева расскажут, как использовать ИИ в социологических исследованиях.
ИИ охватывает различные стороны человеческой деятельности, и область социологических исследований не является исключением. Во-первых, социологи осваивают персональные инструменты работы с информацией, позволяющие генерировать тексты, переводить их на различные языки, транскрибировать аудиозаписи и т.д. Во-вторых, в эмпирической социологии на базе ИИ возникают новые продукты и решения: это оптимизация работы call-центров, сбор и обработка качественной информации, генерирование "синтетических респондентов" и многое другое. Использовать инструменты ИИ в исследованиях - это как пройти между Сциллой и Харибдой, так как возникает множество вопросов, на часть из которых мы постараемся дать ответ на семинаре.
Регистрация по ссылке.
Forwarded from Выше квартилей
Библиометрические признаки как символические маркеры для ученых
Наукометрические показатели, о которых мы нередко рассказываем в нашем канале, зачастую воспринимаются многими учеными лишь как инструменты формальной оценки научной продуктивности. Между тем ряд из них может осознано или нет использоваться и самими авторами при знакомстве с литературой. Такие показатели являются символическими маркерами, то есть «сигналами», благодаря которым ученые интуитивно или осознанно различают «своих» и «чужих» и, в частности, определяют, относится ли научная статья к их дисциплине.
Иванов Д.В. и Девятко И.Ф., исследователи из Вышки, в статье, опубликованной в журнале «Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены», рассмотрели «фасадные» элементы российских научных статей (заголовки, списки литературы и соавторство), с которыми ученые сталкиваются в первую очередь и на основании которых решают читать публикацию или нет.
Авторы проанализировали корпус, состоящий из 120 выпусков (12 случайных номеров для каждого из 10 ведущих российских журналов по психологии и социологии за период с 2000 по 2022-2023 гг.) Результаты исследования показали, что в среднем:
⚪ в социологических журналах заголовки статей длиннее (на 1,12 слова);
⚪ для социологических статей списки литературы больше на 25 % (36 против 26,9);
⚪ в каждой третьей статье по психологии на одного автора больше (1,7 против 1,4).
Примечательно, что в русскоязычных социологических статьях названия длиннее, чем в психологических, хотя в англоязычном контексте тенденция обратная. Это может быть связано с тем, что становление социологии в России было неразрывно связано с традицией социальной философии, для которой характерна «многословность».
Дополнительно был проведен опрос среди психологов и социологов (всего 120 полных анкет), активно включенных в научную коммуникацию (75 % социологов и 85 % психологов заняты исследованиями). Ученым описывалась ситуация, где перед ними оказывалась статья либо из социологического, либо из психологического журнала, а затем предлагалось угадать значение каждого из библиометрических признаков.
Опрос показал, что для ученых есть один явно выраженный символический маркер — длина списка литературы. Этот признак действительно заметен и является внутригрупповым и межгрупповым маркером, причем явно выраженным для психологических статей, имеющих, вероятно, более устоявшийся библиографический «канон».
Хотя библиометрические параметры не позволяют делать глубокие выводы о структуре научных дисциплин, их анализ помогает выявить косвенные закономерности в научной коммуникации. Такие маркеры, как объем источников или количество авторов, могут служить индикаторами дисциплинарной принадлежности и особенностей научного дискурса, а также могут «подсветить» неочевидные, на первый взгляд, особенности.
#библиометрия #обзор #социология #психология #дисциплинарныеграницы
Изображение сгенерировано ChatGPT
Наукометрические показатели, о которых мы нередко рассказываем в нашем канале, зачастую воспринимаются многими учеными лишь как инструменты формальной оценки научной продуктивности. Между тем ряд из них может осознано или нет использоваться и самими авторами при знакомстве с литературой. Такие показатели являются символическими маркерами, то есть «сигналами», благодаря которым ученые интуитивно или осознанно различают «своих» и «чужих» и, в частности, определяют, относится ли научная статья к их дисциплине.
Иванов Д.В. и Девятко И.Ф., исследователи из Вышки, в статье, опубликованной в журнале «Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены», рассмотрели «фасадные» элементы российских научных статей (заголовки, списки литературы и соавторство), с которыми ученые сталкиваются в первую очередь и на основании которых решают читать публикацию или нет.
