данные и знание
здесь вы найдёте всё, что нужно знать о курсе
мы просто оставляем здесь картинки от ИИ тильды, чтобы их обсудить в конце курса

Этот курс посвящён тому, что такое данные как явление культуры, производственных процессов, основа для алгоритмов. В ходе работы студенты и студентки учатся распознавать разные виды данных, фиксировать, где и как они сформированы предшествующими институциональными решениями. Курс нужен для того, чтобы в ходе цифровизации культурных процессов и артефактов — подходить к делу бережно. Кроме того, он позволяет понять, как быть с данными, которые могут принадлежать самим пользователям, понять сопротивление датафикации и алгоритмизации.

на самом деле тут будут основные ссылки:
\план курса

Курс состоит из четырёх смысловых блоков.
  1. Сначала участницы и участники курса учатся понимать, из чего состоят данные, почему они производятся, и что происходит в ходе датафикации.
  2. Во втором блоке данные рассматриваются как социальная и культурная проблема, требующая вдумчивого осмысления.
  3. Затем курс предлагает посмотреть на алгоритмизацию и использование данных в процессах автоматизации.
  4. В заключении участницы курса делятся на стейкхолдеров, которым нужно принимать решения по поводу датафикации и алгоритмизации в культурных институциях.
Каждый блок сообразен месяцу.



февраль
05/02
17.00-20.30. Соучастник занятия: Азиз Аширов.
Введение. От проекта Просвещения к алгоритмической рациональности. Институциональные основы для создания баз данных: архивы, библиотеки, коллекции, музеи. Надзорный капитализм: данные как капитал.

занятие:
На первом занятии составляем таймлайн изменения отношения к знанию: о человеке и культуре, выбираем ключевые точки изменения типов знания, групп субъектов, принимающих решения о том, как устроено общество и культура.

На втором занятии разбираемся в том, какую роль играли разные типы знания в прежних институциях. Участницы курса делятся на группы и выбирают институцию. Затем применяют таймлайн к ней и рассматривают, как менялись данные и знание в контексте этой институции, какие структуры обеспечили (или нет) преемственность работы с данными.

задание:
Прочитать следующее занятие, ответить на вопросы.
Выбрать статью для конспектирования и начать конспектировать. Составить вопросы к статье.
Прочитать статью Джоанны Дракер и элементы перевода к ней.

12/02
17.00-20.30.
Структуры и базы данных. Датафикация в социальных и культурных процессах. Работа с данными как интеллектуальная задача. Дата и капта. Проблема объективности и научности данных.
занятие:
Первая часть занятия. Участники и участницы приносят на занятие свои натальные карты и читают материалы лекции к занятию. Обсуждаем, из каких данных состоит натальная карта, и почему сегодня люди не всегда доверяют решения гороскопам. Говорим о том, как устроены данные в разных интеллектуальных проектах, и почему сегодня ставкой является объективность.

На второй части занятия — обсуждаем статью Джоанны Дракер и другие тексты, предложенные к занятию. Проясняем вопросы в них.

задание:
1. Задание по индивидуальному эссе
- Почитать тексты и законспектировать 1 текст из списка литературы к 1 или 2 занятию.
- создать папку со своими Фамилией и Именем в папке задания (доступна на главной странице курса)
- загрузить туда конспект
2. Задание по карте рисков и возможностей
- создать папку гильдии в папке задания (доступна на главной странице курса)
- описать как ваш гильдейский проект вписывается в концепцию курса, как устроены в нем данные. можно опираться на вопросы и схему, которые мы использовали на занятии 12.02

28/02
17.00-20.30.
Алгоритмы: механизация процессов, построенных на данных. Алгоритмы среди нас.
занятие:
Работаем в начале с алгоритмизацией как процессом. Возвращаемся к первому таймлайну и делаем второй слой: как устроены процессы алгоритмизации. Наносим на карту, обсуждаем.

Во второй части занятия — работаем с проблемой субъекта данных. На занятии студенты работают с черновиками про алгоритмы и данные в своей жизни. В конце занятия — обмениваются и обсуждают степень приватности, которую готовы допустить для своих наработок.

задание:
Прочитать следующее занятие.
Прочитать отрывок из Пасквинелли, а кто успевает — и всю книгу.
Выбрать проект/процесс для анализа в рамках второго задания.

март
19/03
17.00-20.30. Соучастник занятия: Азиз Аширов.
Культурные и социальные последствия внедрения данных в гуманитарные процессы. Данные в исследованиях, публичность того, что выложено для «всеобщего обозрения». Работа с зином.

занятие:
В первой части обсуждаем социальные и гуманитарные проекты. Участницы курса делятся на группы, берут в каждой группе по процессы и анализируют его, исходя из того, какие данные включены в процесс. Составляют карту по схеме из зина. Обсуждаем карту.

