Соціологічний аналіз даних у диджиталізованому сус ...

1. Дані в диджиталізованому суспільстві

• Типи сучасних соціальних даних: структуровані, неструктуровані, мультимодальні.

• Цифрові сліди як нова емпірична база соціології.

• Дані як соціальна конструкція: хто, чому і як їх створює.

2. Цифрові платформи та алгоритмічні процеси

• Алгоритми як соціальні актори: логіка рекомендацій, фільтри та таргетування.

• Платформізація суспільства: інфраструктури Facebook, X, YouTube, TikTok.

• Дані платформи та їх доступність для досліджень.

3. Методи збору цифрових даних

• API, вебскрейпінг, краудсорсинг, парсинг коментарів і постів.

• Етичні стандарти роботи з цифровими даними.

• Особливості репрезентативності у цифровому середовищі.

4. Обробка та очищення соціальних даних

• Токенізація, лематизація, стоп-слова, частотні моделі.

• Обробка неструктурованих даних: текст, зображення, відео.

• Очищення даних як методологічний етап, а не технічна процедура.

5. Python для соціологів

• Основи роботи з pandas, numpy, matplotlib, seaborn.

• Побудова аналітичних пайплайнів та реплікованих досліджень.

• Інтеграція Python із хмарними середовищами (Colab, AWS).

6. NLP та ML у соціологічному аналізі

• Кластеризація текстів, тематичне моделювання, емоційний аналіз.

• Виявлення дискурсів та смислових полів.

• Побудова моделей для соціальної предиктивної аналітики.

7. Аналіз соціальних мереж і поведінкових даних

• SNA: мережі, вузли, центральність, вплив.

• Аналіз комунікативних патернів у соцмережах.

• Динаміка взаємодії у цифрових спільнотах.

8. Соціологічні інтерпретації алгоритмів

• Алгоритмічна нерівність і упередження в даних.

• Алгоритми як інститути влади.

• Етичні та нормативні підходи до регулювання цифрових систем.