Целевая аудитория: трек ориентирован на исследователей в сфере образования, специалистов по наукометрии, аналитиков данных, работающих с большими данными и административными источниками.
Фокус трека: мы ждем работы, основанные на библиометрических и административных данных, связанных с образовательной и научной деятельностью.
Примерные темы:

• Анализ индивидуальных образовательных и научных траекторий.
• Оценка институционального влияния.
• Исследование глобальной структуры и тенденций в сфере науки и образования.

Дискуссионная тематика:

• Переход от data-driven подхода в Science of Science (SciSci) к интеграции теорий.
• Специфика источников данных в науке и образовании – открытость, стандартизация, смещение в сравнительном контексте локальных и глобальных баз данных.
• Сложности перехода от малых выборок к исследованию на больших массивах данных в науке и образовании (paradigm shift, scaling issues).
• Влияние AI на производство и систематизацию научного знания.

Могут ли исследователи в области науки и образования масштабировать свои исследования и адаптировать новые методы анализа данных из других дисциплин? Мешает ли глубокое понимание проблем качества и специфики источников данных переходу от анализа локального контекста к выявлению глобальных трендов и закономерностей? Какое место занимает теория в современных исследованиях науки и образования, следует ли отдавать приоритет data-driven подходам? В рамках трека планируется обсуждение этих вопросов в российском и международном контексте, где исследователи балансируют между новизной методов, ограничениями данных и амбициозностью исследовательских вопросов.

Целевая аудитория: трек открыт для ученых-социологов и представителей смежных социальных наук, а также для студентов и аспирантов.
Фокус трека: трек посвящён применению современных вычислительных методов и новых источников данных для изучения социальных явлений. Мы приглашаем доклады, в которых машинное обучение, анализ социальных сетей (SNA), обработка естественного языка (NLP), агентное моделирование и другие компьютерные инструменты используются для ответа на классические и новые исследовательские вопросы социологии. Особый интерес представляют работы с данными цифровых следов (социальные медиа, платформы), текстовыми массивами, административными реестрами и другими нетрадиционными для социологии источниками. Мы также ждем методологические работы, обсуждающие потенциал и вызовы цифровых методов.
Примерные темы:

• Методологические инновации и вычислительные подходы: сетевой анализ социальных структур и динамики взаимодействий, анализ текстов и NLP для изучения дискурсов, нарративов и общественного мнения; имитационное моделирование социальных процессов (агентное моделирование, системная динамика); большие языковые модели (LLM) в социальных исследованиях: новые возможности и ограничения; причинный вывод с использованием данных (не)традиционных форматов и методов машинного обучения.
• Исследование социальных процессов и новых феноменов: анализ социальных изменений, коллективного поведения и эмерджентных феноменов в цифровой среде; вычислительные методы для изучения культурных паттернов, диффузии инноваций и социальной динамики; исследование социальных вызовов (неравенство, поляризация, мобильность) с помощью новых цифровых данных.
• Данные и платформы как источник социологического знания: анализ данных социальных медиа и цифровых следов для изучения социальных практик и идентичностей; работа с нестандартными данными: административные реестры, цифровые архивы, сенсорные данные; проблемы качества данных: анализ предвзятости (bias), неполноты и репрезентативности цифровых источников.

Дискуссионная тематика:

• Критическая рефлексия и этические дилеммы в исследованиях цифрового поведения.
• Вопросы инклюзивности и разнообразия в вычислительных социальных науках.
• Проблемы воспроизводимости, валидности и принципы открытой науки в вычислительной социологии.

Целевая аудитория: трек ориентирован на исследователей права, юристов-практиков.
Фокус трека: трек посвящен исследованиям правовых институтов с использованием и с учетом вычислительных методов и технологических решений в юридической практике.
Примерные темы:

• Исследования судебных решений, юридической профессии, с применением вычислительных методов.
• Российская практика legal tech.
• Получение и обработка данных для вычислительных правовых исследований.
• Исследования широкого спектра правовых феноменов с неюридических позиций: от экстралегальных факторов, влияющих на принятие решений судьями, до возможного влияния прогресса в legal tech на юридическую профессию.

