Бакалавриат
2022/2023
Цифровые методы и прикладные задачи в литературоведении и лингвистике
Статус:
Курс обязательный (Филология)
Направление:
45.03.01. Филология
Кто читает:
Департамент филологии
Где читается:
Санкт-Петербургская школа гуманитарных наук и искусств
Когда читается:
3-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Онлайн-часы:
10
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
42
Программа дисциплины
Аннотация
Первая часть курса представляет собой введение в цифровые гуманитарные науки для лингвистов и литературоведов, знакомит с наиболее выдающимися проектами и направлениями в digital humanities. Студенты изучат основные категории и инструменты для разметки, анализа и визуализации данных в гуманитарных науках; познакомятся с ключевыми понятиями и методами автоматической обработки художественных текстов.
Вторая часть курса, специализированная по трекам – литературоведческому и лингвистическому, посвящена знакомству студентов с многообразием филологических специальностей, рассмотрению ряда показательных кейсов, а также выработке и закреплению профессиональных навыков самостоятельной исследовательской работы. Студенты литературоведческого трека познакомятся с базовым инструментарием текстолога (датировка, атрибуция и атетеза, выбор и подготовка основного текста, создание текстологического аппарата к изданию, комментарий) на материале разбора и обсуждения конкретных текстов. Студенты лингвистического трека углубятся в компьютерный анализ лингвистических данных.
Цель освоения дисциплины
- Получение студентами знания об основных методах и направлениях развития цифровых гуманитарных наук (digital humanities) и применения цифровых технологий для решения практических задач, связанных с автоматическим анализом текста
- Знакомство студентов-филологов с базовыми понятиями и методами анализа и визуализации филологических данных, развитие навыков работы с программным инструментарием для визуализации графов и сетевого анализа, стилеметрического анализа и решения задач автоматической обработки текстов
- Получение базовых сведений о филологической экосистеме Москвы и Петербурга
- Овладение практическими навыками текстологической работы, историко-литературного комментирования, выработка основных технических навыков литературоведческого исследования (библиографических и архивных разысканий, цитирования, работы с источниками, справочниками и др.)
Планируемые результаты обучения
- Знает основные исследовательские инфраструктуры в области Digital Humanities.
- Умеет пользоваться инструментами стилеметрии, использует программный пакет stylo (R)
- Умеет проводить сетевой анализ художественных текстов, рассчитывать метрики центральности, применять алгоритмы выделения сообществ в социальных графах с помощью Gephi
- Знает основные методы автоматической обработки текстов (корпусный анализ, тематическое моделирование, анализ тональности и др.); визуализирует данные с помощью Orange3 Text mining
- Владеет первичными навыками самостоятельного научного исследования, написания статьи по результатам исследования
- Знает важнейшие библиотеки, базы данных и другие электронные ресурсы по истории русской литературы XIX-XXI вв., имеет навыки работы в архивах, библиотеках, литературных музеях
Содержание учебной дисциплины
- Введение в Digital Humanities
- Стилеметрический анализ
- Сетевой анализ в гуманитарных исследованиях
- Введение в Text Mining
- Введение в филологическую экосистему
- Прикладные задачи в литературоведении
- Библиографическая эвристика
- Компьютерные морфология и синтаксис
Элементы контроля
- Оценка за 1-й модульОценка 1 модуль = 0,4 контрольная работа + 0,6 проект
- Оценка за 2-й модульОценка 2 модуль = 0,5 устный экзамен + 0,2 тесты по изученному материалу + 0,3 участие в дискуссии на семинаре и записи в семинарском блоге «Communication Tube»
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 2 модуль0.5 * Оценка за 1-й модуль + 0.5 * Оценка за 2-й модуль
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Eder, M., Rybicki, J., & Kestemont, M. (2016). Stylometry with R: A Package for Computational Text Analysis. R Journal, 8(1), 107–121. https://doi.org/10.32614/RJ-2016-007
- Schreibman, S., Siemens, R. G., & Unsworth, J. (2004). A Companion to Digital Humanities. Malden, MA: Wiley-Blackwell. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=231516
- Silge, J., & Robinson, D. (2017). Text Mining with R : A Tidy Approach (Vol. First edition). Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1533983
Рекомендуемая дополнительная литература
- R в действии. Анализ и визуализация данных на языке R, Кабаков, Р.И., 2014