Авторы проанализировали корпус, состоящий из 120 выпусков (12 случайных номеров для каждого из 10 ведущих российских журналов по психологии и социологии за период с 2000 по 2022-2023 гг.) Результаты исследования показали, что в среднем:
⚪ в социологических журналах заголовки статей длиннее (на 1,12 слова);
⚪ для социологических статей списки литературы больше на 25 % (36 против 26,9);
⚪ в каждой третьей статье по психологии на одного автора больше (1,7 против 1,4).
Примечательно, что в русскоязычных социологических статьях названия длиннее, чем в психологических, хотя в англоязычном контексте тенденция обратная. Это может быть связано с тем, что становление социологии в России было неразрывно связано с традицией социальной философии, для которой характерна «многословность».
Дополнительно был проведен опрос среди психологов и социологов (всего 120 полных анкет), активно включенных в научную коммуникацию (75 % социологов и 85 % психологов заняты исследованиями). Ученым описывалась ситуация, где перед ними оказывалась статья либо из социологического, либо из психологического журнала, а затем предлагалось угадать значение каждого из библиометрических признаков.
Опрос показал, что для ученых есть один явно выраженный символический маркер — длина списка литературы. Этот признак действительно заметен и является внутригрупповым и межгрупповым маркером, причем явно выраженным для психологических статей, имеющих, вероятно, более устоявшийся библиографический «канон».
Хотя библиометрические параметры не позволяют делать глубокие выводы о структуре научных дисциплин, их анализ помогает выявить косвенные закономерности в научной коммуникации. Такие маркеры, как объем источников или количество авторов, могут служить индикаторами дисциплинарной принадлежности и особенностей научного дискурса, а также могут «подсветить» неочевидные, на первый взгляд, особенности.
#библиометрия #обзор #социология #психология #дисциплинарныеграницы
Изображение сгенерировано ChatGPT
Вебинар DASS "Как составить портфолио для поступления на программу"
29 апреля в 18.00 онлайн программа «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика») проведет вебинар, на котором Ирина Павлова, заместитель заведующего ANR-Lab, расскажет о том, как составить портфолио для поступления на программу.
На вебинаре вы узнаете:
🔸что такое портфолио абитуриента и из чего оно состоит;
🔸какие элементы портфолио являются обязательными, а какие дополнительными;
🔸как проходит процедура оценивания и собеседование.
Также в ходе вебинара можно будет задать свои вопросы и получить консультацию по своим документам.
День открытых дверей будет на английском языке. Для участия необходимо зарегистрироваться.
29 апреля в 18.00 онлайн программа «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика») проведет вебинар, на котором Ирина Павлова, заместитель заведующего ANR-Lab, расскажет о том, как составить портфолио для поступления на программу.
На вебинаре вы узнаете:
🔸что такое портфолио абитуриента и из чего оно состоит;
🔸какие элементы портфолио являются обязательными, а какие дополнительными;
🔸как проходит процедура оценивания и собеседование.
Также в ходе вебинара можно будет задать свои вопросы и получить консультацию по своим документам.
День открытых дверей будет на английском языке. Для участия необходимо зарегистрироваться.
‼️16-ая Летняя школа ANR-Lab: Прикладной сетевой анализ
Мы обещали вернуться с новой летней школой и вот этот момент настал! В течение этого года мы помогали коллегам из разных областей разбираться в том, как можно применить сетевой анализ в их области: от бизнеса до медицины. А теперь подготовили бесплатную летнюю школу для всех желающих! Вы узнаете возможности применения прикладного сетевого анализа, начиная от идеи и заканчивая реализацией проекта в вашей сфере.
Летняя школа включает как лекции, так и практические семинары, раскрывающие особенности сбора и анализа сетевых данных. В завершение обучения участники защищают Research Proposal с описанием идеи исследования, которое может быть реализовано с применением методологии сетевого анализа. Продолжить погружение в исследования участники смогут на последующем курсе повышения квалификации, который планируется ANR-Lab осенью 2025 г. 👀
В рамках летней школы будет представлено несколько кейсов реализации методологии сетевого анализа (SNA) по направлениям:
🔸Библиометрический сетевой анализ
🔹Организационные сетевые исследования
🔸Исследования социальных медиа
🔹Исследования рынка труда
Интенсивное погружение в работу с сетевыми данными будет интересно сотрудникам вузов и компаний, а также исследователям из разных областей, не имеющим обширного опыта работы в области анализа социальных сетей. Приглашаем к участию сотрудников и студентов вузов, сотрудников компаний, исследователей в области работы с данными, абитуриентов и студентов магистерских программ НИУ ВШЭ!
