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.

Остання зміна: суботу 15 листопада 2025 00:05 AM