Forwarded from Центр STS
🏛 Университет без профессоров-2024
Рады сообщить о начале приема заявок на шестую летнюю школу факультета социологии «Университет без профессоров»!
На школе аспиранты, магистранты и младшие научные сотрудники исследовательских центров Европейского, поделятся опытом обучения, проведут курс молодого исследователя и постараются морально подготовить вас к поступлению на факультет социологии ЕУСПб.
Программа школы будет включать лекции, семинары и воркшопы. Кроме того, участников ждут guest lectures от профессоров Европейского.
Тем, кто еще не определился с исследовательскими интересами, школа даст шанс познакомиться с различными темами и определить для себя направления дальнейшего развития.
Для инногодних участников!
Организаторы оплачивают авторам 8 лучших заявок проезд и проживание в Санкт-Петербурге, а авторам 7 последующих достойных заявок — проживание на время проведения школы.
Дедлайн подачи заявок — 22 апреля!
Рады сообщить о начале приема заявок на шестую летнюю школу факультета социологии «Университет без профессоров»!
На школе аспиранты, магистранты и младшие научные сотрудники исследовательских центров Европейского, поделятся опытом обучения, проведут курс молодого исследователя и постараются морально подготовить вас к поступлению на факультет социологии ЕУСПб.
Программа школы будет включать лекции, семинары и воркшопы. Кроме того, участников ждут guest lectures от профессоров Европейского.
Тем, кто еще не определился с исследовательскими интересами, школа даст шанс познакомиться с различными темами и определить для себя направления дальнейшего развития.
Для инногодних участников!
Организаторы оплачивают авторам 8 лучших заявок проезд и проживание в Санкт-Петербурге, а авторам 7 последующих достойных заявок — проживание на время проведения школы.
Дедлайн подачи заявок — 22 апреля!
EUSP
Call for Papers. Шестая летняя школа «Университет без профессоров»
Факультет социологии Европейского университета открывает набор на Шестую летнюю школу «Университет без профессоров» для студентов старших курсов бакалавриата и всех, кто заинтересован в поступлении на соцфак. Сроки проведения школы — с 14 по 16 июня.
❤6👍1🤔1🐳1💅1
✨ Как и зачем визуализировать потоки научных статей. Работа в Dimensions и VosViewer // Екатерина Губа
00:00:11 Введение в наукометрию
• Видео обсуждает историю и развитие наукометрии, начиная с изобретения Юджина Гарфилда в 1960-х годах.
• Упоминается, что наукометрия была создана для помощи ученым в поиске научной литературы, но с течением времени ситуация ухудшилась из-за увеличения количества публикаций и требований к эффективности университетов.
00:01:57 Использование наукометрических данных
• В видео обсуждаются различные цифровые инструменты, такие как цитатные базы данных, библиографические менеджеры, инструменты для визуализации связей между статьями и использование искусственного интеллекта.
• Упоминается, что все эти инструменты основаны на мета-данных научных статей, которые содержат информацию о публикации, авторе, времени и месте публикации, ссылках и ключевых словах.
00:06:26 Возможности наукометрических данных
• В видео обсуждаются возможности использования наукометрических данных для научной работы, академических исследований, оценки исследовательских достижений и выбора исследовательских вопросов.
• Упоминается, что цитатные базы данных могут помочь в поиске статей для обзора, проследить цитатную судьбу статьи и найти новые исследовательские вопросы.
00:14:25 Поиск и скачивание данных в цитатных базах
• Поиск в цитатных базах позволяет искать в нескольких разделах, включая документы, авторов и организации.
• Ограничение поиска по годам, отраслям знания и языкам.
• Сортировка результатов по цитированию и аннотациям.
00:17:52 Анализ результатов поиска
• Просмотр аннотаций и ключевых слов статей.
• Изучение цитирования статей и их авторов.
• Поиск журналов для публикации статей.
00:24:32 Поиск и извлечение статей
• Поиск статей в системе Скопус и извлечение их для загрузки в программу визуализации.
• Возможность ограничения поиска по годам публикаций и категориям журналов.
