Zajímá vás práce s digitálními nástroji, které byste mohli použít ve svých oborech? Chcete vědět, jak se digitalizují, zpracovávají a vizualizují textová, prostorová či obrazová data a znát nejnovější trendy v oblasti digitálního výzkumu? Podívejte se, jaké kurzy z oblasti Digitálních humanitních věd si můžete zapsat u nás na Filozofické fakultě ve školním roce 2022/23!
CELOUNIVERZITNÍ ONLINE KURZ
Online kurz, který vás provede celým procesem práce s daty v humanitních vědách od jejich získávání digitalizací, nebo přímo z digitálních zdrojů, přes čištění, zpracování a analýzu rozličných typů dat, po prezentaci formou vizualizace nebo publikování a závěrečnou archivaci. Dozvíte se mimo jiné, jak probíhá digitalizace starých tisků a knih v praxi, jak neuronové sítě pomáhají počítačům “vidět” obrazové materiály, jak díky počítači přečíst stovky knih, proč síťová analýza zajímá epidemiology, historiky i sociology, nebo jak pomocí vizualizací dat bojovat proti chorobám či zločinu.
V kurzu se naučíte ovládat jednoduché nástroje pro analýzu textů, prostorových dat a práci s mapami, nebo třeba síťovou analýzu, a to vše bez nutné předchozí znalosti těchto nástrojů. Kurz je veden formou online přednášek, kde se dozvíte jak vznikají výzkumné projekty v oblasti Digital humanities a pomocí mini-úkolů si vyzkoušíte práci s několika jednoduchými nástroji na analýzu textů, vytváření map, či vizualizaci dat.
01 // Digitální obrat v humanitních vědách
V této přednášce se dozvíte něco o historii Digitálních humanitních věd, o klíčových projektech, které určovaly směr vývoje této vědní oblasti a institucích, které umožňují jejich rozvoj a fungování v Česku i ve světě. Přednáška také představí, co takzvaný "digitální obrat" znamenal pro humanitní vědy a jak se promítl na metodách a postupech ve výzkumu.
02 // Digitalizace a zdroje digitálních dat
DIgitální a digitalizovaná data jsou klíčovým materiálem pro výzkum v Digitálních humanitních vědách. Jejich velká část pochází právě z digitalizovaných textových, obrazových nebo jiných materiálů. Tato lekce nabídne pohled do procesu digitalizace.
03 // Získávání a čištění digitálních dat
V této přednášce se dozvíte jednak jak získat (scrapovat) data z digitálních zdrojů - tedy hlavně webových stránek, databází a sociálních sítí - a jak je posléze čistit pomocí několika základních technik.
04 // Metadata
Obsahem a hlavním tématem této přednášky jsou metadata, která jsou klíčovým prvkem pro správné fungování databází, a následnou práci s daty nejen v digitální podobě.
05 // Textová data
Obsahem této lekce je kvantitativní zpracování textu. Na jejím konci byste měli mít povědomí o metodě distant reading, zpracování přirozeného jazyka a jeho aplikacích, korpusové lingvistice, zdrojích textových dat a korpusů, metodách získávání textových dat, dostupných nástrojích pro práci s korpusy a základní textovou analýzu. Býhodou bude, když se před přednáškou seznámíte se základním prostředím nástroje Voyant tools.
06 // Obrazová data
Předmětem této přednášky jsou obrazová data. Dozvíte se jak funguje počítačové zpracování obrazových dat, jeho využití v oblasti kulturního dědictví, a možnosti výzkumu, které přináší Kulturní analytika.
07 // Prostorová data
Tato lekce seznámí studenty se základy kartografie a geoinformatiky. Její součástí bude také malá praktická ukázka práce s mapami v softwaru QGIS.
08 // Zvuková data
Předmětem přednášky je zpracování audio signálů se zaměřením na hudbu. Dozvíte se, co lze detekovat v hudebním signálu a jak lze matematiku a programování spojit s hudbou a koncovými uživateli. Přednáška se mj. bude zabývat následujícími tématy:
09// Síťová analýza
Hlavním tématem této lekce je síťová analýza. V předtočené přednášce se dozvíte, jaké jsou základní prvky sítí, kde všude můžeme nalézt sítě, a jak se tvoří data pro síťovou analýzu. V praktickém semináři si vyzkoušíte vizualizaci sítí pomocí nástroje GraphCommons.
