Семинар «Пенсионный возраст как веха жизни: образ желаемого будущего и опыт планирования своей жизни»
15 августа в 18.30 состоится день открытых дверей программы «Аналитика данных и прикладная статистика».

Академический руководитель программы Иван Климов и студентка программы Мария Ермолаева расскажут о том, как принимали участие в исследовании подходов людей старшего возраста к планированию своей жизни после выхода на пенсию и какие методы они использовали для проведения этого исследования.
🔹Какие черты характерны для тех, кто больше внимания уделяет планированию этого периода своей жизни?
🔸Как с этим связан прошлый опыт человека?
🔹Каким сферам жизни люди предпенсионного возраста уделяют больше всего внимания?

Обсудим эти вопросы, а также методы исследования и особенности проведения социологических исследований, 15 августа. Подключайтесь!

Для участия необходимо зарегистрироваться.

В честь окончания Олимпиады в Париже хотим поделиться примерами инфографики, которую подготовили рэддиторы в r/dataisbeautiful!
🔸 [OC] Swimming Results from Paris Olympics
by krszcs
Целью было сравнить все результаты (финал, полуфинал и предварительные заплывы) в одной анимации.

🔹 The evolution of summer olympic events by sport from 1896 to 2024 [OC]
by d-qn
Данные были получены с помощью R с сайта https://www.olympiandatabase.com/, визуализация выполнена в Datawrapper. График показывает количество событий по видам спорта (на французском языке).

🔸 Height Distribution of 5,148 Olympians Across 12 Disciplines by Gender, Paris 2024 [OC]
by PietroViolo
Самый высокий человек на графике — Виктор Вембаньяма, баскетболист из Франции (222 см). Самый низкий — Авель Читунду из сборной Замбии по футболу (140 см).

🔹 [OC] The youngest and oldest Olympic athlete per sport, sorted by the age of the youngest athlete (Paris 2024)
by porkbellyqueen111
График, показывающий самых молодых и самых возростных олимпийцев по видам спорта.

🔸 [OC] 2024 Paris Summer Olympics Athlete Age Distribution
by Terrainaheadpullup
График показывает количество спортсменов, участвующих в Олимпиаде 2024 в Париже (ось y), по возрасту (ось x) на момент открытия игр.

Мастер-класс DASS «Анализ данных без кода»
22 августа, 18.30 приглашаем вас на мастер-класс от нашей магистерской программы «Аналитика данных и прикладная статистика».

Этот мастер-класс идеально подходит для всех, кто хочет освоит анализ данных, не имея опыта в программировании. Программа мастер-класса включает:
🔸Введение в Orange: установка и базовая настройка
🔹Основы визуализации данных
🔸Примеры анализа данных в различных областях
🔹Практическая работа с реальными данными

В ходе мастер-класса вы научитесь эффективно использовать Orange для анализа данных и визуализации, а также получите ответы на все ваши вопросы.

Для участия необходимо зарегистрироваться.

Друзья, обновление в сегодняшних мероприятиях:
🔸 В 18.30 приходите на трансляцию Вышки Онлайн с нашей студенткой Марией Ермолаевой.

🔹А в 19.00 ждём вас на мастер-классе DASS «Анализ данных без кода», регистрация - здесь.

До встречи!

Как использовать социальные сети для сбора информации в чрезвычайных ситуациях?
Будь то наводнение, лесной пожар, террористическая атака или военные действия, зачастую Telegram-каналы и СМИ собирают публикации местных жителей и пострадавших о происшествии для того, чтобы показать, как именно разворачиваются события в отсутствии официальных данных. Авторы статьи «Twitter* analysis in emergency management: recent research and trends» показывают, как данные из социальных сетей могут быть полезны в случаях, когда и сами власти не обладают всей информацией для быстрого и эффективного решения проблемы.

Авторы собрали обзор литературы о том, какие стратегии исследователи менеджмента ЧС выбирают на этапах:
🔸 сбора данных (APIs, скрепинг HTML-страниц социальных сетей, использование готовых приложений);
🔹 подготовки данных (фильтрация, очистка, токенизация и перевод в матричный вид);
🔸 анализа данных (контент-анализ, сетевой анализ, анализ метаданных, NLP модели и пространственный анализ).