00:29:38 Поиск хищных журналов
• Поиск и извлечение статей о хищных журналах для построения научных сетей.
• Ограничение поиска по годам публикаций и исследовательским категориям.
00:36:30 Загрузка данных в программу
• Экспорт данных из системы Скопус в формат библиометрик мейпинг для загрузки в программу Васю или Сайт Спейс.
• Распаковка архива с данными и загрузка в программу для визуализации научных статей.
00:38:10 Визуализация научных статей
• Программы для визуализации научных статей: VAS, Site-Space, и другие.
• Связи между объектами: соавторство, прямое цитирование, библиографическая связь, социтирование.
00:42:08 Создание карт на основе данных
• Загрузка данных из системы Times.
• Выбор типа анализа и единицы анализа.
• Создание карт на основе библиографических данных и текстового анализа.
00:45:57 Примеры карт
• Карта на основе библиографических данных: журналы, прямое цитирование.
• Карта на основе биографических данных: журналы, социтирование, кластеры.
• Интерпретация карт и их использование для анализа исследований хищных журналов.
00:53:51 Создание карты на основе текстовых данных
• В программе можно построить сети на основе текстовых данных, для этого нужно создать карту и выбрать формат, где упоминаются dimensions.
• Затем нужно выбрать ключевые слова, которые будут извлекаться из данных, и определить тип подсчетов (например, слова, которые встречаются в аннотациях).
00:55:57 Настройка параметров и получение карты
• После выбора параметров, система выдаст список слов, которые можно извлечь из названий и аннотаций статей.
• Можно отсортировать слова по встречаемости и снять галочки с тех, которые кажутся не специфическими.
00:57:46 Анализ карты слов
• На карте узлами являются слова, а связи между ними означают, что эти слова встречались в одной аннотации или названии статьи.
• Карта может быть разделена на три кластера: наукометрический, медицинский и библиотечный.
• Зеленый кластер может быть менее исследовательским и более рефлексирующим, предполагающим программу действий для улучшения ситуации с хищными журнал
00:00:11 Введение в наукометрию
• Видео обсуждает историю и развитие наукометрии, начиная с изобретения Юджина Гарфилда в 1960-х годах.
• Упоминается, что наукометрия была создана для помощи ученым в поиске научной литературы, но с течением времени ситуация ухудшилась из-за увеличения количества публикаций и требований к эффективности университетов.
00:01:57 Использование наукометрических данных
• В видео обсуждаются различные цифровые инструменты, такие как цитатные базы данных, библиографические менеджеры, инструменты для визуализации связей между статьями и использование искусственного интеллекта.
• Упоминается, что все эти инструменты основаны на мета-данных научных статей, которые содержат информацию о публикации, авторе, времени и месте публикации, ссылках и ключевых словах.
00:06:26 Возможности наукометрических данных
• В видео обсуждаются возможности использования наукометрических данных для научной работы, академических исследований, оценки исследовательских достижений и выбора исследовательских вопросов.
• Упоминается, что цитатные базы данных могут помочь в поиске статей для обзора, проследить цитатную судьбу статьи и найти новые исследовательские вопросы.
00:14:25 Поиск и скачивание данных в цитатных базах
• Поиск в цитатных базах позволяет искать в нескольких разделах, включая документы, авторов и организации.
• Ограничение поиска по годам, отраслям знания и языкам.
• Сортировка результатов по цитированию и аннотациям.
00:17:52 Анализ результатов поиска
• Просмотр аннотаций и ключевых слов статей.
• Изучение цитирования статей и их авторов.
• Поиск журналов для публикации статей.
00:24:32 Поиск и извлечение статей
• Поиск статей в системе Скопус и извлечение их для загрузки в программу визуализации.
• Возможность ограничения поиска по годам публикаций и категориям журналов.
00:29:38 Поиск хищных журналов
• Поиск и извлечение статей о хищных журналах для построения научных сетей.
• Ограничение поиска по годам публикаций и исследовательским категориям.
00:36:30 Загрузка данных в программу
• Экспорт данных из системы Скопус в формат библиометрик мейпинг для загрузки в программу Васю или Сайт Спейс.
