Интеллектуальный анализ данных и распознавание образов
Ю.М. Кузнецова, Н.В. Чудова, А.А. Чуганская "Возможности идеографического исследования сетевых сообществ средствами интеллектуального анализа текстов"
Системная диагностика социально-экономических процессов
Информационные технологии
Методы и модели в экономике
Методы и модели системного анализа
Ю.М. Кузнецова, Н.В. Чудова, А.А. Чуганская "Возможности идеографического исследования сетевых сообществ средствами интеллектуального анализа текстов"
Аннотация. 

Представлено описание групп участников городских сетевых сообществ, построенное на результатах математической обработки данных о сетевой активности пользователей и на полученных с помощью инструмента TITANIS характеристиках их текстовой деятельности в ходе сетевых обсуждений. Результаты демонстрируют обоснованность проведения исследований для задач социального мониторинга, выполненных в смешанном – номотетическом и идеографическом – ключе, когда социально-психологический «портрет» большой группы строится с опорой на методы искусственного интеллекта и математической статистики.

Ключевые слова: 

автоматический анализ текста, психолингвистические показатели, сетевое сообщество, идеографический подход.

DOI: 10.14357/20790279250102

EDN: ZMUYAU

Стр. 10-20.

Литература

1. Черкашин А.К. Метатеоретическое семиотическое моделирование в науке и технике // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2022. № 2 (26). С. 5–23. DOI: 10.38028/ESI.2022.26.2.001
2. Антипов Г.А. Гуманитарные и социальные науки: теоретико-познавательные основания // Идеи и идеалы. 2024. Т. 16. № 2–1. С. 160–183. DOI: 10.17212/2075-0862-2024-16.2.1-160-183
3. Лебедев С.А. Современная наука как многомерная когнитивно-социальная структура // Современные философские исследования. 2023. № 2. С. 92–107. DOI: 10.18384/2310-7227-2023-2-92-107
4. Черников М.В. Возможна ли философия Правды в эпоху современности? // Свободная мысль. 2020. № 1 (1679). С. 197–210.
5. Кареев Н.И. Общая методология гуманитарных наук // Социология науки и технологий. 2020. Т. 11. № 2. С. 64–85. DOI: 10.24411/2079-0910-2020-12003
6. Липатов С.А., Нестерова Е.М. Интеграция качественных и количественных подходов как методологическая проблема социальной психологии // Национальный психологический журнал. 2024. № 3 (55). С. 81–90. DOI: 10.11621/npj.2024.0306
7. Ажимов Ф.Е. Антиметафизическое движение в контексте становления гуманитарных наук в XIX в. // Вестник МГУ. Серия 7. Философия. 2022. № 1. С. 9–22.
8. Калинин С.А. Уникальное и закономерное в современном понимании государства // Правовое государство: теория и практика. 2021. № 4 (66). С. 110–128. DOI: 10.33184/pravgos-2021.4.7
9. Линде А.Н. Значение личностного, понимающего направления в политической науке // Общество: политика, экономика, право. 2023. № 11. С. 35–49. DOI: 10.24158/pep.2023.11.4
10. Глуханюк Н.С., Юртаева М.Н., Берсенева Е.И. Возможности метода семантического дифференциала для оценки персонала (на примере HR-брэндинга организации) // Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. 2022. Т. 11. № 2. С. 83–88. DOI: 10.12737/2305-7807-2022-11-2-83-88
11. Евпалов В.В. Анализ социально-экономической деятельности тольяттинской городской администрации в период 1991–2005 гг. // Вестник Самарского университета. История, педагогика, филология. 2023. Т. 29. № 4. С. 53–60. DOI: 10.18287/2542-0445-2023-29-4-53-60.
12. Адеева Т.Н., Тихонова И.В. Опыт использования семантического анализа при исследовании психологических ресурсов подростков // Вестник Костромского государственного университета. Серия: Педагогика. Психология. Социокинетика. 2020. Т. 26. № 4. С. 111–119. DOI: 10.34216/1998-0817-2020-26-4-111-119.
13. Kuznetsova, Y.M., Smirnov, I.V., Stankevich, M.A. et al. Creating a Text Analysis Tool for Socio-Humanitarian Research. Part 2. The RSA Machine and the Experience in Using It. Sci. Tech. Inf. Proc. 2020. 47. P. 374–382. DOI: 10.3103/S0147688220060040
14. Григорьев О.Г., Кузнецова Ю.М., Никитина Е.Н., Станкевич М.А., Чудова Н.В. Каузативно-эмотивный анализ. Часть II. Исследование реакции зрителей YouTube-каналов на пропаганду // Психологический журнал. 2022. Т. 43. № 4. С. 90–98. DOI: 10.31857/S020595920021484-8
15. Smirnov I., Stankevich M., Kuznetsova Y., Suvorova M., Larionov D., Nikitina E., Savelov M., & Grigoriev O. TITANIS: A tool for intelligent text analysis in social media // In Kovalev S.M., Kuznetsov S.O., Panov A.I. (eds.) Artificial Intelligence. The Nineteenth Russian Conference on Artificial Intelligence RCAI-2021, Taganrog, Russia, October 11-16, 2021 (RCAI 2021). Lecture Notes in Computer Science. Vol. 12948. Springer, Cham. P. 232–247. DOI: 10.1007/978-3-030-86855-0_16
2025-75-1
2024-74-4
2024-74-3
2024-74-2

© ФИЦ ИУ РАН 2008-2018. Создание сайта "РосИнтернет технологии".