Только некоторые из представленных в статье исследований:
🔹Wong, C. M. L., & Jensen, O. (2022). The paradox of trust: perceived risk and public compliance during the COVID-19 pandemic in Singapore. In COVID-19 (pp. 189-198). Routledge.
Контент-анализ данных из социальных сетей позволил изучить взаимосвязь между доверием к правительству, восприятием рисков и соблюдением ограничений в первые месяцы COVID-19 в Сингапуре.
🔸Schempp, T., Zhang, H., Schmidt, A., Hong, M., & Akerkar, R. (2019). A framework to integrate social media and authoritative data for disaster relief detection and distribution optimization. International Journal of Disaster Risk Reduction.
Статистический анализ в связке с анализом геотегов позволили сформировать представления о потребностях и ресурсах (например, питьевой воды или спасательных шлюпках) в различных зонах стихийных бедствий.
🔹Gulesan, O. B., Anil, E., & Boluk, P. S. (2021). Social media-based emergency management to detect earthquakes and organize civilian volunteers. International Journal of Disaster Risk Reduction.
K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), и the Naive Bayes алгоритм используются для анализа аномалий в твитах для мгновенной идентификации землетрясений, потребностей пострадавших и предложений помощи.
🔸Beedasy, J., Zuniga, A. F. S., Chandler, T., & Slack, T. (2020). Online community discourse during the Deepwater Horizon oil spill: an analysis of Twitter interactions. International Journal of Disaster Risk Reduction.
Контент-анализ, МЛ-модели и SNA применены для анализа формирования дискурса вокруг разлива нефти на скважине Deepwater Horizon в 2010 году.
🔹Hunt, K., Wang, B., & Zhuang, J. (2020). Misinformation debunking and cross-platform information sharing through Twitter during Hurricanes Harvey and Irma: a case study on shelters and ID checks. Natural Hazards, 103(1), 861-883.
Статистический анализ дополнительно созданных метрик твитов (продолжительность жизни, разоблачение и кросс-платформенные источники) позволил проанализровать особенности борьбы со слухами о проверке миграционного статуса на входе в укрытия во время ураганов Харви и Ирма.

Если вы интересуетесь анализом ЧС в России, эта статья станет отличным погружением в методы и примеры работ. Несмотря на блокировку Twitter/X*, подобные исследования можно проводить на базе ВКонтакте, который дает доступ к своему API.

* - заблокирован в России

Мастер-класс DASS «Программа Pajek для анализа и визуализации комплексных сетей»
29 августа в 18.30 приглашаем вас на последний летний мастер-класс, посвященный работе в программе для анализа и визуализации больших сетей Pajek.

Мастер-класс проведет заведующая ANR-Lab Дарья Мальцева, которая изучала программу Pajek в процессе стажировок в Университете Любляны и совместной работы с проф. Владимиром Батагелем.

Участники мастер-класса познакомятся с базовым функционалом программы Pajek, научатся создавать и изменять сетевые данные, рассчитывать базовые сетевые метрики для отдельных узлов и сетей в целом, делать визуализации сетей, а также узнают о возможностях продвинутого анализа сетевых данных различных типов (двумодальные, ацикличные, многореляционные сети, кластеризация и блокмоделинг и др.). Мастер-класс будет нацелен на то, чтобы участники получили полное представление о процессе работы с сетевыми данными и смогли работать в программе Pajek в ходе своих исследований.

Регистрация по ссылке!

День открытых дверей с выпускницей программы
1 сентября в 13.00 онлайн программа «Data Analytics and Social Statistics» («Аналитика данных и прикладная статистика») проведет день открытых дверей с выпускницей программы Диной Яковлевой.

Дина расскажет, кому подойдёт данная программа, и какие карьерные перспективы появляются у ее выпускников. А также, можно ли успешно влиться в обучение на программе без опыта в математике или программировании. И как можно применить полученные знания уже в процессе обучения.

Язык семинара — русский.

Для участия необходимо зарегистрироваться.

Привлекают ли белки-хирурги цитируемость? Отвечает ChatGPT 🐿🎓
В своем исследовании Майк Телволл задаётся вопросом, может ли такая LLM как ChatGPT заменить рецензента, решающего, какие статьи заслуживают публикации, а какие нет.

Для этого он самостоятельно оценил по специальной шкале 50 своих статей, часть из которых была опубликована, а часть — забракована автором или рецензентами. Затем сформулировал критерии этой шкалы и обучил модель давать по ней оценки статьям.

Сравнение оценок человека и ChatGPT показало, что модель оценивает статьи неточно (большое среднее отклонение) и объясняет только 25% дисперсии человеческих оценок. При повторах, модель оценивала одни и те же статьи по-разному.

Наконец, Телволл заменил в слабой статье людей на белок, получив заголовок «Do squirrel surgeons generate more citation impact?». ChatGPT высоко оценил оригинальность статьи, ее методологическую точность и потенциальное влияние на науку и практику.

Да, вероятно, LLM смогут когда-нибудь стать подспорьем рецензентов, но нужно помнить, что ChatGPT — это всё ещё тот самый узник «китайской комнаты» Джона Сёрля, бездумно сопоставлющий незнакомые иероглифы. Модели смогут заменить рецензентов только тогда, когда они же полностью заменят и авторов, и респондентов.

Анализируй и визуализируй!

Уже сегодня в 18.30 состоится уникальный мастер-класс DASS «Программа Pajek для анализа и визуализации комплексных сетей».

Мастер-класс проведет заведующая ANR-Lab Дарья Мальцева, которая изучала программу Pajek в процессе стажировок в Университете Любляны и совместной работы с профессором Владимиром Батагелем.

Участники мастер-класса познакомятся с базовым функционалом программы Pajek, научатся создавать и изменять сетевые данные, рассчитывать базовые сетевые метрики для отдельных узлов и сетей в целом, делать визуализации сетей, а также узнают о возможностях продвинутого анализа сетевых данных различных типов (двумодальные, ацикличные, многореляционные сети, кластеризация и блокмоделинг и др.).

Подключайтесь в 18.30