Număr de credite: 7

Cod: AMR0110

Predare: 2h de curs

Limba de predare: română

Tip: curs principal, semestrul 3, Masteratul Analiza Datelor Complexe

1. Introducere

2. Etapele unui demers de cercetare: logica anticipării și specificul știintei datelor

3. Ce dorim sa cercetam? Construirea interogatiilor de cercetare

4. Descriere, explicare, predictie I

5. Descriere, explicare, predictie II

6. Date primare cantitative I

7. Date primare cantitative II

8. Date primare calitative I

9. Date primare calitative II

10. Date secundare și calitatea lor

11. Logica inferentei

12. Eșantionarea I. Ce este eșantionarea aleatoare?

13. Eșantionarea II. Tehnici de eșantionare

14. Rolul teoriei în cercetarea socială

Bibliografie obligatorie:

·        Blaikie, Norman, and Jan Priest. Designing social research: The logic of anticipation. John Wiley & Sons, 2019. (Capitolele 2, 3 și 5)

·        Carr, Deborah, et al. Art and Science of Social Research. WW Norton & Company, 2021 (Capitolele 2, 6 și 12)

·        Skiena, Steven S. The data science design manual. Springer, 2017. (Capitolele 1 și 3)

·        Foster, Ian, Rayid Ghani, Ron S. Jarmin, Frauke Kreuter, and Julia Lane, eds. Big data and social science: data science methods and tools for research and practice. CRC Press, 2020.

·        Akter, Shahriar, and Samuel Fosso Wamba, eds. Handbook of Big Data Research Methods: 0. Edward Elgar Publishing, 2023.

·        Lauro, N. Carlo, Enrica Amaturo, Maria Gabriella Grassia, Biagio Aragona, and Marina Marino, eds. Data science and social research: Epistemology, methods, technology and applications. Springer, 2017.

·        Mariani, Paolo, and Mariangela Zenga, eds. Data Science and Social Research II: Methods, Technologies and Applications. Springer Nature, 2020.

http://www.umsl.edu/~wilmarthp/mrpc-web-resources/content-analysis.pdf

https://psr.iq.harvard.edu/files/psr/files/PSRQuestionnaireTipSheet_0.pdf

https://sociology.fas.harvard.edu/files/sociology/files/interview_strategies.pdf

https://towardsdatascience.com/asking-research-questions-that-matter-482dbc9fafec

https://towardsdatascience.com/how-to-create-a-sampling-plan-for-your-data-project-3b14bfd81f3a

https://towardsdatascience.com/how-to-formulate-good-research-question-for-data-analysis-7bbb88bd546a

https://towardsdatascience.com/importance-of-sampling-in-the-era-of-big-data-d2cf83e06c6a

https://towardsdatascience.com/operationalization-the-art-and-science-of-making-metrics-31770d94998f

https://towardsdatascience.com/simple-random-sampling-is-it-actually-simple-71014e58e0d1

https://www.eiu.edu/ihec/Krueger-FocusGroupInterviews.pdf

Bibliografie opţională

·        Alvesson, M. Sk ldberg, K.(2000). Reflexive methodology: New vistas for qualitative research, Sage.

·        Creswell, John W. 2008. Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches, 3rd edition. Los Angeles: Sage Publications

·        Schmitter, Peter. 2008. Approaches and Methodologies in Social Sciences, edited by Donatella Della Porta and Michael Keating. Cambridge: Cambridge University Press

Rotariu, Traian, ILUŢ, Petru, 2007, Ancheta şi sondajul de opinie, Ed. a 2-a, Iaşi, Polirom

10% Contabilizarea prezenței active

30% Scurte teme aplicative realizate independent în afara orelor de curs 

60% Examen scris grilă

Obiectivul general al disciplinei:

- Dobândirea de către studenții a abilităților necesare proiectării, implementării și evaluării calității unei cercetări sociale.

Obiectivele specifice:

- Însușirea conceptelor și teoriilor proprii științelor sociale pentru descrierea, analiza și explicarea proceselor și fenomenelor sociale.

- Familiarizarea cu întreg repertoriul metodologic disponibil științelor sociale

- Dobândirea capacității de a proiecta și evalua calitatea unui proces de eșantionare.

- Dobândirea capacității de a folosi corect și eficient teoria relevantă pentru subiectul unei cercetări pentru creșterea calității analizei și raportului de cercetare.

- Înțelegerea suprapunerilor și diferențelor dintre știința datelor și științele sociale.

- Înțelegerea specificului și provocărilor provenite din analiza datelor mari