Магистратура 2022/2023

Методология и методы политических исследований

Статус: Курс обязательный (Прикладная политология)

Направление: 41.04.04. Политология

Кто читает: Департамент политики и управления

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 1-й курс, 2, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Беленков Вадим Евгеньевич

Прогр. обучения: Прикладная политология

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 64

Программа дисциплины

Аннотация

Для корректного применения политических технологий требуются достоверное описание и точный анализ данных о политической ситуации, включающий в себя выявление причинно-следственных и иных связей. В рамках этого курса студенты научатся использовать необходимые для этого анализа современные количественные методы исследований (методы регрессионного, факторного, кластерного и сетевого анализа, методы анализа текстов на естественных языках). Также студенты получат навыки программирования на языке Python)”, позволяющие применять эти методы.

Цель освоения дисциплины

• Целью освоения дисциплины «Методология и методы политических исследований» является формирование знаний о современных подходах к анализу данных, навыков использования количественных методов и моделей в рамках политических исследований.

Планируемые результаты обучения

• ПРО 1. Формулировать содержание и функции конкретных количественных методов политических исследований
• ПРО 2. Интерпретировать результаты, полученные в ходе анализа данных с помощью количественных методов политических исследований, с точки зрения формальных статистических критериев.
• ПРО 3. Применять необходимые наборы библиотек и команд на языке программирования Python для обработки и анализа данных с помощью количественных методов политических исследований.
• ПРО 4. Выявлять взаимосвязи или отсутствие взаимосвязей между переменными, паттерны и кластеры в числовых данных, определять темы текстовых документов.
• ПРО 5. Обобщать результаты анализа данных и аргументировать выводы исследования.
• ПРО 6. Проектировать и реализовывать своё количественное исследование с самостоятельным выбором методов для решения собственных задач.

Содержание учебной дисциплины

• Введение в методологию политических исследований
• Методы статистики и эконометрики в политических исследованиях
• Кластерный и факторный анализ в политических исследованиях
• Сетевой анализ в политических исследованиях
• Обработка естественного языка

Элементы контроля

• Домашние работы
  Список вопросов теоретического характера о количественных методах исследрваний и задач на применение количественных методов политических исследований с помощью Python. Всего 10 домашних работ, в формулу оценки поступает средняя оценка за все домашние работы.
• Индивидуальный исследовательский проект
  Студенты должны будут провести собственное исследование по интересующему их вопросу с использованием описанных в курсе методов количественных исследований. До начала февраля они должны будут представить дизайн исследования, который будет иметь вес 5% от итоговой оценки. Затем они должны будут провести исследование и подготовить на его основе письменный отчёт (от 3000 до 4000 слов) с описанием исследовательской проблемы, исследовательского вопроса, краткого обзора литературы, гипотез (если они есть), данных, методов,результатов анализа данных и их содержательного обсуждения. К отчёту должны быть приложены данные и код, с помощью которого был произведён их анализ. Вес письменного отчёта и кода - 15 % от итоговой оценки за курс. Каждый студент должен выступить с устным докладом по итогам исследования (5% итоговой оценки за курс) и подготовить краткий устный отзыв на работу одногруппника (5 % итоговой оценки), в котором нужно оценить, насколько корректно были использованы количественные методы исследования. Срок представления письменного отчёта - 01.03.2022.
• Экзамен
  Список теоретических вопросов и практических заданий по реализации методов количественных исследований в Python.

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 3 модуль
  0.16 * Домашние работы + 0.24 * Домашние работы + 0.3 * Индивидуальный исследовательский проект + 0.3 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Introductory econometrics : a modern approach, Wooldridge, J. M., 2020
• The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction, Hastie, T., 2017
• Введение в эконометрику : учебник для вузов, Доугерти, К., 2010

Рекомендуемая дополнительная литература

• Analyzing social networks, Borgatti, S. P., 2018
• Speech and language processing, Jurafsky, D., 2014

Авторы

• Юрескул Егор Анатольевич
• Беленков Вадим Евгеньевич