Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Большие данные в исследовании политических процессов. Учебное пособие

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

07.09.2026

Размер:

2 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 12 / 92 3 4 5 6 7 8 9 > Следующая >>>

ГлаваI. Теоретико-методологические основы исследований сприменением больших данных

всистеме методов социального компьютинга

Концепция во многом объясняет процессы мобилизации массового сознания, которые могут быть характерны идля социльных медиа;

– теории социального иполитического конфликта (Р. Дарендорф, М. Дойч иЛ. Козер [41]) раскрывают причины истадии указанных видов конфликтов и могут служить фундаментом исследований, направленных навыявление цифровых маркеров конфликтных процессов вглобальной сети;

– концепция относительной депривации (Н. Смелзер [122], Р. Тед [126]), позволяющая описать состояние индивидов исоциальных общностей, при котором возможно формирование протестных установок, втом числе сприменением информационных потоков вновых медиа;

– концепция сетевого взаимодействия (М. Кастельс [104]), отражающая механизмы формирования, развития ифункционирования социальных связей вновых медиа;

– теория «сетевого клуба» (Дж. Коэн, Э. Шмидт [93]), описывающая специфику коммуникации

ижизненных стратегий пользова-

телей глобальной сети;

– концепция «умной толпы» (Х. Дженкинс [113], Г. Рейнгольд[72]), раскрывающая особенности коллективного сознания индивидов винформационном обществе;

– подход политических мимов (С. Шомова [94], С. Грин [109]), анализирующий механизмы воздействия цифровых визуальных образов наполитические установки интернет-пользователей.

Методологическую базу данных исследований в зависимости отспецифики предметного поля эмпирического анализа могут составлять следующие подходы социологии иполитической науки, комбинируемые исходя изисследовательской цели.

В рамках социальной феноменологии Интернет рассматривается как интерсубъективная среда повседневности, которая постоянно меняется впроцессе коммуникации множества индивидов. Понятие «интерсубъективного мира» (А. Шюц [99]) применяется вобъяснительных моделях устойчивой коммуникации всетевых сообществах. Теория «коллективных представлений» (П. Бергер иТ. Лукман [11]) используется для объяснения влияния

интернет-

контента наформирование идентичности личности.

Структурный функционализм (Т. Парсонс [35]) позволяет рассмотреть функции Интернета с позиций транслирования им

Е. В. БРОДОВСКАЯ, А. Ю. ДОМБРОВСКАЯ. БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В ИССЛЕДОВАНИИ ПОЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

ценностей инорм, атакже выполнения им функций обеспечения адаптации, целедостижения, интеграции исохранения образца.

Социетальный институционализм наиболее применим канализу политических сетей (policy networks), понимаемых как взаи- модействие акторов, характеризующееся устойчивостью, наличием определенных моделей координации, воплощаемых вколлективных действиях (К. Хай [41]).

Методологические основы овладения технологиями интеллектуального поиска цифровых маркеров базируются наследующих подходах: новый институционализм

, сетевой икогнитивный под-

ходы, интеллектуальный анализ данных (Data Mining, Text Mining,

Predictor Mining, Social Computing).

Новый институционализм позволяет рассматривать в качестве факторов, влияющих на восприятие сетевого имиджа политических партий, политические институты, акторов, их ресурсы истратегии (Г.О'Доннелл [65], Ф. Шмиттер [118] идр.), атакже анализировать рациональность выбора стратегии политического (втом числе электорального) поведения (К. Шепсл [119], Д. Норт [63] идр.).

Когнитивный

подход акцентирован наанализе процессов формирования субъективного политического мира, субъективного восприятия и интерпретации сообщений, транслируемых в пространстве социальных медиа, выбора стратегии политического поведения (Р.Дж. Далтон [106], П. Данливи [27] идр.). Значимыми для решения задач интеллектуального поиска цифровых маркеров политических процессов являются такие аспекты когнитивного подхода, как технологии информационного влияния, манипулятивное воздействие,

убеждающая коммуникация и др. (М. Грачев [22], [23], М. Вершинин [20], А. Балашов [9], И. Быков[15], [16], М. Щенников [95] идр.).