Летняя школа пройдет 7-11 июля в Москве, возможно участие как онлайн, так и офлайн (количество мест офлайн ограничено — зато мы получили бюджет на чай и печенья!)
Чтобы оставить заявку на участие в школе, заполните регистрационную форму. Заявки принимаются до 15 июня.
Мы обещали вернуться с новой летней школой и вот этот момент настал! В течение этого года мы помогали коллегам из разных областей разбираться в том, как можно применить сетевой анализ в их области: от бизнеса до медицины. А теперь подготовили бесплатную летнюю школу для всех желающих! Вы узнаете возможности применения прикладного сетевого анализа, начиная от идеи и заканчивая реализацией проекта в вашей сфере.
Летняя школа включает как лекции, так и практические семинары, раскрывающие особенности сбора и анализа сетевых данных. В завершение обучения участники защищают Research Proposal с описанием идеи исследования, которое может быть реализовано с применением методологии сетевого анализа. Продолжить погружение в исследования участники смогут на последующем курсе повышения квалификации, который планируется ANR-Lab осенью 2025 г. 👀
В рамках летней школы будет представлено несколько кейсов реализации методологии сетевого анализа (SNA) по направлениям:
🔸Библиометрический сетевой анализ
🔹Организационные сетевые исследования
🔸Исследования социальных медиа
🔹Исследования рынка труда
Интенсивное погружение в работу с сетевыми данными будет интересно сотрудникам вузов и компаний, а также исследователям из разных областей, не имеющим обширного опыта работы в области анализа социальных сетей. Приглашаем к участию сотрудников и студентов вузов, сотрудников компаний, исследователей в области работы с данными, абитуриентов и студентов магистерских программ НИУ ВШЭ!
Летняя школа пройдет 7-11 июля в Москве, возможно участие как онлайн, так и офлайн (количество мест офлайн ограничено — зато мы получили бюджет на чай и печенья!)
Чтобы оставить заявку на участие в школе, заполните регистрационную форму. Заявки принимаются до 15 июня.
anr.hse.ru
Международная лаборатория прикладного сетевого анализа
🎙 Кто рулит в мире политических подкастов? Сетевой анализ современного информационного ландшафта
Кто на самом деле двигает политическую повестку в подкастах США? Исследователи Sydney DeMets и Emma Spiro в статье "Podcasts in the periphery: Tracing guest trajectories in political podcasts" решили изучить это с помощью сетевого анализа.
Исследователи использовали данные о 116 политических подкастах и более 10 тысячах гостей за 2021–2023 годы, построив бипартидную сеть «подкасты-гости», а затем проанализировали траектории их переходов между шоу.
Методы:
🔸Энтэйлмент-анализ (entailment analysis) для отслеживания последовательности приглашений гостей.
🔸Louvain Community Detection для анализа политической принадлежности шоу и гостей.
🔸Поиск брокеров через типологию Gould-Fernandez.
Что выяснилось:
🔹Большинство гостей сначала появляются на маленьких и менее известных шоу, а потом выходят на более крупные подкасты с миллионами слушателей. Подтверждение гипотезы "силы периферии" (Centola, 2021).
🔹Сеть подкастов чётко поляризована: либеральные и консервативные шоу почти не делятся гостями.
🔹Но есть отдельные подкасты-брокеры, которые «перекидывают» гостей между лагерями: например, Honestly with Bari Weiss и The Ed Mylett Show.
🔹Именно малые и средние шоу часто открывают новые голоса для широкой аудитории, что в свою очередь способствует распространению как достоверной политической информации, так и дезинформации.
Итак, информационные войны сегодня идут не только в соцсетях — подкасты становятся новыми полями битвы за умы. Вместо лайков и репостов — приглашения на эфир. И сеть этих шоу оказывается куда более структурирована и стратегична, чем кажется на первый взгляд.
Кто на самом деле двигает политическую повестку в подкастах США? Исследователи Sydney DeMets и Emma Spiro в статье "Podcasts in the periphery: Tracing guest trajectories in political podcasts" решили изучить это с помощью сетевого анализа.
Исследователи использовали данные о 116 политических подкастах и более 10 тысячах гостей за 2021–2023 годы, построив бипартидную сеть «подкасты-гости», а затем проанализировали траектории их переходов между шоу.
