Ви переглядаєте архівну версію офіційного сайту НУЛП (2005-2020р.р.). Актуальна версія: https://lpnu.ua

Комп'ютерний аналіз соціологічних даних

Спеціальність: Соціологія
Код дисципліни: 6.054.00.O.55
Кількість кредитів: 6
Кафедра: Соціологія та соціальна робота
Лектор: ст. викл. Герус Ольга Ігорівна
Семестр: 5 семестр
Форма навчання: заочна
Результати навчання:
Використовувати понятійний апарат соціології в освітній, дослідницькій та інших сферах професійної діяльності.
Розуміти історію розвитку соціології, її сучасні концепції та теорії, основні проблеми.
Застосовувати положення соціологічних теорій та концепцій до дослідження соціальних змін в Україні та світі.
Пояснювати закономірності та особливості розвитку і функціонування соціальних явищ у контексті професійних задач.
Вільно спілкуватися державною та іноземною / іноземними мовами усно і письмово з професійних питань.
Ефективно виконувати різні ролі (зокрема організатора, комунікатора, критика, генератора ідей, виконавця тощо) у команді в процесі вирішення фахових задач.
Вміти використовувати інформаційно-комунікаційні технології у процесі пошуку, збору та аналізу соціологічної інформації.
Обґрунтовувати власну позицію, робити та аргументувати самостійні висновки за результатами досліджень і аналізу професійної літератури.
Вміти розробляти програму соціологічного дослідження.
Володіти навичками збору соціальної інформації з використанням кількісних та якісних методів.
Презентувати результати власних досліджень для фахівців і нефахівців.
Знати та дотримуватися етичних норм професійної діяльності соціолога.
Концептуальні наукові та практичні знання.
Критичне осмислення теорій, принципів, методів і понять у сфері професійної діяльності та/або навчання.
Знання теоретико-методологічних засад соціоінженерної діяльності, зокрема соціального прогнозування, соціального планування та проектування.
Поглиблені когнітивні та практичні уміння/навички, майстерність та інноваційність на рівні, необхідному для розв’язання складних спеціалізованих задач і практичних проблем у сфері професійної діяльності або навчання.
Донесення до фахівців і нефахівців інформації, ідей, проблем, рішень, власного досвіду та аргументації.
Збір, інтерпретація та застосування даних.
Спілкування з професійних питань, у тому числі іноземною мовою, усно та письмово.
Управління складною технічною або професійною діяльністю чи проектами.
Спроможність нести відповідальність за вироблення та ухвалення рішень у непередбачуваних робочих та/або навчальних контекстах.
Формування суджень, що враховують соціальні, наукові та етичні аспекти.
Здатність продовжувати навчання із значним ступенем автономії.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни:
пререквізити:
• Вступ до теорії ймовірності та соціальна статистика;
• Методи збору соціологічної інформації, частина 1
• Методи збору соціологічної інформації, частина 1 (КР)
кореквізити:
• Методи збору соціологічної інформації, частина 2
• Методи збору соціологічної інформації, частина 2 (КР)
• Кількісний і якісний аналіз документів в соціології
• Логіка наукового дослідження
• Новітні інформаційні технології в соціології
Короткий зміст навчальної програми:
Теоретико-методологічні засади аналізу кількісної соціологічної інформації. Базові описові статистики. Частотний аналіз. Кростабуляції. ППП «SPSS». Інтерпретація кількісних соціологічних показників. Візуалізація даних. Способи презентації даних кількісного соціологічного дослідження.
Рекомендована література:
1. Паніотто, В. І., Максименко, В. С. & Харченко, Н. М. (2004). Статистичний аналіз соціологічних даних. К.: Вид. дім «КМ Академія»;
2. Горбачик, А. П. & Сальнікова, С. А. (2008) Аналіз даних соціологічних досліджень засобами SPSS: Навч. посіб. Луцьк : РВВ «Вежа» Волин. нац. ун-ту ім. Лесі Украі?нки.;
3. Niedbalski, Ja. & Slezak, I. (2016). Computer Analysis of Qualitative Data in Literature and Research Performed by Polish Sociologists. Forum Qualitative Sozialforschung. Forum: Qualitative Social Research, 17(3), Art. 4, DOI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0114-fqs160344.;
4. Keuschnigg, M., Lovsjo, N. & Hedstrom, P. (2017). Analytical Sociology and Computational Social Science. Journal of Computational Science. DOI: 10.1007/s42001-017-0006-5.
5. Cruz, M. S.-G., Cilleros, M., Victoria, M. & Sanchez, G. (2019). Evaluation of Computer Assisted Qualitative Data Analysis Software (CAQDAS) Applied to Research. DOI: 10.1007/978-3-030-20798-4_41.
6. Edelmann, A., Wolff, T., Montagne, D. & Bail, C. A. (2020) Computational Social Science and Sociology. Annual Review of Sociology, 46(1). DOI: 10.1146/annurev-soc-121919-054621
Методи і критерії оцінювання:
• поточний контроль: письмові звіти з лабораторних робіт, усне опитування, індивідуальна розрахункова робота (40%);
• підсумковий контроль (контрольний захід, екзамен): письмова форма (60%).