• Распаковка архива с данными и загрузка в программу для визуализации научных статей.
00:38:10 Визуализация научных статей
• Программы для визуализации научных статей: VAS, Site-Space, и другие.
• Связи между объектами: соавторство, прямое цитирование, библиографическая связь, социтирование.
00:42:08 Создание карт на основе данных
• Загрузка данных из системы Times.
• Выбор типа анализа и единицы анализа.
• Создание карт на основе библиографических данных и текстового анализа.
00:45:57 Примеры карт
• Карта на основе библиографических данных: журналы, прямое цитирование.
• Карта на основе биографических данных: журналы, социтирование, кластеры.
• Интерпретация карт и их использование для анализа исследований хищных журналов.
00:53:51 Создание карты на основе текстовых данных
• В программе можно построить сети на основе текстовых данных, для этого нужно создать карту и выбрать формат, где упоминаются dimensions.
• Затем нужно выбрать ключевые слова, которые будут извлекаться из данных, и определить тип подсчетов (например, слова, которые встречаются в аннотациях).
00:55:57 Настройка параметров и получение карты
• После выбора параметров, система выдаст список слов, которые можно извлечь из названий и аннотаций статей.
• Можно отсортировать слова по встречаемости и снять галочки с тех, которые кажутся не специфическими.
00:57:46 Анализ карты слов
• На карте узлами являются слова, а связи между ними означают, что эти слова встречались в одной аннотации или названии статьи.
• Карта может быть разделена на три кластера: наукометрический, медицинский и библиотечный.
• Зеленый кластер может быть менее исследовательским и более рефлексирующим, предполагающим программу действий для улучшения ситуации с хищными журнал
YouTube
Как и зачем визуализировать потоки научных статей. Работа в Dimensions и VosViewer // Екатерина Губа
❤22✍3👍2🦄2
Forwarded from DH Center ITMO University
Программа конференции 📎
15–17 апреля мы проводим конференцию «Гуманитарные проблемы актуальных наук: цифровая дисциплина и проект»
До нашей встречи в Петербурге и в онлайне — чуть больше недели, и мы рады поделиться с вами программой этих трёх дней.
На конференции будут не только классические форматы в духе докладов, дискуссий и круглых столов, но и серия специальных мероприятий, которые мы подготовили с нашими коллегами: секция о сохранении цифрового наследия вместе с ПАНДАНом, встречи о чтении гипертекстов и тексте в интерфейсе вместе с Пушкиным <цифровым>, лекции и воркшопы от приглашённых спикеров и, конечно, вечеринки открытия и закрытия.
⚡️ Полная программа — на сайте. Актуальное расписание и параллельные секции — в этом документе.
Там же вы найдёте ссылки для регистрации в качестве слушателей. Важно — если вы планируете прийти на конференцию на все три дня — зарегистрироваться нужно на каждый из них.
До встречи в середине апреля!
15–17 апреля мы проводим конференцию «Гуманитарные проблемы актуальных наук: цифровая дисциплина и проект»
До нашей встречи в Петербурге и в онлайне — чуть больше недели, и мы рады поделиться с вами программой этих трёх дней.
На конференции будут не только классические форматы в духе докладов, дискуссий и круглых столов, но и серия специальных мероприятий, которые мы подготовили с нашими коллегами: секция о сохранении цифрового наследия вместе с ПАНДАНом, встречи о чтении гипертекстов и тексте в интерфейсе вместе с Пушкиным <цифровым>, лекции и воркшопы от приглашённых спикеров и, конечно, вечеринки открытия и закрытия.
Там же вы найдёте ссылки для регистрации в качестве слушателей. Важно — если вы планируете прийти на конференцию на все три дня — зарегистрироваться нужно на каждый из них.
До встречи в середине апреля!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5✍2👍1💅1
Сразу по следам выступления на Векторах
Снова убедилась, что вскрытие и обсуждение практических вопросов — востребовано. Мне всегда неловко говорить про насущные и даже бытовые исследовательские проблемы, когда вокруг только и разговоров, что про акторно-сетевую теорию.