Методы:
🔸Энтэйлмент-анализ (entailment analysis) для отслеживания последовательности приглашений гостей.
🔸Louvain Community Detection для анализа политической принадлежности шоу и гостей.
🔸Поиск брокеров через типологию Gould-Fernandez.
Что выяснилось:
🔹Большинство гостей сначала появляются на маленьких и менее известных шоу, а потом выходят на более крупные подкасты с миллионами слушателей. Подтверждение гипотезы "силы периферии" (Centola, 2021).
🔹Сеть подкастов чётко поляризована: либеральные и консервативные шоу почти не делятся гостями.
🔹Но есть отдельные подкасты-брокеры, которые «перекидывают» гостей между лагерями: например, Honestly with Bari Weiss и The Ed Mylett Show.
🔹Именно малые и средние шоу часто открывают новые голоса для широкой аудитории, что в свою очередь способствует распространению как достоверной политической информации, так и дезинформации.
Итак, информационные войны сегодня идут не только в соцсетях — подкасты становятся новыми полями битвы за умы. Вместо лайков и репостов — приглашения на эфир. И сеть этих шоу оказывается куда более структурирована и стратегична, чем кажется на первый взгляд.
Nodes and Links pinned «‼️16-ая Летняя школа ANR-Lab: Прикладной сетевой анализ Мы обещали вернуться с новой летней школой и вот этот момент настал! В течение этого года мы помогали коллегам из разных областей разбираться в том, как можно применить сетевой анализ в их области: от…»
ИИ цифровизация шагает по Европе
В последние 20 лет все больше ученых занимаются темой цифровизации. И, наверное, один из главных вопросов в этом поле: а как люди воспринимают цифровизацию в госуправлении? Велико желание сказать, что люди больше доверяют ИИ и алгоритмам, ведь они лишены человеческого фактора, так что более точны в реализации тех или иных практик. Но лучше не принимать желаемое за действительное! Авторы проекта алгоритмического управления (algorithmic governance) из Университета Хельсинки полагают, что граждане, наоборот, склоны признавать менее легитимным алгоритмическое управление по сравнению с управлением, в котором участвуют люди. Именно поэтому они решили сделать проект по изучению восприятия легитимности в алгоритмическом управлении, используя в качестве примера Европейскую систему информации и авторизации путешествий (ETIAS). Руководит проектом доктор Дарья Гриценко, доцент Университета Хельсинки.
Методология проекта включает пять рабочих пакетов (Work Packages, WPs), объединяющих концептуальные и эмпирические исследования для разработки модели легитимации на основе эвристик (Legitimation Heuristic Model). Эта концептуальная модель объясняет, как люди формируют суждения о легитимности алгоритмических систем, таких как системы принятия решений на основе искусственного интеллекта. Согласно этой модели, оценка легитимности происходит не на основе объективных критериев или глубокого анализа работы системы, а через эвристические сигналы — упрощённые подсказки или правила, которые помогают быстро принимать решения, такими сигналами могут быть:
• Прозрачность системы: насколько открыто система показывает свои процессы и решения.
• Участие пользователей: вовлечённость людей в разработку или использование системы.
• Репутация разработчиков: доверие к тем, кто создал систему.
В рамках модели утверждается, что люди склонны судить о легитимности алгоритмических систем, полагаясь на эти простые сигналы, вместо того чтобы вникать в сложные технические детали или объективные характеристики. Например, если система кажется прозрачной и разработана известной компанией, её скорее сочтут легитимной, даже без глубокого понимания её работы.
Если вас интересно восприятие ИИшного управления, то советуем почитать небольшой отрывок из книги от нашей коллеги Анны Карташовой на эту тему про городское пространство. Если ищете схожие проекты, то рекомендуем посмотреть Governance.ai и AlgorithmWatch. Governance.ai больше ориентирован на разработку политики, цель проекта в понимании и формировании управления искусственным интеллектом в интересах человечества, в то время как AlgorithmWatch занимается мониторингом и анализом влияния алгоритмов и автоматизированных систем на общество, с акцентом на прозрачность, подотчётность и защиту прав человека.
