№ 2 (2023)

Предметом исследования является методика анализа электронного контента социальных сетей (форумов) как исторического источника. В качестве материала для анализа использовано обсуждение революции 1917 г. в период столетнего юбилея этого исторического события. Целью исследования являлась апробация подходов к методике работы с большими массивами сетевых текстов, и возможном совмещении двух подходов к работе с онлайн-текстами — средств количественного анализа ("дальнее чтение") и традиционных приёмов работы с историческим текстом ("медленное чтение"). В рамках «дальнего чтения» используется тематическое моделирование при помощи алгоритма LDA (латентное размещение Дирихле) и LSA (латентно-семантический анализ) в среде программирования R в программе R studio (версия 4.2.1). В ходе «медленного чтения» мы анализируем весь объём текста непосредственно. Новизна исследования заключается в применении к источникам тематического моделирования в среде программирования R в совокупности с классическими методами анализа исторических текстов. В рамках исследования апробирована методика анализа контента социальных сетей (форумов), ориентированная на существенные массивы текста, которые физически невозможно прочитать полностью или хотя бы в значительной части, пользуясь исключительно традиционными средствами взаимодействия исследователя с корпусом источников. Предложен пошаговый алгоритм исследования, в рамках которого исследователю нужно проанализировать текст методами «дальнего чтения», выявив темы тексты, состоящие из термов (слов). Затем используя эти ключевые слова следует найти соответствующие фрагменты текста, в которых выявленная тема обсуждалась наиболее активно, и проанализировать фрагменты подробнее с использованием традиционных приемов работы с текстовым источником. Предложен возможный способ улучшения качества выявления необходимых исследователю тем в социальных сетях и на форумах алгоритмом LDA, а именно предварительное дробление большого текста и последующий анализ фрагментов методом LDA как отдельных документов.

Проблема сохранения историко-культурного наследия очень актуальна в наши дни. С каждым днем все больше памятников разрушается, при этом интерес соотечественников к достопримечательностям России постоянно возрастает. Заметно увеличение количества туристических маршрутов по Московской области, часть которых отражает интерес к многочисленным дворянским усадьбам. В Подмосковье было немало родовых имений известных семейств Российской империи, однако сегодня большая часть из них находится в руинах. Один из таких постепенно разрушающихся памятников культуры, имеющий богатую историю, – усадьба Сенницы, расположенная в городском округе Озёры Московской области. В статье проводится анализ комплекса источников, на основе которых создается виртуальная 3D-реконструкция усадьбы Сенницы (кон. XIX – нач. XX вв.), когда имение принадлежало семье графа Ф.Э. Келлера. Источниковая база исследования весьма разнообразна: планы, чертежи, картографические материалы, фотографии, описи имущества, сметы на постройку. Автором работы описывается поэтапный процесс 3D-моделирования, в рамках которого использовалось программное обеспечение SketchUp и Twinmotion. Реконструкция строений усадебного комплекса Сенницы позволяет визуализировать облик разрушенного памятника культуры, а также продемонстрировать высокий потенциал применения методик 3D-моделирования в историко-культурных исследованиях. Данная работа проводится в рамках проекта кафедры исторической информатики исторического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова по воссозданию облика дворянских усадеб Подмосковья.

Ключевой задачей представленной статьи является апробация методики анализа информационного потенциала коллекции исторических источников с помощью тематического моделирования. Некоторые современные коллекции оцифрованных исторических материалов насчитывают десятки тысяч документов, и на уровне отдельного исследователя охват всего доступного наследия представляется затруднительным. Вслед за рядом исследователей мы предполагаем, что тематическое моделирование может стать удобным инструментом предварительной оценки содержания коллекции исторических документов; инструментом отбора только тех документов, в которых присутствует информация, релевантная поставленным исследовательским задачам. В нашем случае в качестве основной коллекции исторических документов была выбрана подборка газеты «Биржевые ведомости». На данном этапе мы можем подтвердить, что в рамках нашего исследования применение тематического моделирования оказалось продуктивным решением для оптимизации процесса поиска исторических документов в объемной коллекции оцифрованных исторических материалов. В то же время необходимо подчеркнуть, что в нашей работе тематическое моделирование применялось исключительно как прикладной инструмент ускорения поиска и первичной оценки информационного потенциала коллекции документов через анализ выделенных топиков. Наш опыт показал, что по крайней мере для «Биржевых ведомостей» тематическое моделирование с использованием LDA не позволяет делать выводы с позиции применяемой нами методологии содержательного анализа. Данные наших моделей слишком фрагментарны, их можно использовать только для первичной оценки тематик информации, содержащейся в источнике.

Статья посвящена обзору Школы молодых ученых, которую уже в третий раз проводят исторический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова и Ассоциация «История и компьютер». Школа привлекает большое внимание студентов, аспирантов, молодых преподавателей и научных сотрудников из научных центров России и ближнего зарубежья, которые желают познакомиться с информацией о новейших трендах развития исторической информатики как междисциплинарной области применения информационных технологий и методов анализа данных в исторических исследованиях, сформировать современное представление о данных и способах их обработки в предметном поле исторической науки. Проанализированы актуальные тенденции, характерные для современного этапа развития исторической информатики в России на фоне опыта развития подобных «стыковых» направлений в других областях естественно-научного и гуманитарного знания. Уделено внимание изменениям в ландшафте гуманитарных наук в первом десятилетии ХХI века в связи с процессами их цифровой трансформации, появлением полидисциплинарного понятия Digital Humanities, соотношения содержания исторической информатики и «цифровой истории». Рассмотрены актуальные проблемы использования концепции «больших данных» и искусственного интеллекта для апробации цифровых технологий и математических методов при решении аналитических задач исторического исследования.