Инструменты и методы работы с большими массивами текстовой информации

Бакалавриат 2023/2024

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Реклама и связи с общественностью)

Направление: 42.03.01. Реклама и связи с общественностью

Кто читает: Школа коммуникаций

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 4-й курс, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Глазова Лилия Ильдаровна

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 48

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Одними из наиболее важных последствий становления цифрового общества для коммуникационных исследований сегодня является существенное увеличение объемов «цифровых следов коммуникации», т.е. массивов текстовых данных. Данный курс является продолжением и одновременно логическим завершением основного курса специализации «Инструменты и методы в коммуникационных исследованиях». В рамках этой дисциплины студенты на протяжении двух модулей научатся работать с одним из наиболее сложных типов неструктурированных данных, а именно текстовой информацией, начиная с постов в социальных сетях и заканчивая массивами несистематизированной документации, квантифицировать их и использовать для задач предиктивной или диагностической аналитики. Уникальность курса заключается в том, что он сочетает в себе как навыки работы с инструментами и методами, освоенными студентами в рамках основной дисциплины специализации, так и новые навыки и знания из области аналитики данных, естественной обработки языка и компьютерной лингвистики. Кроме того, в рамках данной дисциплины студенты смогут обогатить свой опыт работы с текстами в рамках дискурс- и контент- анализа, методологически совершенствуя эти методы и масштабируя на большие массивы, неподдающиеся ручной обработке.

Цель освоения дисциплины

научить студентов работать с одним из наиболее сложных типов неструктурированных данных, а именно текстовой информацией, начиная с постов в социальных сетях и заканчивая массивами несистематизированной документации, квантифицировать их и использовать для задач предиктивной или диагностической аналитики.