Heuristic potential artificial intelligence in the analysis of social networks

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Artifi cial intelligence is an important part of modern life. AI exists to improve lives and free up time and resources for the tasks that require thoughtful human action. The advent of artificial intelligence (AI) created new data analyzing the capabilities of the modern phenomenon of social networking, accurately analyzing and understanding the dynamics of online communities and users` sentiments. AI succeeds in such area as social media. Internet users use social media to communicate, search for information, buy things and even work. Social networks also have a high amount of data that can be used to analyze social processes and people's behavior. However, the amount of data is so large that so its processing and analysis can be a time-consuming process. Artifi cial intelligence can help to solve this problem. The article is devoted to the study of the role of artifi cial intelligence in the analysis of social networks, highlights the possibilities of AI and problems, considers various methods of analysis and data collection, such as social listening, natural language processing, as well as an automatic content classifi cation system. The use of a heuristic approach to this issue based on AI helps to signifi cantly speed up the process of data processing and reduce the cost of analysis that would be performed by manual labor. As a result, it was established that artifi cialintelligence has a great heuristic potential in the analysis of social networks. Its ability to analyze large amount of data, recognize patterns and identify data trends and also automate management tasks makes it a valuable tool for understanding social media trends and users` behavior.

About the authors

Maksim S. Goremyko

Saratov State University

Author for correspondence.
Email: Gmdrem@gmail.com
ORCID iD: 0009-0006-4570-6623
Russia, Saratov, Astrakhanskaya 83

References

  1. Смолин Д. В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. М. : Физматлит, 2004. 208 с.
  2. Бруссард М. Искусственный интеллект. Пределы возможного. М. : Альпина нон-фикшн, 2020. 362 с.
  3. Эндрю М. Реальная жизнь и искусственный интеллект // Новости искусственного интеллекта. 2000. № 1–2. С. 93–101. EDN: CXIQTP
  4. Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта : учеб. пособие для вузов. М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. 352 с.
  5. Рассел С., Норвинг П. Искусственный интеллект. Современный подход / пер. с англ. и ред. К. А. Птицына. М. : ИД «Вильямс», 2006. 1408 с.
  6. Коршунов А., Белобородов И., Бузун Н., Аванесов В., Пастухов Р., Чихрадзе К., Козлов И., Гомзин А., Андрианов И., Сысоев А., Ипатов С., Филоненко И., Чуприна К., Турдаков Д., Кузнецов С. Анализ социальных сетей: методы и приложения // Труды Института системного программирования РАН. 2014. Т. 26, №. 1. С. 439–456. https://doi.org/10.15514/ ISPRAS-2014-26(1)-19
  7. Большие данные в социальных и гуманитарных науках : сб. обзоров и рефератов / отв. ред. Е. Г. Гребенщикова. М. : ИНИОН РАН, 2019. 194 с. (Наука, образование, технологии). EDN: OLWKKQ
  8. Маркус Г., Дэвис Э. Искусственный интеллект: Перезагрузка. Как создать машинный разум, которому действительно можно доверять : пер. с англ. М. : Интеллектуальная Литература, 2021. 304 с.
  9. Шадрина Л. Ю. Социологический мониторинг как средство информационного сопровождения оценки эффективности социальных технологий // Известия Российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена. 2010. № 126. С. 319–325. EDN: NDAMGP
  10. Стельмах М. А., Миснянкин В. Г., Кунац А. Ю., Костина А. В. Использование промежуточных языков представления для упрощения процесса перевода естественного языка в запросы к базе данных // IV Научно-техническая конференция с междунар. участием «Наука настоящего и будущего» для студентов, аспирантов и молодых ученых (СанктПетербург, 17–18 марта 2017 г.) : сб. материалов конф. СПб., 2017. С. 114–116.
  11. Юргель В. Ю. Сложности моделирования естественного языка // Вестник науки и образования. 2019. № 23 (77), ч. 1. С. 12–14.
  12. Емельянов В. В., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Теория и практика эволюционного моделирования. М. : Физматлит, 2003. 432 с.
  13. Хотилин М. И., Благов А. В. Визуальное представление и кластерный анализ социальных сетей // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2016) : материалы Междунар. конф. и молод. школы (Самара, 17–19 мая 2916 г.). Самара : Самарский гос. аэрокосмический ун-т, 2016. С. 1067–1072. EDN: WMPYYR
  14. Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных : пер. с англ. М. : ДМК «Пресс», 2015. 400 с.
  15. Baker M. AI shows value and gains traction in HR // Gartner. URL: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/ai-showsvalue-and-gains-traction-in-hr/ (дата обращения: 12.04.2020).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».