10 // Vizualizace dat
Vizualizace dat je jednou z nejdůležitějších oblastí zpracování dat. Může sloužit nejen k jejich prezentaci, ale také při samotné analýze dat. Tato lekce představí hlavní principy vizualizace dat a nástroje, které ji umožňují.
11 // Publikování dat
V přednášce se dozvíte proč je to vůbec důležité a jak to zapadá do moderních trendů současné vědy. Řekneme si, kde publikace v rámci tzv. životního cyklu dat stojí a proč je na ni nutné myslet již od začátku tvorby konkrétních dat.
12 // Archivace a ukládání dat
Přednáška představí základní principy archivace a ukládání dat a některé nástroje, které se používají při jejich dlouhodobé ochraně.
Pro ty, kteří se zajímají hlavně o textová data a jejich zpracování, a nebojí se trochy kódování, je tu kurz Úvod do Digital Humanities, který vede RNDr. Zuzana Nevěřilová, Ph.D. V tomto prakticky zaměřeném kurzu se naučíte základní příkazy pro analýzu textu v prostředí Pythonu. Na konci budete schopni pomocí Pythonu provádět základní operace s texty v korpusech jako počítání slov, určení nejpoužívanějších výrazů, nebo lemmatizaci.
Kurz, který je tentokrát zaměřen na digitální přístupy v různých pomocných vědách historických a archivnictví se soustředí na pět hlavních témat (Digitalizace v paměťových institucích, Metadata a metadatové standardy, práce s obrazovými daty, textová analýza a značkování v XML, prostorová data a síťování a vizualizace dat). Kurz prezentuje příklady dobré praxe v těchto oblastech, a zároveň studentům přiblíží několik vybraných nástrojů v závěrečném projektu.
Cílem předmětu je seznámit studenty s výzkumem knižní kultury v kontextu digital humanities. Výuka se věnuje jak prezentaci starší knižní kultury v digitálním prostředí, a to jak jednotlivých typů starých médií (rukopisy, inkunábule, staré tisky, tak novým směrům ve výzkumu starých médií.
Cílem tohoto kurzu je naučit studenty novým strategiím provádění výzkumu sbírek v knihovnách, archivech, muzeích a dalších institucích kulturního dědictví; pochopit, jak zkoumat sbírky kulturního dědictví a shromažďovat informace související s těmito sbírkami a zpřístupnit je pro účely veřejné prezentace a použití, výzkumu i edukace.
Kromě zmíněných kurzů, které představují různé oblasti Digitálních humanitních věd existuje na MUNI také celá řada předmětů, které cílí na konkrétní metody jako jsou například geografické informační systémy a mapování, analýza sítí nebo třeba zpracování přirozeného jazyka. Řada z těchto kurzů je také otevřena studentům i mimo mateřské obory. Všechny kurzy můžete dohledat v Katalogu předmětů zadáním vhodného klíčového slova do vyhledávacího pole.
Už víme, že síťová analýza má poměrně pestrou paletu využití – své místo najde všude tam, kde se snažíme popsat a analyzovat vztahy mezi jednotlivci, skupinami či konkrétními jevy. Jaké vztahy mezi sebou měla středověká šlechta? A lze pomocí síťové analýzy odhalit organizovaný zločin? Pojďme se podívat na další příklady použití této metody v praxi.
Síťová analýza je metoda, díky které můžeme lépe pochopit propojenost světa kolem nás. Umožnuje zkoumat, vizualizovat a objevovat skryté souvislosti a vztahy předmětného jevu. Ať už se jedná o šíření nemocí, korespondence, myšlenek nebo hledání souvislostí mezi archeologickými nálezy. I díky tomu se dnes síťová analýza uplatňuje v celé řadě výzkumů v mnoha různých oborech.