На второй части — обсуждаем проекты/процессы для анализа в рамках второго задания. Сопоставляем данные про «них» и «себя».

задание:
Прочитать следующее занятие и ответить на вопросы.
Подготовить черновой вариант проекта для анализа.


апрель
02/04
17.00-20.30.
Этика, политика и критика в работе с данными. Надзорный капитализм и в чём проблема.


16/04
17.00-20.30.
Другие знания: активисткие и художественные проекты, экспертные системы, сбор собственных данных.

30/04
17.00-20.30
Право на данные: правовые и политические аспекты датафикации.

май
14/05
17.00-20.30
Стейкхолдеры данных: деловая игра
занятие:
Поучаствовать в игре.
задание:
Забрать артефакты курса с собой и жить сознательно.
\описание заданий

Карта возможностей и рисков использования данных в гильдейском проекте

Это небольшое исследование, которое проще всего сделать в форме карты/схемы с небольшим комментарием (3-6 тысяч знаков).
Карта составляется по проекту гильдии и выполняется совместно всеми членами гильдии, обучающимися на курсе.

Карта ориентирована на прикладное исследование проблемы, её основные составляющие во многом совпадают с темами, которые обсуждаются в рамках курса:
  • что именно становится материалом для формирования данных в гильдейском проекте.
  • какие процедуры и участники включены в производство данных;
  • как устроен исторический контекст: что делали, чтобы узнать о происходящем до датафикации;
  • какие социальные, политические и организационные проблемы возникают в связи с темой данных в сфере проекта;
  • есть ли альтернативные способы работы с данными;
  • как студенты видят политически/ этически возможные и желательные способы решения проблем с данными.
Карта делается на протяжении всего курса.
По базовым критериям возможно получить хорошую оценку (10 баллов). Также в ходе выполнения этого задания студенткам необходимо выработать собственные критерии оценки работы. Вторая часть оценки ставится преподавателем на основании критериев, предложенных студентами.

  • 4 балла Карта соответствует фактической ситуации в сфере деятельности/ на рынке и подкреплена ссылками и указанием источников. Изложение структурировано.
  • 4 балла Карта представляет собой аналитическую работу, в которой представлены и описаны риски и возможности. Есть выводы по результатам работы. В аналитической работе применяются материалы курса.
  • 2 балла. Есть критерии для самооценки, они обоснованы и соотнесены с работой.
  • 10 балла. Выставляются авторами работы на основании критериев для самооценки.
Требования к названию файла: Название гильдии_Фамилия студента 1, Фамилия студента 2 ....

Индивидуальное эссе по теории и исследованию данных

Эссе основывается на конспектах и основных понятиях из курса. В эссе должны быть включены теоретические концепты, связанные с данными, а также примеры из современной повестки и конкретная проблема. Эссе может включать схему или текст о ключевых понятиях и вопросах курса, ссылки на основных авторов.

Критерии оценки:
  • Представление проблемы и предложение направлений интеллектуальной работы – 8 баллов
  • Учет современного интеллектуального и локального контекста с эмпирическим примером – 8 баллов
  • Теоретическая обоснованность и интеграция ключевых концептов – 9 баллов
  • Критический анализ данных и актуальных вопросов – 9 баллов
  • Организация, структура и логическая последовательность – 8 баллов
  • Оригинальность, глубина размышлений и работа с источниками – 8 баллов
Примерный объём — 6 тысяч знаков.
Требования к названию файла: ФИО_Тема
Формат файла: google doc.

Не менее 3 источников и не более 10.

Как ставится оценка по курсу

Баллы:
100-85 — отлично
84-70 — хорошо
69-55 — удовлетворительно
55 и ниже — неудовлетворительно
преподаватели и менторы
  • Полина Колозариди
    придумала курс и тильды
    @kolozaridi
  • Азиз Аширов
    переживает каждый раз, когда отдаёт данные корпоратам
    @ashirovazizz
  • Илья Урядников
    Ментор, фанатеет по кибернетике
    @iluryad
пора оставить нам немного своих данных и послушаться алгоритмов
пожалуйста, внимательно заполните эту анкету
кто вы по отношению к данным и алгоритмам?
По закону владельцы сайтов имеют право обрабатывать персональные данные клиентов только после их согласия, поэтому мы рекомендуем разместить под формой предупреждающий текст со ссылкой на вашу политику в отношении обработки персональных данных (можно разместить на отдельной странице).

Пример:«Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности»
Изображения: Freepik, Unsplash [Santi Vedrí, Element5 Digital, Doug Linstedt, Alexander Grey].

Перед использованием, пожалуйста, ознакомьтесь с пользовательскими соглашениями указанных сервисов. Вы можете удалить этот блок.
Made on
Tilda