Научно-исследовательский семинар

Бакалавриат 2020/2021

Статус: Курс обязательный (Реклама и связи с общественностью)

Направление: 42.03.01. Реклама и связи с общественностью

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 3-й курс, 1-4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Бачурина Нелли Сергеевна, Большаков Никита Викторович, Вольфсон Юрий Романович, Глазков Константин Павлович, Гуревич Милена Михайловна, Жучкова Светлана Васильевна, Захарова Александра Игоревна, Иншаков Илья Александрович, Лебедев Даниил Вадимович, Логунова Ольга Сергеевна, Митрохина Евгения Михайловна, Полухина Елизавета Валерьевна, Порецкова Анастасия Анатольевна, Савин Никита Юрьевич, Сережкина Екатерина Васильевна, Сулейманова Анна Наильевна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 72

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Курс предназначен для освоения навыков научно исследовательской работы на более продвинутом уровне. В процессе занятий студент получит знания и навыки использования различных методов анализа текста (количественный контент-анализ, тематический анализ, обоснованная теория, дискурс анализ, нарративный анализ). Кроме того отдельное место уделяется изучению исследовательским стратегиям - этнографии и кейс-стади. В курсе также продолжается освоение работы с SPSS.

Цель освоения дисциплины

формирование у студентов третьего курса направления «Реклама и связи с общественностью» теоретических знаний и профессиональных компетенций, связанных с проведением научных исследований.

Планируемые результаты обучения

Разрабатывает дизайн этнографического исследования, в том числе кейс-стади. Использует обоснованную теорию, нетнографию и тематический для интерпретации данных.
Производит обоснованный выбор метода с учетом исследовательских парадигм в науке о коммуникациях (по Р. Крейгу). Применяет полученные теоретические знания в групповом исследовательском проекте. Разрабатывает концептуальную модель исследования. Аргументирует выбор типа контент-анализа в зависимости от исследовательских задач. Разрабатывает основные этапы контент-анализа.
Отличает базовый концептуальный аппарат дискурсивного анализа. Использует теории дискурса Лакло и Муфф, распознает ограничения этого подхода. Использует критический дискурс-анализ, распознает ограничения этого подхода. Использует дискурсивную психологию, распознает ограничения этого подхода. Использует нарративный анализ, распознает ограничения этого подхода.
Называет основные принципы реализации регрессионного, факторного, кластерного анализа, проводит анализ с помощью кнопочного интерфейса SPSS.

Содержание учебной дисциплины

Качественное полевое исследование
Качественное полевое исследование и этнографический метод в академической и коммерческой сфере. Кейс-стади как метод и стратегия качественного полевого исследования. Наблюдение и сопутствующие процедуры в качественном полевом исследовании. Интернет как пространство для наблюдения: онлайн наблюдение и нетнография. Производство этнографического текста. Тематический анализ. Обоснованная теория.
Контент-анализ
Контент-анализ в науке о коммуникациях: парадигмальные рамки и примеры использования. Программа исследования в коммуникациях: структура, этапы и логика исследования (на примерах исследований с контент-анализом). Контент-анализ: понятия, область применения, типы. Концептуализация и измерение: концептуальная модель, конструирование показателей и индикаторов. Основы построения выборки (на примерах исследований с контент-анализом). Методы анализа текстовой информации в науке о коммуникациях. Основные этапы контент-анализа. Анализ и интерпретация данных.
Дискурс-анализ
Теоретические основы дискурсивного анализа. Постмарксизм и эссекская школа дискурс-анализа. Критический дискурс-анализ. Дискурсивная психология. Нарративный анализ.
SPSS: продвинутый уровень
Регрессионный анализ. Факторный анализ. Кластерный анализ.

Элементы контроля

Самостоятельная работа 1
Тестирование самостоятельной работы в LMS будет производиться по определенным датам, которые оглашаются преподавателем на первом занятии. Тестовая сессия по определенному семинарскому занятию проводится после прохождения всем курсом его содержания. !Важно: Тестирование будет открываться в установленное время на 20 мин., поэтому опоздание не приветствуется. Если студент все-таки приступил к тестированию с задержкой – это не дает ему оснований для компенсации времени. Студенты, не приступившие к тестированию, получают за тестовую сессию - 0 баллов.
Взаимная оценка за наблюдение 1
Технические требования к домашнему заданию и работе с онлайн-платформой: Домашнее задание должно быть выполнено в формате word (doc, docx), шрифт Time New Romans, 12 кегель, одинарный межстрочный интервал, альбомная ориентация страницы. Объем дневника наблюдения: 1200-1600 слов. Объем раздела «Результат и концептуализация» - 600-800 слов. !Важно: Из текста и названия файла с домашним заданием должны быть удалены личные данные (ФИО, название группы и др.). !Важно: Рисунки, скетчи, фото, видео (при наличии) – загружаются в Приложение в сам файл с домашней работой как гиперссылка на внешнее облачное хранилище. Допустимые форматы: фото: jpg, jpeg, png; видео: avi, mp4.
Кодировка сообщений 2
Оценка за кодирование единиц анализа группового проекта во 2 модуле.
Групповой проект 2
Групповой проект во 2 модуле предполагает проведение студентами контент-анализа.
Аудиторная работа 2
Аудиторная работа представляет собой оценку за работу на семинарских занятия во 2-м модуле.
Аудиторная работа 3
Аудиторная работа 3 представляет собой оценку активности на семинарах в 3-м модуле.
Презентация 3
Аудиторная работа 4
Оценка за аудиторную работу 4 рассчитывается как среднее арифметическое полученных оценок за выполненные на семинарах задания (короткие проверочные задания для самостоятельного выполнения в SPSS рассылаются по каждой теме в ходе семинарских занятий ) в 4-м модуле.
Домашние задания 4
В рамках прохождения материала 4 модуля предполагается выполнение 2 домашних заданий: По материалам темы 1 По материалам тем 2-3 Домашние задания выполняются на компьютере с использованием пакета для анализа данных SPSS.
Примерный перечень вопросов для второй пересдачи
Качество взаимной оценки 1
Качество взаимной оценки 1 является целым числом.

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (2 модуль)
0.2 * Аудиторная работа 2 + 0.15 * Взаимная оценка за наблюдение 1 + 0.2 * Групповой проект 2 + 0.15 * Качество взаимной оценки 1 + 0.1 * Кодировка сообщений 2 + 0.2 * Самостоятельная работа 1
Промежуточная аттестация (4 модуль)
0.3 * Аудиторная работа 3 + 0.2 * Аудиторная работа 4 + 0.3 * Домашние задания 4 + 0.2 * Презентация 3

Программа дисциплины