Но мы каждый день работаем с цифровыми серсивами, приходится осваивать новое. И то, как сервисы участвуют в наших исследованиях — это болит, зудит и чешется. Хочется обсудить, поделиться и найти лучшее решение. Да — хочется! Не мне одной.
Остаюсь при своем — надо трогать интерфейсы, применять их в работе и обязательно обсуждать процесс и результаты с коллегами.
Снова убедилась, что вскрытие и обсуждение практических вопросов — востребовано. Мне всегда неловко говорить про насущные и даже бытовые исследовательские проблемы, когда вокруг только и разговоров, что про акторно-сетевую теорию.
Но мы каждый день работаем с цифровыми серсивами, приходится осваивать новое. И то, как сервисы участвуют в наших исследованиях — это болит, зудит и чешется. Хочется обсудить, поделиться и найти лучшее решение. Да — хочется! Не мне одной.
Остаюсь при своем — надо трогать интерфейсы, применять их в работе и обязательно обсуждать процесс и результаты с коллегами.
❤37👍5
Всем привет!
Вы заметили, что в последние месяцы канал мало активен. Как и я. На это есть причины.
- у меня депрессия, и возвращение себе контроля над собой идет медленно и сложно
- я выпускаюсь из магистратуры и меня тревожит профессиональное распутье (и распутство)
- я сказала об академической библиографии, кажется, все, что могла и хотела. А повторяться я не хочу.
И вот, что это значит для канала какой-то библиотеки и вас, мои подписчики.
Тематика канала меняется. Расширяется. Я — аналитик-исследователь и плотно связала свою жизнь с консалтингом. И канал будет об этом.
какая-то библиотека аналитика-исследователя — это канал про
- методы исследований в консалтинге и (реже) в академии
- анализ данных в широком смысле
- поиск статистики, например, о том, сколько банок для пива произвели в России
- поиск информации где угодно и о чем угодно (а не только для академических целей)
- визуализации и отчеты
- личные переживания и внутренние споры вокруг профессии аналитика-исследователя.
Может ли это быть интересно и студентам? Да. Но не всем.
Спасибо, что были рядом и вместе. 💜
Вы заметили, что в последние месяцы канал мало активен. Как и я. На это есть причины.
- у меня депрессия, и возвращение себе контроля над собой идет медленно и сложно
- я выпускаюсь из магистратуры и меня тревожит профессиональное распутье (и распутство)
- я сказала об академической библиографии, кажется, все, что могла и хотела. А повторяться я не хочу.
И вот, что это значит для канала какой-то библиотеки и вас, мои подписчики.
Тематика канала меняется. Расширяется. Я — аналитик-исследователь и плотно связала свою жизнь с консалтингом. И канал будет об этом.
какая-то библиотека аналитика-исследователя — это канал про
- методы исследований в консалтинге и (реже) в академии
- анализ данных в широком смысле
- поиск статистики, например, о том, сколько банок для пива произвели в России
- поиск информации где угодно и о чем угодно (а не только для академических целей)
- визуализации и отчеты
- личные переживания и внутренние споры вокруг профессии аналитика-исследователя.
Может ли это быть интересно и студентам? Да. Но не всем.
Спасибо, что были рядом и вместе. 💜
❤95🦄12👍10👾10
👾Ко мне обратилась одна из подписчиц с просьбой помочь ей в поиске респондентов для дипломного интервью. Ее тема - использование ChatGPT в творческой деятельности.
Она ищет респондентов:
▫️ Литератора, писателя или иного творческого человека, который использует нейросети, такие как ChatGPT, для создания художественных текстов. Желательно провести с ним интервью продолжительностью 20-30 минут.
▫️Человека, который просто общается с ChatGPT ради общения, для получения дополнительной перспективы.
Сферы исследования не ограничиваются искусством, но также включают науку, образование, религию, технику, предпринимательство и даже мошенничество 👀.
