The capacity of ideographic research of network communities by means of intellectual text analysis

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

A description of the groups of participants in urban network communities is presented, based on the results of mathematical processing of data on the network activity of users and on the characteristics of their textual activity obtained using the TITANIS tool during network discussions. The results demonstrate the validity of conducting research for social monitoring tasks performed in a mixed nomothetic and ideographic manner, when the socio–psychological "portrait" of a large group is based on the methods of artificial intelligence and mathematical statistics.

Авторлар туралы

Y. Kuznetsova

Federal Research Center "Computer Science and Control" of Russian Academy of Sciences

Email: kuzjum@yandex.ru
44/2 Vavilova str., Moscow, 119333

N. Chudova

Federal Research Center "Computer Science and Control" of Russian Academy of Sciences

Email: nchudova@gmail.com
44/2 Vavilova str., Moscow, 119333

A. Chuganskaya

Federal Research Center "Computer Science and Control" of Russian Academy of Sciences

Email: anfi.chuganskaya@yandex.ru
(Responsible for correspondence) 44/2 Vavilova str., Moscow, 119333

Әдебиет тізімі

  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

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

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».