• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Introduction to Digital Humanities

2021/2022
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
4
ECTS credits
Delivered at:
Department of Humanities (Faculty of Social Sciences and Humanities (Perm))
Course type:
Compulsory course
When:
1 year, 4 module

Программа дисциплины

Аннотация

Digital Humanities – быстроразвивающееся направление, объединяющее применение информационных технологий и математических методов в различных гуманитарных науках. Это направление отображает цифровой поворот и запросы науки, образования и общества в современных условиях. Знание подходов и методов Digital Humanities важно с точки зрения понимания современных возможностей обработки и визуализации данных гуманитарных наук и историко-культурных источников, создания цифровых исторических ресурсов, виртуальных музеев и электронных каталогов. Дисциплина «Введение в Digital Humanities» посвящена рассмотрению существующих концепций Digital Humanities, подходов к определению предмета и методов цифровой гуманитаристики, теоретических и методологических основ использования информационных технологий в истории и других гуманитарных науках, рассмотрению соотношения методов исторической информатики, цифровой истории, цифровой гуманитаристики и традиционных описательных методов исторических исследований; обзору уже существующих направлений и проектов в данной области. Курс включает три основных вида учебной работы: лекции, семинарские занятия (практические), самостоятельная работа. Для самостоятельного изучения рекомендуется использовать материалы онлайн-курса «Цифровая история» на Национальной платформе «Открытое образование» (https://openedu.ru/course/hse/DIGHIST/).
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • знакомство с методологическими подходами Digital Humanities, формирование знаний о предмете цифровой гуманитаристики, ее развитии, связи с другими междисциплинарными направлениями
  • формирование знаний, умений и навыков по отдельным направлениям цифровой гуманитаристики, освоение практических навыков работы с цифровыми инструментами и сервисами в гуманитарной сфере
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Читает и критически анализирует профессиональную литературу, знает ключевые термины и определения.
  • Выбирает и оценивает программные средства для решения конкретных учебных задач.
  • Использует для решения задач профессиональной сферы цифровые инструменты и методы Data Science.
  • Использует программные средства и инструменты для работы с исторической информацией, знает основные проекты в области digital humanities.
  • Знает основные исследовательские инфраструктуры в области Digital Humanities.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Раздел 1. Digital Humanities: предмет, направления, понятийный аппарат, история.
    Тема 1. Что такое цифровые гуманитарные науки? Гуманитарные науки в цифровую эпоху. Меж-, над-, полидисциплинарность, взаимодействие и взаимовлияние гуманитарной области и ИТ. История Digital Humanities, этапы, формирование термина, другие термины, используемые для обозначения направления. Роберто Буза и его INDEX THOMISTICUS. Концепции и основные направления Digital Humanities. Понятие и определения Digital Humanities и сложности, связанные с определением. Digital Humanities как “зонтичное” понятие. Анализ vs. визуализация и создание ресурсов. Специализированные издания и конференции. Профессиональные международные и национальные ассоциации. Учреждение DH Russia. Центры Digital Humanities в России и мире. Digital Humanities в системе социально-гуманитарного знания.
  • Раздел 2. Обзор основных программных средств, инструментов и сервисов.
    Тема 2. Электронные тексты и компьютерная лингвистика. Электронный текст: от набора символов к моделированию смысла. Полнотекстовые информационные системы. Кодирование и разметка текстов. XML – TEI. Корпусная лингвистика. Виды корпусов. Разметка корпусов. Поиск информации в корпусе. Исследование языка с помощью лингвистического корпуса. Национальные корпуса. Text Mining и его направления. Машинный перевод, информационный поиск, реферирование текстов, кластеризация текстов, анализ тем, анализ настроения (Sentiment Analysis), определение авторства, проверка орфографии, стилометрия. Анализ социальных сетей. Тема 3. Визуализация информации в цифровых гуманитарных науках. Визуализация хронологических данных. Таймлайны. Сервисы создания таймлайнов. Встраивание в создаваемый проект. Тема 4. Пространственный анализ и визуализация. Пространственный анализ и пространственная визуализация. Виртуальная и “смешанная” реальность. 3D и 4D моделирование. Геоинформационные системы (GIS) в гуманитарных науках. Знакомство с сервисами. CARTO. Google Maps и др. Совмещение старых и современных карт. От текста к карте. Тема 5. Сетевое моделирование гуманитарной информации Возможности и примеры сетевого анализа и сетевой визуализации в истории, лингвистике и других гуманитарных областях. Элементы теории графов. Программа Gephi.
  • Раздел 3. Инфраструктуры Digital Humanities. Менеджмент данных и проектов в Digital Humanities.
    Тема 6. Инфраструктуры Digital Humanities. Термин «исследовательские инфраструктуры» («research infrastructures»). Объекты, оборудование, данные и сервисы, которые могут использоваться научным сообществом для проведения исследований и объединения ресурсов. CLARIN, DARIAH-EU, Европейский исследовательский инфраструктурный консорциум (ERIC). Хранение, обработка и повторное использование ресурсов в гуманитарных и социальных науках. Тема 7. Менеджмент данных и проектов в Digital Humanities. Форматы и структуры данных, метаданные, документирование.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Лабораторная работа «Анализ текста»
    Экзамен ПУД не предусмотрен.
  • неблокирующий Лабораторная работа «Таймлайны»
    Экзамен ПУД не предусмотрен.
  • неблокирующий Самостоятельная работа
    Экзамен ПУД не предусмотрен.
  • неблокирующий Проект
    Экзамен ПУД не предусмотрен.
  • неблокирующий Лабораторная работа «Карты»
    Экзамен ПУД не предусмотрен.
  • неблокирующий Лабораторная работа «Сетевое моделирование»
    Экзамен ПУД не предусмотрен.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.2 * Лабораторная работа «Анализ текста» + 0.2 * Лабораторная работа «Карты» + 0.2 * Лабораторная работа «Таймлайны» + 0.2 * Проект + 0.2 * Самостоятельная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Базовые и прикладные информационные технологии: Учебник / Гвоздева В. А. - М.: ИД ФОРУМ, НИЦ ИНФРА-М, 2015. - 384 с.: 60x90 1/16. - (Высшее образование) (Переплёт 7БЦ) ISBN 978-5-8199-0572-2 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/504788
  • Структуры и алгоритмы обработки данных: Учебное пособие / Колдаев В.Д. - М.:ИЦ РИОР, НИЦ ИНФРА-М, 2014. - 296 с.: 60x90 1/16. - (Высшее образование: Бакалавриат) (Переплёт 7БЦ) ISBN 978-5-369-01264-2 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/418290

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Методы и алгоритмы обработки данных : учеб. пособие / А.А. Григорьев. — М. : ИНФРА-М, 2017. — 256 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс; Режим доступа http://www.znanium.com]. — (Высшее образование: Бакалавриат). — www.dx.doi.org/10.12737/22119. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/545998
  • Цифровые методы обработки информации/БорисоваИ.В. - Новосиб.: НГТУ, 2014. - 139 с.: ISBN 978-5-7782-2448-3