høst 2020:    MDV-3051 Big data, sosiale medier og gjenfinning - 10 stp

Søknadsfrist

1.juni for emner med oppstart i høstsemesteret. 1. desember for emner som tilbys i vårsemesteret.

Emnetype

Emnet er et obligatorisk emne for studenter på master i medie- og dokumentasjonsvitenskap. Emnet kan tas som enkeltemne og som valgemne i andre mastergradsprogram ved UiT av studenter som fyller opptakskravet til master i medie- og dokumentasjonsvitenskap.

Opptakskrav

Emnet kan tas som enkeltemne av studenter som fyller opptakskravet til master i medie- og dokumentasjonsvitenskap.

Opptakskrav: bachelorgrad med fordypning i medie- og dokumentasjonsvitenskap (80 studiepoeng) eller tilsvarende gradsutdanning. I tillegg kreves et karaktergjennomsnitt tilsvarende C (2,5) eller bedre i fordypningsemnene. Studentene bør beherske engelsk godt.

Søknadskode 9371 - enkeltemner på masternivå.

1. juni for emner med oppstart i høstsemesteret.


Innhold

Sosiale medier som Facebook og Twitter og søkemotorer som Google organiserer ikke bare store mengder informasjon, men kan også generere store mengder data (Big data) om innholdet og bruken av tjenestene. I analysert form kan dataene gi detaljert informasjon om bl.a. brukernes vaner, bekjentskaper, interesser og sinnstilstand. Dette kan igjen brukes til å skreddersy trefflister, nyhetsfeed, venneforslag og reklame i de samme og andre informasjonstjenester. Dette emnet tar for seg de viktigste prinsipper for filtrering og rangering av informasjonsstrømmen i digitale informasjonstjenester bl.a. nyheter, film/musikk, nettsider, innlegg på sosiale medier og varer i nettbutikker. Vi ser på utviklingen fra fokus på relevans, via kvalitet til Big data og spesialtilpasset informasjon for hver enkelt. Emnet tar også for seg den historiske utviklingen, kildene til Big data og hvordan slike Big data kan analyseres, anvendes og evt. misbrukes.

Hva lærer du

Etter bestått emne skal studentene ha følgende læringsutbytte:

Kunnskaper:

Studenten har:

  • inngående kunnskap om ulike former for representasjon av dokumenter og rangering
  • avansert kunnskap om hvordan Big data kan brukes til skreddersøm av ulike typer informasjon
  • solid innsikt i teknologi for behandling av Big data
  • inngående kunnskap om sosiale mediers historiske utvikling, samfunnsmessige konsekvenser og om Big data som det 4. forskningsparadigme
  • inngående kunnskap om samfunnsmessige utfordringer bl.a. i forhold til personvern i forbindelse med økende registrering av enkeltpersoners aktiviteter, innkjøp, bekjentskaper, interesser o.l.

Ferdigheter:

Studenten kan:

  • analysere og kritisk evaluere hvordan Big data kan brukes og misbrukes i en politisk, forsknings- og samfunnsmessig kontekst
  • analysere og rangere dokumenter etter relevans og kvalitet ved bruk av dataverktøy
  • foreta en selvstendig analyse av et utdrag av virkelig «Big data»

Undervisnings- og eksamensspråk

Undervisningsspråk er norsk eller annet skandinavisk språk. Noe undervisning kan bli gitt på engelsk. Eksamensspråk er norsk. Annet språk er mulig etter søknad.

Undervisning

Forelesninger, seminar og labarbeid. Til sammen ca. 26 timer undervisning fordelt på 13 uker.

Eksamen

Følgende arbeidskrav må være gjennomført og godkjent før man kan fremstille seg

til eksamen:

  • Analysere et utdrag «Big data» (f.eks. UiT sin nettside-logg eller bruk av UB sine elektroniske tjenester) med tanke på spesialtilpasset filtrering av informasjon i gjenfinningssystemer, personvern og andre samfunnsmessige konsekvenser.

Eksamen består av:  8 timer digital hjemmeeksamen

Kontinuasjonseksamen: Ved karakter F/«ikke bestått» tilbys kontinuasjonseksamen i begynnelsen av påfølgende semester.Frist for oppmelding til kontinuasjonseksamen er 15. januar for eksamen i høstsemesteret


  • Om emnet
  • Studiested: Tromsø |
  • Studiepoeng: 10
  • Emnekode: MDV-3051