Social data analysis

Przedmiot Analiza danych społecznych realizowany jest w formie kursu internetowego na ogólnouniwersyteckiej platformie e-learningowej Kampus.

Podstawowym celem jest przekazanie uczestnikom kursu podstaw wiedzy i umiejętności z zakresu analizy danych społecznych.

W ramach kursu istnieje możliwość uzyskania certyfikatu kwalifikacji zawodowych SPSS Technology Junior Expert zgodnie z Regulaminem Systemu Akredytacji i Certyfikacji Predictive Solutions pod patronatem IBM Polska.

Zakres tematyczny zajęć obejmuje następujące grupy zagadnień:

I. Projektowanie narzędzi badawczych w badaniach ilościowych. Opracowanie listy zmiennych.

Budowa indeksu. Budowa skali. Skale: dystansu społecznego Bogardusa, Thurstone’a, Likerta, dyferncjał semantyczny, Guttmana. Typologie. Badania sondażowe. Metody badawcze: PAPI, CAPI, CATI, CAWI. Zadawanie pytań. Budowa kwestionariusza. Macierz danych: zmienne i jednostki analizy.

II. Tworzenie kwestionariusza wywiadu/ ankiety CAWI. Dystrybucja i zbieranie odpowiedzi.

Tworzenie, edytowanie i formatowanie kwestionariusza wywiadu/ ankiety CAWI przy wykorzystaniu narzędzia Formularze Google. Dobór próby badawczej. Udostępnianie kwestionariusza wywiadu. Zbieranie odpowiedzi.

III. Wprowadzanie danych i podstawy pracy z programem IBM SPSS Statistics.

Podstawowe informacje o programie IBM SPSS Statistics. Importowanie danych do programu IBM SPSS Statistics. Selekcja obserwacji do analiz. Sortowanie obserwacji. Zmienne vs. dane. Operacje na zmiennych: definiowanie zmiennych, dodawanie zmiennych, weryfikacja poprawności zmiennych, kodowanie zmiennych, rekodowanie zmiennych. Operacje na danych: sposoby definiowania i wpisywania różnego rodzaju danych, agregacja danych. Definiowanie zestawów wielokrotnych odpowiedzi.

IV. Analiza danych z wykorzystaniem programu IBM SPSS Statistics.

Techniki statystyki opisowej: opis tabelaryczny, graficzna prezentacja wyników, wyznaczenie miar rozkładu cechy. Miary położenia (średnia arytmetyczna, mediana, dominanta, minimum, maksimum), miary zróżnicowania (odchylenie standardowe, percentyle), miary asymetrii (skośność), miary koncentracji (kurtoza). Tabele krzyżowe. Test niezależności chi-kwadrat (hipoteza zerowa, hipoteza alternatywna).

1. E. Babbie, Podstawy badań społecznych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2013.

2. D. Mider, A. Marcinkowska, Analiza danych ilościowych dla politologów. Praktyczne wprowadzenie z wykorzystaniem programu GNU PSPP, ACAD, Warszawa 2013.

3. S. Bedyńska, M. Cypryańska, Statystyczny drogowskaz 1 Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego, Wydawnictwo Akademickie Sedno, Warszawa 2013.

4. G. Lissowski, J. Haman, M. Jasiński, Podstawy statystyki dla socjologów, tom 2 Zależności statystyczne.

5. G. Lissowski, J. Haman, M. Jasiński, Podstawy statystyki dla socjologów, tom 3 Wnioskowanie statystyczne.

6. R. Waśko, Skąd brać dane? Plusy i minusy analizy danych zastanych.

7. R. Markowski, Jak czytać badania opinii publicznej.

8. IBM SPSS Statistics 27 — skrócony podręcznik.

9. Przewodnik ESOMAR/WAPOR - sondaże opinii publicznej i publikowanie wyników badań.

10. Badaj interaktywnie. Jak poprawnie przygotować ankietę internetową.

11. Internetowy Podręcznik Statystyki.

12. Prezentacje oraz materiały wideo umieszczone w ramach kursu na stronie platformy Kampus.

Po zakończeniu zajęć student:

K_W01 - zna i rozumie charakter nauk o polityce, kierunek ich rozwoju i badań w tej dyscyplinie oraz ich relację do innych nauk, w tym szczególnie nauk społecznych

