14 ноября отмечается день социолога. Школа вычислительных социальных наук приглашает отметить его вместе на серии встреч «Социология — это про нас». С 15 по 22 ноября исследователи расскажут, нужны ли социологии люди в эпоху ИИ, зачем и как рассказывать о своих исследованиях широкой аудитории, как принимать решения на основе данных и как инструменты искусственного интеллекта могут быть полезны исследователям, работающим с количественными методами.
Расписание:
- 15 ноября, 14:00: Нужны ли социологии люди в эпоху ии? Синтетические респонденты, синтетические фокус-группы, агентные модели (очно и онлайн)
Лекцию прочитает Ксения Тенишева, директор программ по направлению «Социология».
Что, если для социологического исследования больше не нужно искать респондентов? Если фокус-группу можно собрать в цифровом пространстве за секунды? Искусственный интеллект предлагает нам именно это: синтетические данные, агентные модели и виртуальных участников исследований.
Но так ли они хороши? Где границы их применения? На лекции разберемся, в чем сила этих новых методов, какие риски и ограничения они несут, и главное — останется ли в социологии будущего место для живого человека?
Регистрация на Timepad
- 18 ноября, 18:00: Мосты вместо стен: зачем науке покидать «башню из слоновой кости»? (онлайн)
Вебинар проведет Александра Литвинова.
Современная наука все чаще выходит за пределы академии —в медиа, городские пространства, бизнес и сферу образования. На встрече обсудим, зачем исследователям важно говорить о своих открытиях с широкой аудиторией, какие формы научной коммуникации сегодня существуют — от подкастов до citizen science — и как строить диалог между наукой и обществом. Участники узнают, как «переводить» сложные идеи на понятный язык, сохранять при этом точность и глубину, а главное — зачем это нужно не только обществу, но и самим исследователям.
- 20 ноября, 18:00: Как принимать решения на основе данных: краткий гид по доказательному подходу (онлайн)
Спикер — Вероника Одинокова, доцент по направлению «Социология» Школы вычислительных социальных наук ЕУСПб.
В мире информационного шума мнения часто звучат громче фактов. Интуиция и опыт важны, но из-за когнитивных искажений они могут подвести. Доказательный подход помогает опираться на лучшие доступные данные, экономит время и ресурсы, снижает риски и повышает прозрачность решений. Он одинаково полезен в бизнесе, госуправлении, образовании и здравоохранении.
На мастер-классе вы узнаете:
- что такое «пирамида доказательств» и как ранжировать источники по надежности
- как правильно формулировать вопрос и за 15 минут собрать базу релевантных источников
- как быстро оценивать качество исследований и их применимость к вашему контексту
- как использовать ИИ для генерации поисковых запросов
В результате вы получите:
- практический чек-лист по оценке информации
- примеры и шаблоны эффективных поисковых запросов
- набор удобных инструментов для взвешенных решений в бизнесе, НКО, образовании и госуправлении
- 22 ноября, 14:00: Искусственный интеллект для обработки неструктурированных данных: три юзер-кейса (онлайн)
Спикер — Артур Печерских, исследователь центра институционального анализа науки и образования ЕУСПб.
К моменту проведения воркшопа пройдет почти три года с момента релиза chat gpt, однако вокруг больших языковых моделей (в том числе среди исследователей) по-прежнему много споров. Как сказал Hadley Wickham, один из создателей вселенной пакетов tidyverse для языка R, "if you don't feel conflicted about AI, thas's weird".
В ходе воркшопа мы (1) попробуем коротко очертить, как инструменты искусственного интеллекта все-таки могут быть полезны исследователям, работающим с количественными методами, и (2) подробно остановимся на теме экстракции информации из неструктурированных данных.
Героями воркшопа станут пакеты на языке R, позволяющие обращаться с большими языковыми моделями, и французская нейросеть mistral.ai
Слушателям будет предложено три реальных случая использования этих инструментов: два касаются обработки текстовых данных, один — обработки изображений. В заключении встречи обсудим ограничения предложенных методов и статус исследователя в этой конструкции.
Регистрация на Timepad