• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Аналитика в сфере культуры: научим работать с цифровыми данными

На обновленной магистерской программе «Менеджмент в индустрии впечатлений» особое внимание уделяется развитию навыков аналитики в условиях цифровизации общества. Не секрет, что такие навыки востребованы на рынке труда и повышают стоимость специалиста. Курс «Analytics in Arts and Culture» содержит несколько блоков, которые позволят освоить как классические методы сбора и анализа данных — интервьюирование, опросы — так и методы работы с цифровыми следами. Алексей Горгадзе, преподаватель курса, подробнее расскажет о втором.

Аналитика в сфере культуры: научим работать с цифровыми данными

Что такое цифровые данные/следы?

В широком смысле под цифровыми следами понимается вся оцифрованная информация. Это могут быть как транзакции через банковские системы, так и поисковые запросы пользователей в Google или «лайк» под постом в ВК. Исследователей сферы культуры больше, безусловно, интересуют следы, которые оставляют посетители культурных учреждений в социальных сетях и таких агрегаторах как TripAdvisor.

 

В чём их особенность?

Изучая цифровые следы следует понимать, что в большинстве случаев исследование будет носить эксплораторный характер. Другими словами, мы пытаемся «разведать» собранные неструктурированные данные и на их основе выявить определённые паттерны. Это один из базовых принципов методов Data Mining, который мы будем учиться применять в учебных проектах. Методология такого исследования будет полностью зависеть от его цели, поэтому выбор метода сбора и анализа данных принимает исследователь, оценив понесённые затраты и предполагаемые результаты.

Особенность цифровых следов в том, что они уже где-то лежат. Остаётся собрать их в on-line группах, на сайтах музеев, агрегаторов и т.д. Не нужно проводить дорогостоящие опросы и организовывать репрезентативную выборку — это достоинство методов. Недостаток же в том, что мы никак не можем повлиять на содержание изучаемых данных. Если быть откровенным, исследователь подстраивается под возможности, которые дают цифровые следы.

 

Почему их стоит изучать и чему научатся студенты?

Студенты научатся собирать, анализировать и визуализировать цифровые следы. Это три важных навыка, которыми стоит владеть современным специалистам в сфере культуры, претендующим на высокую конкурентоспособность в отрасли. Любой проект или бизнес-план должен основываться на результатах проведенного исследования и аналитики.

Часть курса о сборе данных разделена на две части: с использованием интерфейсных платформ и при помощи пакетов в R. Второй этап — анализ данных — займет значительную часть времени и включит в себя изучение методов Text Mining и Social Network Analysis (SNA). Подобные методы позволяют сравнивать корпуса текстов, выявив статистические различия между ними и размер эффекта; проводить тематическое моделирование (TopicModelling); предсказывать те или иные фичи (характеристики объекта), исходя из слов, которые с ними связаны; строить семантические сети; выявлять лидеров мнений, структурные дыры в сети и многое другое. Немаловажный этап работы — визуализация полученных результатов. Многие пренебрегают этим, но правильно преподнесенная информация может повлиять на итог исследования. Важно понять, как не стоит рисовать графики и как их изменить, чтобы донести необходимую информацию.

 

ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ СЛЕДОВ:

Напомним: магистерская программа «Экономика впечатлений: менеджмент в индустрии гостеприимства и туризме» в 2020 году меняет название на «Менеджмент в индустрии впечатлений» (Arts and Culture Management). С нового учебного года Алексей Горгадзе станет одним из преподавателей курса «Analytics in Arts and Culture» на нашей магистерской программе.