K_U02 - zna i rozumie

K_U03 - potrafi samodzielnie analizować (z wykorzystaniem wiedzy teoretycznej) i wyjaśniać rolę struktur społecznych, ekonomicznych i kulturowych we współczesnym świecie

K_U05 - potrafi samodzielnie i krytycznie zdobywać i uzupełniać wiedzę oraz rozwijać swoje profesjonalne umiejętności, innowacyjnie wykonywać zadania w zróżnicowanych warunkach, korzystając z różnych źródeł wiedzy i nowoczesnych technologii

K_U06 - potrafi prezentować własne wyjaśnienia zjawisk politycznych w odniesieniu do zmieniającej się rzeczywistości społeczno-politycznej w Polsce i na świecie, uzasadniać je oraz konfrontować z poglądami innych studentów i różnych autorów, z uwzględnieniem głównych nurtów teoretycznych

K_K03 - jest gotów do reprezentowania w różnoraki sposób (w tym zinstytucjonalizowany) zróżnicowanych interesów grup społecznych, uwzględniając polityczne, ekonomiczne i prawne aspekty podejmowanych inicjatyw

Podstawowym celem jest przekazanie uczestnikom kursu podstaw wiedzy i umiejętności z zakresu analizy danych społecznych i politologicznych.

Student zaopatrzony w taką wiedzę będzie swobodnie posługiwał się elementarnymi pojęciami używanymi w ilościowej analizie danych oraz stosował podstawowe metod i narzędzia analityczne. Dodatkowo będzie potrafił poddawać analizie procesy społeczne i polityczne, ich wzajemne relacje z wykorzystaniem ilościowej analizy danych.

Po zakończeniu kursu studenci powinni znać i umieć wykorzystać polskie i europejskie źródła danych statystycznych (badań sondażowych, statystyk publicznych). Podczas zajęć student nabywa umiejętność pozyskania, przygotowania i interpretacji zbiorów danych do analizy, przeprowadzenia obliczeń w programie IBM SPSS Statistics w zakresie podstawowych miar do opisu i diagnozy zjawisk społecznych i politycznych, a także stosowania metod do badania związków oraz zależności statystycznej. Student będzie potrafił interpretować wyniki obliczeń przygotowanych w programie IBM SPSS Statistics, samodzielnie przygotować zbiór danych do analizy, przeprowadzić na jego podstawie obliczenia w programie, przede wszystkim w zakresie podstaw statystyki opisowej oraz metod opierających się na wnioskowaniu statystycznym. Ponadto studenci po odbyciu kursu adekwatnie będą interpretowali wyniki obliczeń przygotowanych w programie IBM SPSS Statistics oraz tworzyli proste raporty i prezentacje według przyjętych zasad technicznych i estetycznych.

Warunkiem zaliczenia kursu jest samodzielne wykonanie przez studenta wszystkich aktywności kursowych, a w szczególności zapoznanie się z tekstami omawiającymi poszczególne zagadnienia dotyczące Analizy danych społecznych, zapoznanie się z prezentacjami oraz materiałami multimedialnymi, realizacja zadań zleconych przez prowadzącego kurs oraz udział w dyskusjach akademickich.

Wszystkie ww. czynności należy wykonać we wskazanych terminach. W przypadku dyskusji akademickich prowadzący może je wcześniej zakończyć o czym informuje uczestników kursu.

W ramach każdego z omawianych modułów (łącznie 4), student może uzyskać maksymalnie 25 punktów. Punkty uzyskuje się za poprawnie zrealizowane zadania oraz udział w dyskusjach akademickich. Maksymalnie w trakcie całego kursu w części podstawowej można uzyskać 100 punktów.

Prowadzący kurs może przyznawać uczestnikom dodatkowe punkty za udział w aktywnościach ponadprogramowych. Punkty te wliczają się do sumy punktów uczestnika kursu, ale nie zwiększają mianownika w punktacji podstawowej kursu.

Wskaźnik końcowej oceny studenta

2 <50%

3 >=50% i <60%

3,5 >=60% i <70%

4 >=70% i <80%

4,5 >=80% i <90%

5 >=90%

Każdy z uczestników kursu, który z modułów III oraz IV uzyskał minimum 70% możliwych do zdobycia punktów zgodnie z Regulaminem Systemu Akredytacji i Certyfikacji Predictive Solutions pod patronatem IBM Polska otrzyma certyfikat SPSS Technology Junior Expert