RLMgB553 Současná náboženství v datech

Filozofická fakulta
podzim 2022
Rozsah
1/1/0. 5 kr. Ukončení: k.
Vyučováno prezenčně.
Vyučující
Mgr. Martin Lang, Ph.D. (přednášející)
Garance
Mgr. Martin Lang, Ph.D.
Ústav religionistiky – Filozofická fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Matouš Vencálek
Dodavatelské pracoviště: Ústav religionistiky – Filozofická fakulta
Rozvrh
každé sudé pondělí 16:00–17:40 K12 nerezervovat, každé sudé pondělí 18:00–19:40 K12 nerezervovat
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
Cíle předmětu
Kurz se zaměřuje získání základního přehledu o možnostech práce s kvantitativními daty při studiu náboženství a srozumitelné prezentace těchto dat. V kurzu jsou nejprve představeny obecné principy a dobrá praxe v práci s kvantitativními daty (metody sběru dat, statistická inference, vizualizace výsledků) tak, aby byli studenti schopni kriticky zhodnotit výsledky kvantitativních studií, ať už vědeckých či prezentovaných v médiích. Dále kurz kombinuje přednášky se seminární výukou. Na každou přednášku je určena případová studie ilustrující konkrétní typ dat, se kterými lze při studiu náboženství pracovat (např. dotazníková data či data ze sociálních sítí). Tato studie je nejprve diskutována a její metody jsou dále implementovány na praktických ukázkách společně se studenty v rámci semináře. Studenti během kurzu také pracují nad vlastními výzkumnými otázkami a zpracovávají data vhodná k jejich zodpovězení. Předchozí znalost statistiky či vizualizace dat není vyžadována – statistická inference bude probírána v základních obrysech nezbytných k porozumění veřejně prezentovaných statistických inferencí. Podobně není vyžadována znalost softwaru pro statistickou analýzu dat a vizualizace výsledků – základy práce s těmito softwary budou probrány na seminářích.
Výstupy z učení
Absolvent kurzu získá:

- datovou gramotnost a schopnost kriticky zhodnotit statistickou/kauzální inferenci z prezentovaných dat (např. jak náboženská příslušnost ovlivňuje volební preference v ČR);
- přehled o dostupných datech týkajících se současné náboženské situace, věr, chování, a postojů;
- dovednost najít a získat relevantní data z veřejně dostupných databází, repozitářů, a sociálních sítí pro výzkum náboženství („data scraping“);
- základní dovednosti zpracování dat („data wrangling“), jejich analýzy, a prezentace výsledků (vizualizace dat).
Osnova
  • 1) Úvod, organizační poznámky.
  • 2) Rozumění kvantitativním datům a statistická inference (přednáška).
  • 3) Základní nástroje pro zpracování dat (seminář).
  • 4) Vizualizace kvantitativních dat (přednáška).
  • 5) Vizualizace kvantitativních dat (seminář).
  • 6) Dotazníkové metody (přednáška).
  • 7) Dotazníkové metody (seminář).
  • 8) Práce se sociologickými daty (přednáška).
  • 9) Práce se sociologickými daty (seminář).
  • 10) Práce s databázemi (přednáška).
  • 11) Práce s databázemi (seminář).
  • 12) Práce se sociálními sítěmi (přednáška).
  • 13) Práce se sociálními sítěmi (seminář).
  • 14) Diskuse o předběžných návrzích témat studentských projektů (seminář).
Literatura
    doporučená literatura
  • (Third edition, international student edition). W. W. Norton & company. Nordmann E, McAleer P, Toivo W, Paterson H, DeBruine LM. Data Visualization Using R for Researchers Who Do Not Use R. Advances in Methods and Practices in Psychological Science. Apri
  • Ritter, R. S., Preston, J. L., & Hernandez, I. (2014). Happy Tweets: Christians Are Happier, More Socially Connected, and Less Analytical Than Atheists on Twitter. Social Psychological and Personality Science, 5(2), 243–249. https://doi.org/10.1177/19485
  • Allan Visochek. (2017). Practical Data Wrangling. Packt Publishing.
  • Shariff, A. F., & Rhemtulla, M. (2012). Divergent effects of beliefs in heaven and hell on national crime rates. PLoS ONE, 7(6), 1–5. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0039048
  • Bentzen, J. S. (2020). In crisis, we pray: Religiosity and the COVID-19 pandemic. Economic Behavior and Organization, 192(January), 541–583.
  • Jackson, J. C., Caluori, N., Gray, K., & Gelfand, M. (2021). The new science of religious change. American Psychologist, 76(6), 838.
  • Rosling, H., Rosling, O., & Rosling Rönnlund, A. (2019). Factfulness : ten reasons we’re wrong about the world - and why things are better than you think (Paperback edition). Sceptre.
  • Sosis, R., Kress, H. C., & Boster, J. S. (2007). Scars for war: Evaluating alternative signaling explanations for cross-cultural variance in ritual costs. Evolution and Human Behavior, 28(4), 234–247. https://doi.org/10.1016/j.evolhumbehav.2007.02.007
  • BERGSTROM, Carl T. a Jevin D. WEST. Calling bullshit : the art of skepticism in a data-driven world. First edition. New York: Random House, 2020, xvi, 318. ISBN 9780525509189. info
  • MORLING, Beth. Research methods in psychology : evaluating a world of information. Third edition, international. New York: W. W. Norton & company, 2018, xxviii, 62. ISBN 9780393643602. info
Výukové metody
Kombinace přednášek s diskusí a praktických seminářů, ve kterých bude vyžadována aktivní participace od studentů.
Metody hodnocení
Písemně odevzdaná seminární práce (4-6 tisíc slov), která ilustruje schopnost použití nově nabitých dovedností (zpracování kvantitativních dat a jejich prezentace včetně tabulek a grafů).
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován jednou za dva roky.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2024.
  • Statistika zápisu (nejnovější)
  • Permalink: https://is.muni.cz/predmet/phil/podzim2022/RLMgB553