Thea McConnell fordjupa seg ikke i realfag på videregående. Egentlig har hun aldri vært spesielt interessert i data eller programmering, heller. Men da hun måtte lære litt av programmeringsspråket R i begynnelsen av bachelorgraden i statsvitenskap, var det som et rom plutselig åpna seg.
– Jeg synes statsvitenskap er veldig spennende, men det er også veldig teoretisk. Med R fikk jeg tilgang på et verktøy så jeg kunne begynne å utforske sjøl. Jeg kunne begynne å gjøre statsvitenskap. Det var utrolig gøy, og befriende, sier hun.
Thea liker å fikle. Holde på med små dippedutter, som hun sjøl sier, eller kreative ting som tegning og maling.
Sånn sett passa R bra. Til å være et av de grunnleggende programmeringsspråkene for statistisk databehandling, synes Thea det var overraskende kreativt.
– Du starter med blanke ark, og så lager du hele greia fra start til slutt. Jeg hadde ikke noen kodeferdigheter i utgangspunktet, men det har egentlig gått veldig fint, sier Thea.
– Datavitenskap-emnene er faktisk det morsomste jeg har gjort i bachelorløpet mitt.
Du kan ikke alltid drøfte deg ut av problemene dine
Thea skal snart ha eksamen i sitt siste emne i 40-gruppa «Datavitenskap for samfunnsvitere». Til våren skal hun skrive bacheloroppgave. Når Thea ser seg tilbake, er hun overbevist om at datavitenskapen har gitt henne mer sjølstendighet i måten hun jobber med statsvitenskap på.
– I programmering kan du ikke drøfte deg ut av problemene dine. Du får error, og da stopper det opp. Så må du ha litt tålmodighet for å finne ut av problemet. Men det er en fin kontrast til de mer tanketunge emnene. Og at du kan velge så mye sjøl, det synes jeg er gøy.
Kodemiljøet på SV er også veldig bra, ifølge bachelorstudenten, og kanskje litt annerledes fra hva man skulle tro.
– Jeg vil si det er femti-femti gutter og jenter som tar den 40-gruppa. Helt vanlige studenter som de jeg ellers ser rundt meg på SV, sier Thea.
– Vi har blant annet hatt kodekafé, som er superkoselig. Det har vært en gang i uka, hvor vi drikker kaffe og koder sammen, og kan få hjelp av folk som kan programmering bedre enn oss.
Hva inneholder 40-gruppa?
Thea oppsummerer emnene i 40-gruppa slik:
- STV2020 – Social Science Data Analysis and Programming: Dette var veldig lærerikt! Du lærer R steg for steg. I tillegg går du gjennom prosessen fra å hente data, eller scraping, til å behandle og analysere dataene. Vi kom også inn på dette med å koble data til kart, for å visualisere geografiske tendenser. Jeg synes emnet var veldig bra.
- STV2022 – Store tekstdata: I dette emnet hadde jeg som prosjekt å utforske fokuset på klimapolitikk i norske partiprogrammer. Først henta jeg ut alle partiprogrammene til de to største politiske partiene i Norge gjennom de siste tjue årene, og så lagde jeg et program som gikk gjennom absolutt alt som sto. På denne måten fikk jeg mulighet til å sjekke visse framtredende ord som hadde med klimapolitikk å gjøre, og analysere hvilke tema som knytta seg til de aktuelle ordene. Hvis jeg skulle gått gjennom alle partiprogrammene sjøl, ville det tatt sinnssjukt lang tid. Så du lærer helt spesifikt å bearbeide tekst med forskjellige typer koder i R. Du blir kasta ut i det, men på en bra måte. Jeg hadde en veldig rask læringskurve.
- SOS2901 – Anvendt maskinlære på samfunnsvitere: Dette emnet syntes jeg var litt vanskelig, men samtidig superspennende. Du lærer om algoritmer, hvordan du kan lage algoritmer som kan gjøre analyser og predikere sannsynlige utfall. Jeg husker vi undersøkte hvordan man kan bruke algoritmer i rettssystemet. I stedet for at en dommer skal bestemme om noen skal sitte i varetekt eller ikke, kan du lage en algoritme som ut fra en rekke variabler kan si noe om den siktede vil utgjøre en fare eller ikke.
- SGO1910 – Introduction to Geographical Information Systems (GIS): Her lærte vi hvordan gjøre analyser i kart, for eksempel for å finne ut av hvor et nytt sjukehus burde plasseres, ut fra konkrete variabler, som hvor folk bor, eksempelvis. Dette emnet tar jeg nå, og jeg synes det er veldig gøy. Jeg tenker å bruke GIS i bacheloroppgaven min til våren, for å lage visualiseringer i kart.