Если среди наших подписчиков есть те, кто подходит под описанные критерии и готов дать интервью, напишите Татьяне https://yangx.top/chis_tat
Она ищет респондентов:
▫️ Литератора, писателя или иного творческого человека, который использует нейросети, такие как ChatGPT, для создания художественных текстов. Желательно провести с ним интервью продолжительностью 20-30 минут.
▫️Человека, который просто общается с ChatGPT ради общения, для получения дополнительной перспективы.
Сферы исследования не ограничиваются искусством, но также включают науку, образование, религию, технику, предпринимательство и даже мошенничество 👀.
Если среди наших подписчиков есть те, кто подходит под описанные критерии и готов дать интервью, напишите Татьяне https://yangx.top/chis_tat
👍8
Учусь программировать с помощью ChatGPT: реплика про промты
Программирование на Python - задача, к которой я возвращалась неоднократно, стремясь повысить эффективность анализа данных и визуализацию. Однако каждый раз мое увлечение затухало. Но последний поворот в моей жизни — встреча с ChatGPT. Наткнувшись на интенсив о программировании с его помощью, я осознала, что это может быть ключ к преодолению моих трудностей. Возможность обучаться, опираясь на искусственный интеллект, открыла новые перспективы.
Теперь, благодаря использованию ChatGPT, я могу решать аналитические задачи быстрее, эффективнее и точнее. Но возникает новый вопрос: как я могу четко объяснить ChatGPT, какой именно код мне нужен?
Мои попытки отправить запросы на получение кода часто приводили к неразберихе. Поэтому я пришла к выводу, что наиболее эффективный подход — это пошаговое объяснение отдельных задач и последовательная разработка кода. Для примера, я оставлю ссылку на статью декомпозиции задач, чтобы продемонстрировать, как это выглядит в теории.
На практике же я обнаружила, что если мне сложно начать декомпозицию для написания точного промпта, я могу переложить эту ответственность на ChatGPT. Например, я могу попросить ChatGPT создать код для кластеризации текста и предложить несколько вариантов структуры такого кода.
Такой подход дал мне возможность не только улучшить процесс обучения Python, но и эффективнее использовать ChatGPT в своей работе. В конечном итоге, это оказалось отличной стратегией для достижения моих целей.
#промты_для_исследований
Программирование на Python - задача, к которой я возвращалась неоднократно, стремясь повысить эффективность анализа данных и визуализацию. Однако каждый раз мое увлечение затухало. Но последний поворот в моей жизни — встреча с ChatGPT. Наткнувшись на интенсив о программировании с его помощью, я осознала, что это может быть ключ к преодолению моих трудностей. Возможность обучаться, опираясь на искусственный интеллект, открыла новые перспективы.
Теперь, благодаря использованию ChatGPT, я могу решать аналитические задачи быстрее, эффективнее и точнее. Но возникает новый вопрос: как я могу четко объяснить ChatGPT, какой именно код мне нужен?
Мои попытки отправить запросы на получение кода часто приводили к неразберихе. Поэтому я пришла к выводу, что наиболее эффективный подход — это пошаговое объяснение отдельных задач и последовательная разработка кода. Для примера, я оставлю ссылку на статью декомпозиции задач, чтобы продемонстрировать, как это выглядит в теории.
На практике же я обнаружила, что если мне сложно начать декомпозицию для написания точного промпта, я могу переложить эту ответственность на ChatGPT. Например, я могу попросить ChatGPT создать код для кластеризации текста и предложить несколько вариантов структуры такого кода.
Такой подход дал мне возможность не только улучшить процесс обучения Python, но и эффективнее использовать ChatGPT в своей работе. В конечном итоге, это оказалось отличной стратегией для достижения моих целей.
#промты_для_исследований
Журнал «Код» программирование без снобизма
Декомпозиция задач: что это и зачем нужно — Журнал «Код»
Чем крупнее задача, тем сложнее обойтись без декомпозиции. Рассказываем, как и зачем декомпозировать задачи.
❤14👾7👍4💅2
very very рекомендую обстоятельный курс по теории и практике трендвотчинга
https://rsv.ru/education/course/1/2965/?search=%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4
https://rsv.ru/education/course/1/2965/?search=%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B4
rsv.ru
Онлайн-курс: Трендвотчинг: работа с трендами
Пройдите бесплатный онлайн-курс: Трендвотчинг: работа с трендами. Дистанционное обучение. Опытные преподаватели. Реальные кейсы.