Сетевой подход делает возможным исследовать взаимосвязь между мобилизацией политического действия исетевой активностью интернет-пользователей (Г. Градосельская [21], С. Грин [109], Л. Сморгунов [80], Ф. Ховард [112], А. Шерстобитов [49], А. Роменков[27], Д. Мартьянов [56], И. Мирошниченко [57], [58] идругие сетевые интеракции

как коллективное действие (И. Кравченко [44]), инструменты вовлечения всетевой политический протест (В. Костюшев [42] идр.).

Интеллектуальный анализ (Data Mining, Text Mining, Predictor

Mining, Social Computing) как междисциплинарная область, воз-

ГлаваI. Теоретико-методологические основы исследований сприменением больших данных

всистеме методов социального компьютинга

никшая на пересечении прикладной статистики, искусственного интеллекта, теории баз данных идр., содержит систему методов обнаружения цифровых маркеров социально-политических процессов (А. А. Азаров [1], [3], Е. В. Бродовская [101], [102], [115], А. Ю. Домбровская [14], А. А. Фильченков [2] идр.).

Представленные ниже теории иподходы осуществляют математическое сопровождение исследований в сфере социального компьютинга и, в первую очередь, исследований больших данных– маркеров политических процессов [14].

Теория графов позволяет установить наличие коммуникацион- ных связей между интернет-пользователями, имеющими сходные политические ориентации. Эти связи описываются в виде математических моделей сетей. Использование математических формализмов обусловлено существенным развитием данной области. Разработано множество способов представления графов, алгоритмов работы сними.

Теория игр– это комплекс

математических методов изучения

оптимальных стратегий. Игрой называется упрощенная математическая модель конфликтной ситуации, отличающаяся отреального конфликта тем, что она ведется поопределенным правилам. Суть игры состоит втом, что каждый изучастников принимает такие решения в развивающейся конфликтной ситуации, которые, как он полагает, могут обеспечить ему наилучший исход. Исход игры представляет собой

значение некоторой функции, называемой функцией выигрыша (платежной функцией), которая может задаваться либо аналитическим выражением, либо таблично (матрицей). Величина выигрыша зависит отстратегии, применяемой игроком. Теория игр позволяет описывать поведение совокупности объектов – стратегии их поведения при заданных ресурсах исвязях между объектами. Таким образом, теория игр позволяет выявить поведенческие установки интернет

-пользователей сети, включенных вопределенные конфликтные ситуации, втом числе политические.

Теория вероятностей иматематическая статистика. Эти мето- дологические подходы существуют для аккумулирования и анализа взаимосвязей различных данных, исследования структурных характеристик социальных явлений, в том числе отраженных всети политических ориентаций пользователей ипредставления их вматематической форме.

Е. В. БРОДОВСКАЯ, А. Ю. ДОМБРОВСКАЯ. БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В ИССЛЕДОВАНИИ ПОЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

Машинное обучение. Машинное обучение– это подраздел теории искусственного интеллекта, изучающий алгоритмы, способные кобобщению иобучению. Машинное обучение используется сцелью автоматизации решения комплексных задач вразличных областях человеческой деятельности. Методы машинного обучения позволяют автоматически выявлять различные особенности исследуемых данных. Примером применения машинного обучения впроцессе изучения цифровых маркеров политических процессов

является разработка программы, генерирующей ссылки на аккаунты социальных сетей, в которых репрезентированы, кпримеру, протестные установки.

Информационный поиск. Информационным поиском называется процесс поиска неструктурированной документальной информации, удовлетворяющей информационные потребности. Иначе говоря, это выявление в некоторой совокупности текстов (документов, сообщений ит. д.) таких, которые посвящены определенной теме, удовлетворяющей поисковым критериям или со держащей необходимые данные или сведения. Вконтексте изучения больших данных– маркеров политических процессов– этой неструктурированной информацией являются, кпримеру, массив сообщений социальных сетей, вкоторых аккумулированы цифровые следы проявления различных стратегий гражданского иполитического участия пользователей.

