数据推理:揭穿数字化世界中的“假”说(秦进) 2023秋 2022秋 2021秋  课程号:MNSC150101
2023秋 2022秋 2021秋  课程号:MNSC150101
10.0(1人评价)
10.0(1人评价)
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:很多
选课类别:通识1 教学类型:理论课
课程类别:一般通识 开课单位:管理科学系
课程层次:自由选修   学分:2.0
课程主页:暂无(如果你知道,劳烦告诉我们!)
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评分 评分 1条点评

AliceShimada 2023秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:很多
  • 难度:中等
  • 作业:很少
  • 给分:超好
  • 收获:很多

作为一门通识课,我觉得这门课给我的感受还是非常好的。

 

选这门课的人不太多,所以我们这学期基本上老师授课和我们的互动性还是拉的比较满的。和课程介绍略有一些区别的是,老师大多数时候还是在利用案例来带着我们去看一些统计数据带来的传播学效应(其实也就是“假”说)。当然考虑到选课同学的年级从大一到大四,其实老师没有讲很多定量分析的内容(包括一些非常数理统计味儿的相关性检验,计算检验方法之类的),多数是停留在定性讨论。所以我觉得这门课作为一个对统计学和传播学交叉的invitation还是很不错的。

 

老师课堂上会设计一些互动,也会点名提问;不过大多数时候也不需要一直注意力高度集中(亲测一边听一边写作业还是能顶得住的233)。课后很少有作业,主要是考勤签到。期末的时候会让大家做一个pre,今年的主题是讲讲自己遇到的社交媒体上的舆论反转现象。笔者选了一个自己比较熟悉的领域做了一些陈述,也算是趁机讲了点自己的心得体会吧,最后老师也很慷慨地给了4.3。我觉得算是一门不错的通识课。

 

最后在啰嗦两句私货。上完一学期课之后,我想大家应该能体会到现实世界中利用数据来玩鬼把戏的事情太多了。且不深究背后到底涉及了多少心理学效应,必须承认的是,利用数据进行表达的过程中,数据如何使用、是否严谨,真的非常重要,却往往容易被忽视(最常见的例子就是因果倒置或者混淆了统计关联性和因果性)。笔者自己素来不太喜欢欺骗的行为,所以也希望大家在表达的过程中有意识地注意,特别是数据和例子使用这一块儿(“我用的数据、例证,能不能真的证明我想说明的道理?”);在聆听别人的表达时候,也多留个心眼,想一想逻辑的关联,也许很多时候就能够避免跳入陷阱。

2024年2月28日 11:02 2 0 复制链接

秦进

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