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사회적 공감
공감을 디자인하다
(사회신경과학으로 보는) 공감
Stimmungen und Atmosphären : Zur Affektivität des Sozialen
Investigating the social world : the process and practice of research
Advances in Cultural Linguistics
Bit by bit : social research in the digital age
Self-Tracking : Empirical and Philosophical Investigations
Concepts, discourses, and translations
认识, 互动与趋同 : 公众舆论心理解读
Facilitating community research for social change : case studies in qualitative, arts-based and visual research
Research methods for the behavioral sciences
Innovative Assessment of Collaboration
문학 감정 읽는 AI
한국 제4차 산업혁명 연구 : 기술·경제·사회·정책 혁신의 통합적 접근
Digital methods for social science : an interdisciplinary guide to research innovation
공감의 상호작용을 위한 사회심리학 : 나와 타인의 이해
포토보이스, 공감의 연구 방법
사회과학으로서의 커뮤니케이션 : 그 회고와 전망 =
공감은 지능이다 : 신경과학이 밝힌 더 나은 삶을 사는 기술
상담학연구
김은하Social Media + Society
Deuze, M.한국콘텐츠학회 논문지
권신정; 김강민Studia Neophilologica
Birgit Stolt정보통신정책연구
정승화; 임지선; 박선주; 정예림; 박경민; 최정혜Science Communication
Shannon, J.; Quimby, C.; Colwell, C.; Burg, S.문화교류와 다문화교육
이은아, 오영섭정보통신정책연구
정승화, 임지선, 박선주, 정예림, 박경민, 최정혜Australian Journal of Management
Kunst, H.; Byington, E.; Johnson, A.; Nguyen, H.Journal of the Association for Information Science and Technology
Ma J.,Lund B.Neuroscience and biobehavioral reviews
Coll MP; Viding E; Rütgen M; Silani G; Lamm C; Catmur C; Bird GPsychiatry
Estroff SEJournal of Modern Literature
Levin, Janina미술치료연구
주소연, 박은선Studies in the Education of Adults
Carol Rogers-Shaw비교교육연구
김미경, 정희정, 김나래Trends in Cognitive Sciences
Keysers, C.; Gazzola, V.Emotion Review
Hollan, D.대한감각통합치료학회지
박미영, 유두한한국산학기술학회논문지
김주연, 김계하논문 / 대학원
전필 / 학사
본 강좌는 커뮤니케이션 과학의 기초가 되는 데이터 분석 방법을 소개하고 이를 통해 학생들의 데이터 리터러시를 함양하는 것을 목표로 한다. 학생들은 과학적 설명과 예측의 기본 원리를 이해하고, 데이터 분석 방법을 PPDAC 문제 해결 과정(Problem-Plan-Data-Analysis-Conclusion)의 틀 내에서 학습하게 될 것이다. 이 수업을 통해 학생들은 설득, 확산, 여론, 대인관계, 공공 캠페인 등 다양한 커뮤니케이션 현상을 데이터를 바탕으로 설명하고 예측할 수 있게 될 것이다.논문 / 대학원
본 과목은 박사과정학생으로 하여금 자신의 논문과 관련하여 지도교수와 논문의 주제, 관련이론, 연구절차, 연구방법론 등에 관하여 계속적인 토론을 함으로써 논문을 구체화시키는 것을 목적으로 한다.논문 / 대학원
이 과목은 전공 대학원생들을 대상으로 자신의 논문작업을 집중적으로 준비하고 보다 심층적인 세부전공에 대한 학습을 지도하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 이 과목에서는 지도교수가 전공대학원생들을 담당하게 되며, 한 학기동안 수강생들은 자신의 논문주제와 관련한 학습계획을 담당교수와 상의하여 특정주제와 관련한 집중적인 reading과 강의, 토론, 면담 등을 병행하여 차후의 자신의 연구와 논문작업을 위한 철저한 준비작업을 하도록 한다. 이 과목은 S/U평가를 하게 된다.전필 / 학사
본 강의는 데이터과학의 방법을 사회 자료 통계 분석에 이용하는 능력을 갖출 수 있도록 한다. 기술 및 추론 통계의 기본 방법론을 사회학 연구 설계와 경험 분석의 관점에서 다루고, 프로그래밍 언어 습득을 통해 자료 시각화와 통계 분석을 수행할 수 있는 능력을 함양시킨다.논문 / 대학원
전선 / 학사
