course aims in Estonian
Õppeaine annab ülevaate peamistest teoreetilistest, metodoloogilistest, praktilistest ja kriitilistest aspektidest, mis kaasnevad suurandmete levikuga ja kasutamisega sotsiaalsete protsesside analüüsimisel ning sotsiaalsete muutuste suunamisel. Kursus tutvustab ka peamisi metodoloogilisi lähenemisi suurandmete kasutamisel. Kursuse käigus vaadeldakse neid küsimusi teoreetilise kirjanduse, erinevate riikide kogemuste ning praktiliste näidete ja harjutuste baasil. Kursus on mõeldud nii neile, kel puudub eelnev kokkupuude suurandmete ja andmeanalüütikaga kui ka neile, kel see on, kuid kes on huvitatud oma teadmiste laiendamisest ühiskondliku andmestumise ning andmepõhiste muutuste juhtimise kontekstis.
course aims in English
The course gives an overview of the main theoretical, methodological, practical and critical aspects regarding the spread and use of big data in analysing social processes. The course also introduces the main methodological approaches for using big data in addressing social changes. These topics will be covered based on theoretical literature, comparative analysis of different countries, and through practical examples and exercises. The course is designed for both students without prior expertise in big data and data analytics as well as for experts with interests in social datafication and socio-cultural consequences of big data.
learning outcomes in the course in Est.
Õppeaine edukalt läbinud üliõpilane:
- Oskab konstruktiivselt diskuteerida suurandmete rolli üle ühiskonnas ja andmetepõhise muutuste juhtimise eripärade üle;
- Mõistab andmestunud ühiskonna eripärasid ja erinevaid teoreetilisi ja metodoloogilisi suundumisi suurandmete kasutamisel ühiskondlike probleemide lahendamisel;
- Tunneb peamisi väljakutseid, piiranguid, ohte ja parimaid praktikaid, mis seostuvad suurandmete kasutamisega sotsiaalsete protsesside suunamisel;
- Demonstreerib kriitilise mõtlemise, kontseptuaalse analüüsi ja argumenteerimise oskuseid nii kirjalikult kui suuliselt.
learning outcomes in the course in Eng.
After successfully passing the subject the student:
- Is able to constructively debate over the role of big data in society and data-based decision making;
- Understands peculiarities of datafied society and knows various theoretical strands and methodological approaches regarding the use of big data for finding the solutions to the necessary societal issues;
- Knows the main challenges, limitations, dangers and best practices regarding the use of big data for steering societal processes;
- Demonstrates the skills of critical thinking, conceptual analysis and argumentation both in written form and orally.
brief description of the course in Estonian
Õppeaine annab ülevaate peamistest võimalustest ja piirangutest (tehnilised, eetilised, metodoloogilised, sotsiaal-kultuurilised) suurandemete kasutamisel ühiskondlike probleemide analüüsimisel. Kursus tutvustab ka peamisi metodoloogilisi lähenemisi suurandmete kasutamisel ja andmetepõhiste otsustuste tegemisel. Muuhulgas pööratakse tähelepanu a) suurandmete loodavatele uutele võimalustele muutuste juhtimisel ja ühiskondlike probleemide lahendamisel, b) suurandmetega seotud sotsio-kultuurilistele tähendustele, positiivsetele tagajärgedele ja võimalikele ohtudele seoses suurandmete kasutamisega otsustusprotsessides (nt suurandmed ja sotsiaalne õiglus), c) suurandmete ja ühiskondliku andmestumisega seotud sotsiaalsete suhete muutusele ja uutele koostöövormidele (nt avaandmete kasutamine, kodanikuteadus, andmeaktivism) ning d) andmete-põhiselt ühiskondlike protsesside juhtimise peamised väljakutsed avalikus ja erasektoris (sh eetilised, tehnilised, sotsiaal-kultuurilised küsimused). Kursuse käigus vaadeldakse neid küsimusi teoreetilise kirjanduse, erinevate riikide kogemuste ning praktiliste näidete ja harjutuste baasil. Kursus ei eelda osalejatelt eelnevat kokkupuudet suurandmete ja andmeanalüütikaga.
brief description of the course in English
The course gives an overview of the possibilities and limitations (technical, ethical, methodological, socio-cultural) of using big data in analysing societal processes. The course also introduces the main methodological approaches for using big data in data-based decision making. The course deals also with a) new arisen possibilities created by big data and opportunities for data-based decision-making for addressing societal changes, b) socio-cultural meanings related to big data, positive consequences and dangers when using big data in decision-making (e.g. data justice), c) changes in social relations related to big data and social datafication and new forms of public-private cooperation (e.g. use of open data, citizen science and data activism), d) main challenges in the data-based decision-making in the public and private sector (including socio-cultural, ethical, technical issues). These topics will be covered based on theoretical literature, comparative analysis of different countries, and through practical examples and exercises. The course does not presume prior knowledge of data analytics.
Introductory video for EuroTeQ students: https://www.youtube.com/watch?v=ACq5x3EN3Lc
type of assessment in Estonian
Hinne kujuneb kirjaliku kodutöö põhjal (100%). Osalemine loengutes ja seminarides on kohustuslik ja kodutöö esitamise eelduseks.
type of assessment in English
The grade is based on the home assignment (100%). Participation in the lectures and seminar is mandatory and a prerequisite for submitting the homework.
independent study in Estonian
Iseseisev töö on individuaalne kursusetöö, mille eesmärgiks on võimaldada üliõpilastel demonstreerida kriitilise mõtlemise, kontseptuaalse analüüsi ja argumenteerimise oskusi, allikate ja tõendite kasutamist, lugemuse haaret ja asjakohasust. Töö sisaldab vähemalt 10 viidet, 3000-4000 sõna. Kursusetöö teema on vaja kooskõlastada kursuse juhendajaga.
independent study in English
The goal of the coursework is to allow students to demonstrate their critical thinking and conceptual analysis skills, cohesion of arguments, use of sources and evidence, and the breadth and relevance of reading. At least 10 references and 3000-4000 words to be used. Topics for the coursework are to be coordinated with the main course instructor.
study literature
Hiljutised raamatud/artiklid/raportid – lisatakse Moodle’sse.
Recent books/articles/reports - uploaded to Moodle.
study forms and load
daytime study: weekly hours
4.0
session-based study work load (in a semester):