Цифровая гуманитаристика

Автор: Кирилл Фучкин (выпуск 2022 года)

Проект нацелен на анализ семантического содержания текстов, размещенных на сайтах стоматологических клиник, с целью выявления их соответствия аспектам качества стоматологических услуг в продающем тексте. Для этого осоенности организации содержания на сайтах клиник сопоставлялись с текстами отзывов и рейтингами этих же клиник на одном из сайтов-агрегаторов информации о медицинских услугах города Екатеринбурга. В ходе работы использовался метод автоматизированного контент-анализа. Этап сбора данных осуществляется двумя способами: автоматизированным (с помощью парсера написанного на языке Python) и неавтоматизированный. Посредством генерации к-переменных по выделенным 7 аспектам содержания текстов были подготовлены датасеты, позволившие статистически обрабатывать текстовые массивы. Полученные данные позволили создать основу для качественного анализа выявленных корреляций и формулирования практических предложений по совершенствованию сайтов медицинских учреждений.

Автор: Зарина Мустахитдинова (выпуск 2022 года)

В рамках проекта была реализована возможность автоматического получения статистической отчетности об использовании платного рекламного трафика в Яндекс Директ. Объектом исследования является статистика рекламных кампаний екатеринбургского маркетингового агентства «Nezavod». С помощью Python 3, SQLite и Naas и на основе понимания особенностей API Яндекс Директа был разработан бот, автоматизирующий работу специалиста по рекламе в мессенджере «Telegram», а именно - похволяющий в реальном вренеми получать на сотовый телефон всю актутальную статистику по рекламному трафику.

Автор: Александр Комельков (выпуск 2022 года)

В рамках проекта исследовались типичные сценарии взаимодействия пользователя с сайтами спортивных онлайн-медиа. Методологически исследование базируется на серии качественных интервью с экспетами в сфере спортивной журналистики и с рядовыми пользователями. В ходе исследования были выявлены пять типичных сценариев использования сайтов электронных СМИ спортивными болельщиками, после чего был проведен UX-аудит - т.н. «обратная разработка», в ходе которой исследователь ставит себя на место пользователя и пытается оценить продукт с точки зрения потребителя. Так были проверены ряд сайтов спортивных СМИ и выявлены некоторые закономерности в их проектировании, а также недостатки, утсранение которых позволит сделать эти ресурсы более удобными для пользователей.

Автор: Иван Иванов (выпуск 2022 года)

Проект посвящен сравнительному изучению литературного персидского языка и близкородственного ему языка дари (иранские языки). В рамках работы на основе языка Python были созданы алгоритмы, позволяющие выявить количественно значимые характерные черты дари в сравнении с персидским. Для этого использовались  датасеты из 1 605 000 дедуплицированных предложений для персидского языка и 1 800 000 дедуплицированных предложений для дари. Алгоритмы позволяли сравнивать языки по ряду типологических параметров, в том числе выялять специфические лексические единицы и лагольные формы, встречающиеся в текстах на дари, но отсутствующие в текстах на персидском языке Ирана. Разработанные алгоритмы могут использоваться с лингвистической компаративистике для сравнения больших массивов речевых данных близкородственных языков.

В рамках проекта студенты создают средства автоматического мониторинга качества жизни людей, живущих в определенном районе города по набору параметров (экологичность, комфортность, безопасность и т.д.), с использованием методов анализа больших данных (парсинг, эмбеддинг, векторизация, поиск именованных сущностей, визуализация данных на карте). Такой анализ основан на создании датасетов для каждого из параметров оценки качества жизни и субъективного благополучия и парсинге данных новых медиа: пабликов, сайтов информационных агентств, соцсетей. Проект реализуется с привлечением специалистов Института экономики УрО РАН.