26 февраля в Точке кипения СГУ состоялся методологический семинар по проблемам поиска оптимальных методов сбора данных для проведения гуманитарных исследований в цифровой среде, в котором приняли участие преподаватели философского, механико-математического и юридического факультетов. Одним из основных направлений семинара стало обсуждение возможностей реализации проектов в гуманитарной сфере с применением методов математического анализа. От философского факультета в семинаре приняла участие профессор кафедры теоретической и социальной философии С. В. Тихонова и студенты.
Основными спикерами выступили:
Сидоров Сергей Петрович, доктор физико-математических наук, заведующий кафедрой теории функций и стохастического анализа, директор Института рисков СГУ имени Н. Г. Чернышевского;
Тихонова Софья Владимировна, доктор философских наук, профессор кафедры теоретической и социальной философии СГУ имени Н. Г. Чернышевского;
Артамонов Денис Сергеевич, кандидат исторических наук, доцент кафедры социальных коммуникаций СГУ имени Н. Г. Чернышевского.
В центр дискуссии были поставлены вопросы по применению новых цифровых способов изучения конструирования исторической памяти в медиа в рамках исследовательского направления memory studies. С.В.Тихонова рассказала о современных задачах цифровой гуманитаристики и о проблемах, с которым сегодня сталкиваются специалисты гуманитарного профиля при проведении исследований. Д.С. Артамонов представил вниманию слушателей основные положения проведенных исследований исторической памяти в цифровой среде и очертил круг вопросов, решение которых возможно только с применением методов анализа больших данных. С.П. Сидоров провел презентацию основных проектов Института рисков, связанных с применением математических методов в гуманитарных исследованиях, и показал на конкретных кейсах, как анализ данных можно использовать в гуманитарной сфере.
В ходе обсуждения дискутанты определили круг возможных направлений дальнейших исследований и договорились о продолжении совместной работы по изучению новостной повестки дня, анализу социальных сетей, сбору и обработки больших массивов данных.
