Возможности идеографического исследования сетевых сообществ средствами интеллектуального анализа текстов

Обложка

Цитировать

Полный текст

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.

Об авторах

Ю. М. Кузнецова

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук

Email: kuzjum@yandex.ru
Старший научный сотрудник. Кандидат психологических наук. Область научных интересов: психолингвистика, психосемантика, исследование социальных представлений, интеллектуальный анализ текста. 119333, Москва, ул. Вавилова, д. 44/2

Н. В. Чудова

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук

Email: nchudova@gmail.com
Старший научный сотрудник. Кандидат психологических наук. Области научных интересов: психология агрессии, психология интернета, когнитивное моделирование, сетевая психодиагностика. 119333, Москва, ул. Вавилова, д. 44/2

А. А. Чуганская

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук

Email: anfi.chuganskaya@yandex.ru
Научный сотрудник. Кандидат психологических наук. Области научных интересов: сетевая психодиагностика, социальная психология, коммуникация. (Ответственный за переписку) 119333, Москва, ул. Вавилова, д. 44/2

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).