Робертс, Маргарет (политолог)

Маргарет Робертс
Дата рождения XX век
Род деятельности политолог, преподаватель университета
Научная сфера политология[1], контент-анализ[1], цензура[1] и пропаганда[1]
Место работы
Учёное звание профессор[2]
Награды и премии
Max Planck-Humboldt Research Award[вд] (2022)
Сайт margaretroberts.net
В Википедии есть статьи о других людях с такой фамилией, см. Робертс.
Внешние изображения
[1][3]

Маргарет Робертс (англ. Margaret (Molly) E. Roberts) — американский политолог, текстолог. PhD (Гарвард), профессор Калифорнийского университета в Сан-Диего. Лауреат премии Макса Планка (2022)[4].

Окончила Стэнфорд (бакалавр международных отношений и экономики, 2009; магистр статистики, 2009). Степень PhD в области государственного управления получила в Гарварде (2014). С того же 2014 года ассистент-, с 2018 ассоциированный, с 2022 профессор Калифорнийского университета в Сан-Диего.

Публиковалась в American Journal of Political Science, American Political Science Review, Political Analysis, Science[3].

Первая книга — Censored: Distraction and Diversion Inside China’s Great Firewall, выпущена Princeton University Press (2018). Вошла в Foreign Affairs Best Books (2018), удостоилась Goldsmith Book Award (2019)[5] и Best Book Award от American Political Science Association[англ.]. Соавтор Text as Data: A New Framework for Machine Learning and the Social Sciences[6]. Рекомендовали последнюю именной проф. James A. Evans, Chris Bail и Jacob Eisenstein.

Примечания

  1. ↑ 1 2 3 4 Roberts, Margaret E. // Чешская национальная авторитетная база данных
  2. ↑ 1 2 https://polisci.ucsd.edu/people/faculty/faculty-directory/currently-active-faculty/roberts-profile.html
  3. ↑ 1 2 Margaret E. Roberts. Дата обращения: 12 августа 2023. Архивировано 12 августа 2023 года.
  4. ↑ Auszeichnungen: Max-Planck-Humboldt-Forschungspreis 2022 vergeben - Forschung & Lehre. Дата обращения: 12 августа 2023. Архивировано 12 августа 2023 года.
  5. ↑ Previous Winners | Shorenstein Center. Дата обращения: 12 августа 2023. Архивировано 12 августа 2023 года.
  6. ↑ Text as Data | Princeton University Press. Дата обращения: 12 августа 2023. Архивировано 12 августа 2023 года.