본 강좌는 정보문화학의 두 축 중 하나인 문화기술에 대한 기초과정이다. 대중문화와 문화산업에 대한 소개와, 이를 통해 유통되는 다양한 문화컨텐츠를 분류하고 이의 속성을 살펴본다. 또한 문화컨텐츠를 미디어기술, 미디어표현, 미디어문화의 측면에서 고찰해 본다.논문 / 대학원
전선 / 학사
이 강좌는 사회 현상의 새로운 보고(寶庫)인 ‘소셜 빅데이터(social big data)’를 수집하고 분석하는 방법을 다룬다. ‘초연결사회’가 도래하면서 사람과 사물의 사회적 행동 및 관계들 상당 부분이 디지털 빅데이터로 서버에 저장되어 분석을 기다리고 있다. 이 ‘소셜 빅데이터’는 전통적인 사회조사분석의 패턴, 즉 설문 조사, 표본 조사, 정형 데이터, 통계 분석 등의 조합과는 또 다른 조사 분석의 환경과 방법을 요구한다. 이를 위해서는 적어도 Open API 를 활용한 데이터 수집, 텍스트 내용 분석, 소셜 네트워크 분석, 기계 학습, 스크립트에 의한 분석흐름 제어 방법 등이 필요하다. 개념적인 소개와 더불어 실제 빅데이터를 직접 수집해서 다양하게 주물러 보는 체험을 해봄으로써, 수학과 프로그래밍을 전공하지 않은 보통의 문과 사회과학도라도 ‘소셜 빅데이터’를 두려움 없이 다룰 수 있는 기초 소양을 쌓도록 하는 것이 이 강좌의 목표이다.논문 / 대학원
본 과목은 학위논문을 준비하는 학생들이 논문주제에 관한 심도있는 독서를 통해 지도 교수와의 토론을 활성화하도록 하는 것을 목적으로 한다.논문 / 대학원
본 교과는 지도교수의 지도 아래 학위논문을 준비하기 위한 교과목이다.전선 / 대학원
디자인 연구의 기본이 되는 논문의 개념 및 기본 연구 설계 방법을 학습하고 실습한다. 디자인 자료 수집의 기초가 되는 설문지 및 인터뷰 시나리오 구성, 자료 수집 방법 및 전략, 연구 대상 설정 등의 연구 설계의 기초 과정을 이해하여, 연구 설계를 할 수 있는 능력을 배양한다. 또한 본인 연구주제와 관련된 선행 연구 분석을 통해, 연구논문계획서를 작성하여, 디자인 연구 진행의 기초가 될 수 있도록 한다.일선 / 학사
본 강의는 자아, 정체성, 그리고 디지털 기술 인터페이스의 상호 조형적 관계를 탐구하는 데 중점을 둔다. 강의, 읽기 자료, 멀티미디어 자료, 토론, 과제를 통해 소셜 미디어 플랫폼과 그 알고리즘, 아바타, 가상 세계, 인공지능 챗봇, 로봇 등 다양한 디지털 기술이 우리의 자아 개념과 정체성, 그리고 그에 연관된 개인적, 사회적 경험을 어떻게 형성하며, 반대로 이러한 경험이 인터페이스의 기술적 진화에 어떤 영향을 미치는지에 대한 이론적 및 실증적 이해를 심화하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
이 교과목은 커뮤니케이션학에서 네트워크 과학의 관점과 공동체주의적 시각이 필요한 이유를 커뮤니케이션학의 지적 전통의 측면에서 상세하게 살펴보는 것으로 시작한다. 이를 바탕으로 네트워크 과학과 공동체 연구에서 개발되어 널리 사용되고 있는 주요 이론들과 개념들을 비판적으로 검토한다. 다음으로 이러한 이론과 개념들이 커뮤니케이션학에 어떻게 수용되어 구체적인 연구들에 적용되어왔는지를 살펴본 후, 앞으로 커뮤니케이션 학자들이 네트워크 과학의 관점과 공동체주의적 시각을 이용하여 어떠한 연구를 수행함으로써 우리 사회가 직면한 문제들을 해결하는데 기여할 수 있을지를 생각해보고자 한다.논문 / 대학원
매학기당 1강좌만 수강가능하며, 수료시까지 석사과정 최대 6학점, 박사과정 최대 9학점까지 수료학점으로 인정받을 수 있다. 석사 및 박사논문을 작성하려는 학생에 한해서 수강할 수 있는 과목이다. 수강신청한 학생은 논문지도교수와 협의하여 강의 또는 토론이 이루어진다.전선 / 대학원
소셜 컴퓨팅과 라지데이터 분석 등이 커뮤니케이션 분야에서도 중요한 이슈로 부상함에 따라 컴퓨터공학을 전공하지 않은 연구자들도 소셜 네트웍 시스템의 기술적, 구조적 특성을 이해할 필요가 있다. 이 수업에서는 Ruby나 Python 등을 사용한 기초 프로그래밍 학습과, 웹 기반 기술(web technology), 데이터베이스 등의 관련 기술에 대한 학습을 통해 실제로 소셜 네트웍을 개발하고 분석하는 방법을 배운다. 또한, 이 과정에서 트위터 등의 소셜 네트웍의 데이터 마이닝 기법을 배우고 소셜 네트웍 분석을 실습을 통해 학습한다.공통 / 대학원
인문학 연구를 위해 관련 데이터를 처리하는 능력을 기른다. 데이터 구축, 탐색적 데이터 분석, 추론적 데이터 분석 등의 방법론을 두루 다루며, 이러한 방법론을 실제 인문 데이터에 적용하는 데 초점을 맞춘다.논문 / 대학원
본 교과는 지도교수의 지도 아래 학위논문을 준비하기 위한 교과목이다.전필 / 학사
커뮤니케이션연구의 목적과 대상, 절차와 설계, 자료수집(측정과 표집 포함), 자료분석 방법 등에 관하여 고찰한 다음, 연구방법의 유형별로 도서관 서베이방법, 역사적 연구방법, 내용분석⋅연구방법, 조사⋅연구방법, 실험⋅연구방법에 대한 지식과 기능을 학습하여 실제로 연구에 응용하고 또한 스스로 연구할 수 있는 능력을 함양한다.전선 / 대학원
본 과목은 대학원 필수과목으로서 커뮤니케이션 연구자로 첫 발을 내딛는 대학원생들에게 과학적 연구방법의 기본과 요체를 설명하고 실제적인 연구 수행을 경험하게 하는데 그 목적이 있다. 구체적으로 사회과학 방법론의 주요 개념과 용어, 과학적 연구의 특성과 절차, 개념화와 측정, 척도와 지표, 경험주의적 커뮤니케이션 연구에서 많이 사용되는 자료수집방법, 통계적 분석방법 등을 소개한다.