Целевая аудитория: трек ориентирован на исследователей, которые работают с данными социогуманитарных наук, применяя вычислительные методы.
Фокус трека: трек объединяет исследователей, которые применяют вычислительные методы – от машинного обучения и анализа социальных сетей до корпусной лингвистики и компьютерного зрения – для работы с традиционно «социогуманитарными» данными: текстами, изображениями, аудиозаписями, историческими документами.
Примерные темы:

• Анализ текстов за пределами лингвистики: культурные и исторические нарративы.
• Цифровые коллекции и наследие: обнаружение паттернов в визуальных и аудиальных архивах.
• Моделирование и анализ социокультурных сетей.
• Вычислительные методы для изучения материальной культуры и артефактов.
• Доклады, в которых вычислительные методы служат ядром исследовательского дизайна, позволяя отвечать на вопросы филологии, искусствоведения, антропологии, истории, лингвистики, культурологии и других наук.
• Диалог между разными социогуманитарными дисциплинами, объединенными общим методологическим языком и пониманием того, как могут совершенствоваться вычислительные методы для более тонкой настройки в каждой из областей знания.

Целевая аудитория: трек ориентирован на исследователей и аналитиков, работающих с пространственными данными: географов, экономистов, маркетологов.
Фокус трека: организаторы ждут теоретические и прикладные работы в области вычислительной географии и междисциплинарных пространственных исследований, особенно наработок, интегрирующих методы пространственного анализа и машинного/глубинного обучения для ответа на вопросы социальных наук.
Примерные темы:

• Картирование исследователей и институций в области вычислительной географии и пространственного анализа в России.
• Интеграция различных методологий: ГИС-анализ, пространственная эконометрика и машинное обучение на геоданных.
• Пересечения и интеграция с другими дисциплинами (междисциплинарность).

Дискуссионная тематика:

• Обзор мировой повестки вычислительной географии человека: тренды, журналы, конференции.
• Дискуссия: переживает ли география человека вторую количественную революцию?
• Сценарии развития дисциплины и её будущее в мире искусственного интеллекта.
• Роль географии в ответах на ключевые вызовы: дефицит ресурсов, миграция, изменение климата, геополитическая напряженность.
• Становление вычислительной географии человека как новой дисциплины: фрагментарность области, успехи китайских учёных, точки роста в России (НИУ ВШЭ, региональные вузы, корпорации).

Целевая аудитория: трек ориентирован на академических исследователей, применяющих эконометрику, машинное обучение и вычислительные методы для анализа экономической политики.
Фокус трека: мы ждём исследования, предлагающие измеримые оценки последствий государственных интервенций и использующие современные вычислительные методы для прогнозирования результатов мер политики и моделирования альтернативных сценариев.
Примерные темы:

• Оценка влияния мер экономической политики (например, изменения налогового бремени или введения регуляторных норм) на экономику.
• Разработка мер экономической политики на основе методов машинного обучения и эконометрики.
• Прогнозное моделирование и симуляция альтернативных сценариев экономической политики.

Целевая аудитория: трек предназначен для исследователей, разрабатывающих и применяющих математические и вычислительные модели для изучения долгосрочной динамики социально-экономических систем.
Фокус трека: мы ждем доклады, в которых динамическая оптимизация, теория общего экономического равновесия, агент-ориентированное моделирование, системная динамика или методы сетевого анализа используются для понимания эволюции экономических и социальных процессов.
Примерные темы:

• Моделирование распространения инноваций и динамики неравенства.
• Анализ миграционных потоков и сценариев устойчивого развития.
• Разработка новых инструментов для анализа сложности и переходных процессов в экономике.

Если ваше исследование выполнено в логике вычислительных социальных наук, но не затрагивает тему ни одной из описанных секций, вы можете подать заявку на открытую секцию. Затем организаторы сформируют дополнительные секции на основе поданных заявок