Подборки

Доклады конференции Яндекса «Цифровые методы в гуманитарных науках»

Конференция «Data & Science: цифровые методы в гуманитарных науках» прошла 2 марта 2019 года. Главной темой стал анализ данных в гуманитарных науках.

Содержание

Популярность темы растет с массовой оцифровкой наследия человечества в области культуры. Литературоведы, социологи и историки уже оценили пользу оцифровки данных. Докладчики, участвовавшие в конференции использовали их опыт в своих работах и поделились результатами с аудиторией.

На конференции были показаны наглядные примеры:

  • исследований здоровья на основе данных, полученных в Twitter;
  • исследований бедности на основе данных, полученных от мобильных операторов;
  • анализа стенограмм французского парламента;
  • компьютерной поэзии и чтение компьютером китайских стихов.

Аннотации докладов

Цифровые методы в гуманитарных науках, Даниил Скоринкин

cifrovye metody v gumanitarnyh naukah daniil skorinkin 1 — JMS University
Даниил Скоринкин

Благодаря оцифровке данных для изучения стали доступны исторические сведения, художественные тексты и коллекции живописи. Даниил Скоринкин рассказал о том, как применять статистику и анализ данных для исследований в области литературоведения, истории, культурологии, визуальных искусств. Ярким наглядным примером, привлекшим внимание аудитории стал анализ живописи по методу Джовани Морелли. Особое внимание было уделено эволюции искусства.

Digital Humanities Between Research and Infrastructure, Франк Фишер

digital humanities between research and infrastructure frank fisher — JMS University
Франк Фишер

Доклад прозвучал на английском языке. Профессор ответил на вопросы:

  • Как работают цифровые гуманитарные науки?
  • Как масштабируются вопросы исследований с использованием цифровых технологий?

Кроме того, Франк Фишер рассказало развитии и поддержке крупных исследовательских инфраструктур, таких как DARIAH или CLARIN и их значении. В конце доклада Франк Фишер ответил на вопросы участников конференции, заданные из зала.

Какие бывают музейные данные и зачем их анализировать, Владимир Определенов

Владимир рассказал о трех направлениях использования музейных данных: регистрация и анализ поведения посетителей, оптимизирование технических процессов и обработка данных, полученных в результате оцифровки. В начале доклада было отмечено, что российские музеи зачастую опережают зарубежные в области применения передовых технологий. На наглядном примере был показан анализ данных посещений музея в формате видеоналатики. Это помогает увидеть наиболее востребованные зоны и проблемы, связанные с потоком посетителей. Анализ показывает, что хотят в первую очередь видеть люди: произведение, расположенное в наиболее удобном месте или произведение, которое больше всего знакомо посетителям. Это помогает эффективно использовать выставочные проекты и проектировать выставочные площади.

Истории о Data Science в истории, Динара Гагарина

istorii o data science v istorii dinara gagarina — JMS University
Динара Гагарина

Динара показала, что представляет из себя digital history ландшафт в наше время, отметила перспективы и тенденции развития этого направления. Выступление началось с обсуждения исследований Роберта Фогеля в области железных дорог и их влияния на развитие экономики Америки. Для исследования Фогель применил контерфактическое математическое моделирование. На этом примере Динра Гагарина показала, что история может быть доказательной наукой.

Наука о данных в анализе современной истории, Лев Манович

nauka o dannyh v analize sovremennoj istorii lev manovich — JMS University
Лев Манович

В своей лекции докладчик показал примеры проектов, решающих проблемы недостатка новых математических и вычислительных методов, необходимых для видения современной культуры во всем ее масштабе. Свое выступление Лев Манович начал с благодарственных слов в адрес Яндекс за организацию конференции. После рассказа о себе, Лев Манович дал определение современной культуры — это «артефакты, чаще всего тексты, медиаобъекты, профессиональные объекты, созданные маленьким количеством авторов». В докладе были показаны примеры интерфейсов, помогающие представить современную культуру по новому.

Data Science в социальных науках, Даниил Александров

data science v socialnyh naukah daniil aleksandrov — JMS University
Даниил Александров

В своем докладе Даниил Александров рассказал о том, как сложилась computational social science , показал наглядные примеры исследований социальных факторов состояния здоровья в Америке, миграции на территории Евразии и бедности Африки. В лекции Даниил упомянул о Карло Ратти и его работе в области аналитики разных стран. Примеры этого и других исследований показали, как с помощью соцсетей и мобильной телефонии решить трудности, которым раньше ученые не могли найти решений.

Чем может и чем не может наука о данных помочь науке о литературе, Борис Орехов

chem mozhet i chem ne mozhet nauka o dannyh pomoch nauke o literature boris orehov — JMS University
Борис Орехов

Как оказалось, литературоведение и наука о данных имеют много общего. Это утверждение было доказано докладчиком на наглядных примерах. Кроме того, Борис Орехов рассказал о новых методах, которые уж работают и о методах, которые до сих пор используются только в игровой сфере. Причины этого были подробно объяснены докладчиком.

Как научить нейросеть генерировать стихи, Илья Гусев

kak nauchit nejroset generirovat stihi ilja gusev — JMS University
Илья Гусев

Илья рассказал о собственном пакете, созданном для генерации стихов и о понятии языковой модели. Докладчик объяснил как работают автоматы установки ритмических ограничений и показал результаты такой поэзии. Кроме того, Илья Гусев подробно обсудил качество полученных стихов.

Компьютеры читают: как статистика и нейросети помогают лучше понять поэзию средневекового Китая, Мариана Зорькина

kompjutery chitajut kak statistika i nejroseti pomogajut luchshe ponjat pojeziju srednevekovogo kitaja mariana zorkina — JMS University
Мариана Зорькина

Тема поэзии на конференции была затронута не только Ильей Гусевым. Мариана Зорькина рассказала о том, как современные компьютерные технологии помогают работе исследований в области чтения художественных текстов. Докладчик показал разные подходы в понимании поэзии (базовая статистика, нейронные сети и др). Все это было обсуждено на примере классической китайской поэзии. Китайские стихи были выбраны как наглядный пример по причине их особой сложной системы образов и перехода к другим текстам.

Все доклады, прозвучавшие на конференции сопровождались участием зала. Каждый докладчик ответил на возникшие у слушателей вопросы. Те вопросы, которые зрители не успели задать в рамках конференции, можно было обсудить с автором доклада в зале или в холле. Программа была интересна исследователям-гуманитариям и специалистам в области науки о данных.

Записи трансляции Data&Science

Цифровые методы в гуманитарных науках – зал Экстрополис

Цифровые методы в гуманитарных науках – зал Мулен Руж

Все фотографии представлены организаторами мероприятия, остальные фотографии с конференции можно посмотреть в альбоме.

0 Прикольно!

Добавить комментарий