Workshops on digital communication analysis methods

General data

Course ID:	3500-JIS-WMAC
Erasmus code / ISCED:	14.2 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0314) Sociology and cultural studies The ISCED (International Standard Classification of Education) code has been designed by UNESCO.
Course title:	Workshops on digital communication analysis methods
Name in Polish:	Warsztaty z metod analiz komunikacji cyfrowej
Organizational unit:	Faculty of Sociology
Course groups:
ECTS credit allocation (and other scores):	(not available) Basic information on ECTS credits allocation principles: the annual hourly workload of the student’s work required to achieve the expected learning outcomes for a given stage is 1500-1800h, corresponding to 60 ECTS; the student’s weekly hourly workload is 45 h; 1 ECTS point corresponds to 25-30 hours of student work needed to achieve the assumed learning outcomes; weekly student workload necessary to achieve the assumed learning outcomes allows to obtain 1.5 ECTS; work required to pass the course, which has been assigned 3 ECTS, constitutes 10% of the semester student load. view allocation of credits
Language:	(unknown)
Type of course:	elective courses
Prerequisites (description):	Knowledge of English at B2 level and basic skills regarding the use of computers. We do not expect the participants to have a former experience with the use of tools dedicated to the analysis of textual data and language processing.
Mode:	Classroom
Short description:	The course aims to equip students with modern research instruments for the analysis of various forms of digital communication. Participants will gain specific and specialist knowledge about the characteristics and mechanisms of digital communication, unstructured textual data and corpus linguistics tools, as well as text analysis skills, which are increasingly in demand on the labor market. The course encompasses 60 hours of classroom and workshop classes and 30 hours of students' own work. During the course, we will work with the contents of Polish langage communication via YouTube. The course programme results from a collaboration between sociologists, corpus linguists and natural language processing specialists (NLP) and the CLARIN-PL consortium. The classes, in essence interdisciplinary, will be conducted by lecturers representing different disciplines and research perspectives.
Full description:	The course was conceived as a response to the challenges related to the ongoing digitization within contemporary societies, the rapid increase in textual data (especially unstructured), and the development of scientific infrastructure, opening new directions for in-depth text analysis (including corpus research). Its aim is to equip students with modern research instruments for analyzing various forms of digital communication and working with textual data. The emphasis will be placed, on the one hand, on the development of strictly analytical competences, and on the other - on providing an in-depth understanding of the specificity of digital communication. Participants will learn how to (thoughtfully) obtain and use data from SNS [Social Networking Sites] platforms on the example of YouTube. They will learn the theoretical foundations and the most important methodological issues related to corpus research, especially the methods of creating corpora and methods of analyzing digital communication. Participation in the classes will allow the students to broaden their research repertoire with the ability to analyze textual data, which is increasingly sought after on the labor market. The course will be organized in accordance with the learning-by-doing model. It will include 60 hours of classroom and workshop classes and 30 hours of students' own work. During the classes, we will work with the contents of Polish language communication between YouTube users. We will discuss the following issues: the specificity of digital communication in a comparative perspective, with particular emphasis on SNS platforms; typologies of forms of digital communication; corpus linguistics, corpus building, corpus analysis; other methods of textual data analysis; retrieving content from the internet [web scraping]; the directions of reserach on digital communication. The course programme results from a collaboration between sociologists, corpus linguists and natural language processing specialists (NLP) and the CLARIN-PL consortium. The classes, in essence interdisciplinary, will be conducted by lecturers representing different disciplines and research perspectives.
Bibliography:	Ahmed, W. (2018). Using Social Media Data for Research: An Overview of Tools. Journal of Communication Technology, 1(1): 77–93. Caliandro, A., Gandini, A. (2017). Qualitative Research in Digital Environments. A Research Toolkit. New York and London: Routledge. Collins, L. C. (2019). Corpus Linguistics for Online Communication. New York: Routledge. Kennedy, H. 2016. Post, Mine, Repeat. London: Palgrave Macmillan UK. McEnery, T., Hardie, A. (2012). Corpus Linguistics: Method, theory and practice. Cambridge: Cambridge University Press. Szabó, G., Boykin, O. (2019). Social media data mining and analytics. Hoboken: John Wiley & Sons Van Dijck, J. (2013). The Culture of Connectivity. A Critical History of Social Media. New York: Oxford University Press. Wahl-Jorgensen K. (2019). Emotions, Media and Politics. Cambridge, UK: Polity Press. Zappavigna, M. (2012). Discourse of Twitter and social media. London, New York: Continuum.
Learning outcomes:	(in Polish) Efekty kształcenia w zakresie wiedzy: K_W05 rozumie funkcjonujące w świecie cyfrowym mechanizmy i źródła danych, jakie można wykorzystywać albo wygenerować K_W08 posiada pogłębioną wiedzę o mechanizmach komunikacji cyfrowej K_W12 rozumie założenia metodologiczne stojące za wybranymi metodami zbierania i analizy danych cyfrowych K_W12 Ma rozszerzoną wiedzę o nowych mediach, o zasadach i społecznych konsekwencjach ich funkcjonowania dla życia społecznego. Efekty kształcenia w zakresie umiejętności: K_U02 potrafi analizować dane ilościowe i jakościowe o charakterze cyfrowym K_U07 potrafi wyszukiwać, gromadzić i przygotować do analizy za pomocą wybranych narzędzi dane dotyczące określonych zjawisk społecznych K_U11 samodzielnie wyszukuje informacje o narzędziach służących do analizy danych cyfrowych i dokształca się w zakresie korzystania z nich K_U12/K_U19 potrafi posługiwać się danym programem komputerowym do analizy danych cyfrowych korzystając z jego zaawansowanych funkcji Efekty kształcenia w zakresie kompetencji społecznych: K_K03 potrafi krytycznie selekcjonować dane cyfrowe umożliwiające opracowanie wybranego problemu badawczego K_K05 jest gotów do pracy zespołowej i współpracy również międzydziedzinowej w ramach wykonywanych zadań K_K06 potrafi dokonać krytycznej oceny własnej pracy (badawczej, wykonanych analiz) K_K08 Jest gotowy samodzielnie i krytycznie uzupełniać swą wiedzę i umiejętności, łącząc perspektywę socjologiczną i lingwistyczną.
Assessment methods and assessment criteria:	(in Polish) Zaliczenie na podstawie zadań samodzielnie realizowanych przez studentów/tki oraz kolokwium końcowego Dopuszczalna liczba nieobecności podlegających usprawiedliwieniu: 1 spotkanie (4 godz. dydaktyczne) Zasady zaliczania poprawkowego: uzupełnienie brakujących zadań, zaliczenie ustne Zaliczenie na ocenę; ocena końcowa z przedmiotu składa się z: - 20% oceny za aktywność i bieżące przygotowanie do zajęć; - 30% oceny z pracy nad zadaniami badawczymi i zaliczeniowymi, realizowanymi samodzielnie lub w grupach; - 50% oceny z kolokwium końcowego.

This course is not currently offered.

Course descriptions are protected by copyright.
Copyright by University of Warsaw.