В последние 20 лет все больше ученых занимаются темой цифровизации. И, наверное, один из главных вопросов в этом поле: а как люди воспринимают цифровизацию в госуправлении? Велико желание сказать, что люди больше доверяют ИИ и алгоритмам, ведь они лишены человеческого фактора, так что более точны в реализации тех или иных практик. Но лучше не принимать желаемое за действительное! Авторы проекта алгоритмического управления (algorithmic governance) из Университета Хельсинки полагают, что граждане, наоборот, склоны признавать менее легитимным алгоритмическое управление по сравнению с управлением, в котором участвуют люди. Именно поэтому они решили сделать проект по изучению восприятия легитимности в алгоритмическом управлении, используя в качестве примера Европейскую систему информации и авторизации путешествий (ETIAS). Руководит проектом доктор Дарья Гриценко, доцент Университета Хельсинки.
Методология проекта включает пять рабочих пакетов (Work Packages, WPs), объединяющих концептуальные и эмпирические исследования для разработки модели легитимации на основе эвристик (Legitimation Heuristic Model). Эта концептуальная модель объясняет, как люди формируют суждения о легитимности алгоритмических систем, таких как системы принятия решений на основе искусственного интеллекта. Согласно этой модели, оценка легитимности происходит не на основе объективных критериев или глубокого анализа работы системы, а через эвристические сигналы — упрощённые подсказки или правила, которые помогают быстро принимать решения, такими сигналами могут быть:
• Прозрачность системы: насколько открыто система показывает свои процессы и решения.
• Участие пользователей: вовлечённость людей в разработку или использование системы.
• Репутация разработчиков: доверие к тем, кто создал систему.
В рамках модели утверждается, что люди склонны судить о легитимности алгоритмических систем, полагаясь на эти простые сигналы, вместо того чтобы вникать в сложные технические детали или объективные характеристики. Например, если система кажется прозрачной и разработана известной компанией, её скорее сочтут легитимной, даже без глубокого понимания её работы.
Если вас интересно восприятие ИИшного управления, то советуем почитать небольшой отрывок из книги от нашей коллеги Анны Карташовой на эту тему про городское пространство. Если ищете схожие проекты, то рекомендуем посмотреть Governance.ai и AlgorithmWatch. Governance.ai больше ориентирован на разработку политики, цель проекта в понимании и формировании управления искусственным интеллектом в интересах человечества, в то время как AlgorithmWatch занимается мониторингом и анализом влияния алгоритмов и автоматизированных систем на общество, с акцентом на прозрачность, подотчётность и защиту прав человека.
University of Helsinki
About | Algorithmic Governance | University of Helsinki
Explore AGAPP's study of human-in-the-loop algorithmic governance, using the Legitimation Heuristic Model to understand how legitimacy perceptions are shaped and altered.
Forwarded from DASS (MASNA) Admissions
Семинар ANR-Lab "Гордость и предубеждение в одной сети: как сетевые структуры раскрывают механизмы социальных сравнений"
12 мая в 14:00 младший научный сотрудник ANR-Lab Артем Оганян расскажет о том, как сетевые структуры раскрывают механизмы социальных сравнений.
🔸С появлением электронных социальных сетей все мы столкнулись с таким феноменом как социальное сравнение. Обычно следствием просмотра постов знакомых, которые постоянно бывают в дорогих ресторанах или на пляжах сказочного Бали, является некое разочарование, но сам феномен социальных сравнений гораздо шире. Его изучают давно (вспомним эксперименты Эша), и в социальной психологии уже сформировалось целое направление с собственными традициями и подходами. Однако ключевым вызовом для ученых остается интеграция различных теорий социальных сравнений вместе.
🔹Семинар будет полезен всем, кто интересуется сетевым анализом и его применением для изучения фундаментальных аспектов социального поведения.
Язык семинара: русский.
Регистрация по ссылке.
12 мая в 14:00 младший научный сотрудник ANR-Lab Артем Оганян расскажет о том, как сетевые структуры раскрывают механизмы социальных сравнений.
🔸С появлением электронных социальных сетей все мы столкнулись с таким феноменом как социальное сравнение. Обычно следствием просмотра постов знакомых, которые постоянно бывают в дорогих ресторанах или на пляжах сказочного Бали, является некое разочарование, но сам феномен социальных сравнений гораздо шире. Его изучают давно (вспомним эксперименты Эша), и в социальной психологии уже сформировалось целое направление с собственными традициями и подходами. Однако ключевым вызовом для ученых остается интеграция различных теорий социальных сравнений вместе.
🔹Семинар будет полезен всем, кто интересуется сетевым анализом и его применением для изучения фундаментальных аспектов социального поведения.
Язык семинара: русский.
Регистрация по ссылке.