ADI: Badania wyborcze w R 3500-ADI-BWR

Analiza danych wyborczych to zajęcia o charakterze warsztatowym, przeznaczone dla studentów studiów magisterskich na kierunku socjologia. Celem kursu jest rozwinięcie umiejętności stosowania zaawansowanych technik analizy i interpretacji danych ilościowych na przykładzie danych rejestrowych i sondażowych opisujących zachowania wyborcze. W trakcie zajęć studenci pracują na rzeczywistych zbiorach danych pochodzących z krajowych i międzynarodowych źródeł, takich jak na przykład PKW, GUS, CSES, V-Dem czy Manifesto Project. Uczestnicy ćwiczą umiejętność pozyskiwania, czyszczenia, kodowania oraz analizy danych, ucząc się świadomego doboru metody analizy do stawianego pytania badawczego. Głównym narzędziem pracy analitycznej jest język programowania R, wprowadzany od podstaw, natomiast język Python wykorzystywany jest w zadaniach wymagających analizy tekstu i sentymentu, w tym przetwarzania danych z mediów społecznościowych z zastosowaniem modeli językowych takich jak HerBERT. Warunkiem uczestnictwa w kursie jest znajomość podstaw statystyki na poziomie licencjackim, obejmująca rozumienie pojęć takich jak średnia, odchylenie standardowe, korelacja czy test istotności. Wstępna znajomość języków programowania lub oprogramowania do analizy danych jest mile widziana, lecz nie stanowi warunku koniecznego.

Kurs kształtuje wiedzę z zakresu metodologii ilościowych badań wyborczych, w tym znajomość założeń i ograniczeń stosowanych modeli statystycznych oraz terminologii socjologii polityki. Studenci rozwijają umiejętność krytycznej oceny źródeł danych wyborczych,
identyfikowania rozbieżności między nimi oraz uzasadniania podejmowanych decyzji analitycznych. Istotnym elementem zajęć jest nauka przejrzystej prezentacji wyników w formie dostosowanej do odbiorcy, z uwzględnieniem świadomego unikania typowych błędów wizualizacji danych wyborczych. Zajęcia kładą również nacisk na pracę zespołową, korzystając przy tym z narzędzi do zespołowej pracy nad kodem, takich jak Google Colab. Ważnym komponentem dydaktycznym jest wzajemna ocena prac w ramach peer review, rozwijająca umiejętność konstruktywnego recenzowania analiz. Kurs przygotowuje studentów do samodzielnego projektowania i realizacji pełnego cyklu analizy danych wyborczych – od sformułowania pytania badawczego, przez dobór danych i metod, aż po prezentację i krytyczną ewaluację wyników. Kurs wymaga biegłego czytania anglojęzycznej literatury naukowej i dokumentacji technicznej na poziomie co najmniej B2+.