Московский государственный гуманитарный университет имени М.А. Шолохова Институт гуманитарных технологий в сфере социального компьютинга Бродовская Елена Викторовна, д.полит.н., научный руководитель Азаров Артур Александрович, к.т.н., зав. лабораторией мат. моделирования социальных процессов Домбровская Анна Юрьевна, к.социол.н., зав. лабораторией социологии Интернета Дмитриева Оксана Владимировна, директор Социальный компьютинг: история, методология, исследовательские проекты

Social Computing – социотехнические средства для анализа и использования человеческих связей, как части процесса анализа данных. Social Computing – общий термин для обозначения группы технологий на стыке исследований и приложений в областях социального поведения и вычислительных систем.

Составные части термина «Social computing» Computing - переработка информации и средства их реализации с использованием концептуальных моделей, математических моделей, теорем, технологий и методов Social computing - использование вычислительных методов для изучения социального поведения в социальном контексте

М. Кастельс (Manuel Castells) (США, Беркли); Б. Уэллман (Barry Wellman) и К. Хэйторнтвэйт (Caroline Haythornthwaite) (Канада, Торонто); Г. Рейнгольд (Howard Rheingold) (США, Калифорния); М. Бакарджиева (Maria Bakardjieva) (Канада, Калгари); П. Коллок (Peter Kollock) (США, Вашингтон); Л. Гурак (Laura J. Gurak) (США, Миннесота); С. Кислер (Sara Kiesler) (США, Питтсбург); Н. Бэйм (Nancy Baym) (США, Канзас); С. Хэрринг (Susan Herring) и Р. Клинг (Rob Kling) (США, Индиана).

разработка методологических, методических и организационных основ изучения интернет-пространства; исследование внутренних механизмов строения и развития социальных структур виртуального социального пространства; анализ процессов формирования и развития виртуальных сообществ; изучение особенностей социальных действий и поведения людей в условиях интернет-пространства; изучение влияния виртуальной среды (online) на сообщества, структуры и процессы, имеющие место в реальной жизни (offline); изучение феномена перехода виртуальных структур, сообществ, событий и т.д. в «реальное» пространство (так называемая «де виртуализация»).

Цифровая социология Социология интернета Социология онлайн- сообществ, анализ социальных сетей Big data (технологии анализа больших данных)

Университет Южной Калифорнии (World Internet Project, с 1999 г.)Институт Интернета Оксфордского университетаWeb Science Trust Международная академическая сеть «Internet Governance Project»

Социальная феноменология Символический интеракционизм Структурный функционализм Социетальный институционализм Социетально-деятельностный (антропосоциетальный) подход

КОМПЛЕКСНОСТЬ. Сочетание: онлайновых и оффлайновых методов; количественных и качественных перспектив исследования; опросных, визуальных, контент-аналитических методов; социологических, политических, лингвистических, математических аспектов в разработке инструментария для сбора и анализа данных.

Массовый опрос; глубинное интервью; мониторинг социальных медиа. Модель эмпирического исследования Рейтинг репрезентированных в онлайн- и оффлайн – средах ценностных ориентаций молодежи; вкладываемые молодежью смыслы и значения в реализуемые жизненные ценности; кластеризация молодежи по профилям Интернет-коммуникации и политической субъектности Основные результаты исследования

разработка программного обеспечения; кибер метрический анализ; прогнозирование протестной активности. Модель эмпирического исследования

- теория графов; - теория игр; - теория вероятностей и математическая статистика; - машинное обучение; - информационный поиск; - интеллектуальный анализ данных; - интеллектуальный анализ текстов.

Граф --- это совокупность непустого множества вершин и множества пар вершин. Формальное представление: (U,V) --- граф, где U непустое множество вершин графа, V множество неупорядоченных (упорядоченных) пар на V

Теория игр позволяет описывать поведение совокупности объектов, их возможных стратегий поведения при заданных ресурсах и связях между объектами

Математическая статистика - наука о математических методах анализа данных, полученных при проведении массовых наблюдений (измерений, опытов).

В общем случае поиск информации состоит из четырех этапов: определение (уточнение) информационной потребности и формулировка информационного запроса; определение совокупности возможных держателей информационных массивов (источников); извлечение информации из выявленных информационных массивов; ознакомление с полученной информацией и оценка результатов поиска.

Data Mining (Интеллектуальный анализ данных) - это технология выявления скрытых взаимосвязей внутри больших баз данных.

Text Mining – это алгоритмическое выявление и обнаружение в «сырых» данных доселе неизвестных корреляций и связей, ранее неизвестных практически полезных знаний, которые можно интерпретировать и использовать для принятия решений в самых разных сферах деятельности человека. Как правило, Техt Mining подразумевает процесс структурирования вводных текстовых данных, извлечение шаблонов из уже структурированных данных, и финальную оценку и интерпретацию полученных результатов.

Московский государственный гуманитарный университет имени М.А. Шолохова Спасибо за внимание!