❤12🦄3
Сегодня расскажу о моих опытах в Prompt Engineering для написания обзоров. На примере обзора статей о социотехнических воображаемых.
В академических сервисах, которые я пробовала, часто встречается проблема с качеством цитат и негибкостью интерфейса. Например, в некоторых сервисах (Elicit) можно указать, какие данные выводить из таблиц, но никак нельзя повлиять на точность цитат и язык, на котором они будут. SciSpace, например, начинает глючить при попытке автоматического перевода страницы с английского на русский.
Мне важно понимать, на основе каких инструкций были написаны данные, поэтому я стала использовать Google AI Studio с языковой моделью Gemini. Это бесплатный инструмент с множеством возможностей, включая подачу на вход около миллиона токенов, что позволяет загружать промты и несколько PDF-файлов.
Теперь о моем опыте автоматизации создания литературного обзора. Прямолинейный подход - просто закинуть PDF-файлы в модель и ждать готовый обзор - не работает. Вместо этого я сначала извлекаю нужные данные из PDF-файлов. Я написала промт, который анализирует PDF и выводит данные в таблицу с определенной структурой, указывая, что должно быть в каждом столбце и на каком языке.
Gemini справляется с этой задачей через интерфейс Google AI Studio. Получившаяся таблица удобна для навигации и помогает сравнивать тексты между собой. В дальнейшем я хочу составить такие таблицы с более точными цитатами. Плюс Gemini в том, что можно настраивать температуру модели, контролируя тем самым точность данных.
Моя гипотеза заключается в том, что такой подход позволит добиться более высокого качества итогового обзора. Об этом расскажу на следующей неделе, когда закончу работу.
Хочу ответить скептикам: такая работа с текстом не заменяет чтение самих статей, но помогает структурировать прочитанное и писать собственные тексты на основе этой структуры.
Промт.
Итог (таблица).
#промты_для_исследований
В академических сервисах, которые я пробовала, часто встречается проблема с качеством цитат и негибкостью интерфейса. Например, в некоторых сервисах (Elicit) можно указать, какие данные выводить из таблиц, но никак нельзя повлиять на точность цитат и язык, на котором они будут. SciSpace, например, начинает глючить при попытке автоматического перевода страницы с английского на русский.
Мне важно понимать, на основе каких инструкций были написаны данные, поэтому я стала использовать Google AI Studio с языковой моделью Gemini. Это бесплатный инструмент с множеством возможностей, включая подачу на вход около миллиона токенов, что позволяет загружать промты и несколько PDF-файлов.
Теперь о моем опыте автоматизации создания литературного обзора. Прямолинейный подход - просто закинуть PDF-файлы в модель и ждать готовый обзор - не работает. Вместо этого я сначала извлекаю нужные данные из PDF-файлов. Я написала промт, который анализирует PDF и выводит данные в таблицу с определенной структурой, указывая, что должно быть в каждом столбце и на каком языке.
Gemini справляется с этой задачей через интерфейс Google AI Studio. Получившаяся таблица удобна для навигации и помогает сравнивать тексты между собой. В дальнейшем я хочу составить такие таблицы с более точными цитатами. Плюс Gemini в том, что можно настраивать температуру модели, контролируя тем самым точность данных.
Моя гипотеза заключается в том, что такой подход позволит добиться более высокого качества итогового обзора. Об этом расскажу на следующей неделе, когда закончу работу.
Хочу ответить скептикам: такая работа с текстом не заменяет чтение самих статей, но помогает структурировать прочитанное и писать собственные тексты на основе этой структуры.
Промт.
Итог (таблица).
#промты_для_исследований
Google Docs
промт_таблица_sti
You are a sociologist researching the sociotechnical imaginary. Create a table for me in which each cell represents a citation from a scholarly article. I will send these scholarly articles. Each column of the table should contain the following information…
👍19❤5👾3🐳1