Интеллектуальный анализ данных. Интеллектуальный анализ данных (Data mining) – это технология определения латентных взаимосвязей внутри больших баз

данных. Одной из областей применения интеллектуального анализа данных является оценка эффективности контекстной политической рекламы. Этот метод применяют, чтобы выявить предпочтения избирателей и соответственно разработать рекомендации по совершенствованию онлайн сетевой политической рекламы. Характер электоральных установок пользователей присутствует вданных неявным образом. Спомощью интеллектуального анализа данных можно, например, выяснить, что клиент, планирующий вступить в онлайн-группу

как правило, выражает политические ориентации Y. То есть данный метод позволит выявить политические или гражданские установки, репрезентируемые в «семантической связке», то есть одно всопровождении другого (их).

ГлаваI. Теоретико-методологические основы исследований сприменением больших данных

всистеме методов социального компьютинга

Интеллектуальный анализ текстов. В междисциплинарном смысле интеллектуальный анализ текстов находится настыке статистики, машинного обучения, информационного поиска, интеллектуального анализа данных икомпьютерной лингвистики. Этот метод позволяет извлекать знания, связи идругую информацию изтекстовых массивов. Как правило, здесь используются средства выявления шаблонов и тенденций с помощью статистического анализа шаблонов.

Рассматривая математическое сопровождение исследований всфере социального компьютига

, важно сделать акцент наметодиках вычисления количественных оценок характеристик социально значимых ценностей иповедения. На данный момент предложен математический аппарат оценки интенсивности ценностных установок иповедения поданным обэпизодах поведения, разработана его программная реализация. Этот инструментарий предназначен для косвенных измерений интенсивности посведениям о нескольких последних и рекордных эпизодах, что позволяет производить мониторинг интенсивности снеобходимой

регулярностью. Такой подход применялся ранее при проведении опросов респондентов обэпизодах их поведения.

Но стакимже успехом он может быть использован ипри обра-

ботке данных, полученных изинтернет-контента.

Рассмотренные подходы являются средством оценки интенсивности исодержательного проявления маркеров политических процессов, втом числе политического поведения пользователей.

ГЛАВАII

ДИЗАЙН BIG DATA ИССЛЕДОВАНИЙ

ПОЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПОЦИФРОВЫМ

МАРКЕРАМ

Дизайн исследований сприменением больших данных целесообразно подчинять гибридной стратегии исследования ивключать вэмпирическую модель несколько методов сбора и анализа информации, взаимно дополняющих друг друга. Важно комбинировать вдизайне исследования следующие разновидности методов:

• онлайн- и офлайн-методы (установки и аттитюды людей, отраженные в сообщениях социальных сетей, необходимо сопоставлять с выражаемыми мнениями представителями различных

общностей впроцессе непосредственного общения, атакже реальным поведением данных социальных групп). Это позволит понять, насколько соотносится онлайн- иофлайн-активность, механизмы ее перехода изсреды всреду;

• количественные икачественные методы сбора ианализа эмпирических данных (возможности количественного, чаще всего автоматизированного анализа релевантных предмету исследования сообщений ограничены и непозволяют точно определять смысл анализируемых сообщений. зование методов понимающего восприятия текста);

• социологические, психологические, лингвистические, математические методики впроцессе создания инструментария исследования иизучения релевантных документов.

Поэтому необходимо исполь-

Базовым методом исследований сприменением больших данных является киберметрический анализ. Киберметрия представляет собой автоматизированный анализ содержания интернет-сообщений сприменением специальных инструментов автоматического аккумулирования ианализа больших данных Сточки зрения получения объективной идостоверной информации киберметрия имеет три существенных достоинства:

1) возможность анализа неспровоцированных ( тоесть созданных пособственному волеизъявлению людей, анеинициированных ситуацией исследования) документов, а потому более объективных

(достоверных, искренних) установок имнений всоциальных сетях;

изглобальной сети.

ГлаваII. Дизайн Big Data исследований политических процессов поцифровым маркерам

2) возможность вряде исследовательских случаев отказа отпринципа репрезентативности выборки (по социально-демографическим характеристикам) всвязи сдействием закона больших чисел в процессе киберметрического исследования. Отказ от понятия выборочной совокупности в процессе анализа интернет-сообщений всвязи сиспользованием онлайн-интернет-сервисов для автоматизированной обработки всех релевантных исследованию сообщений глобальной сети (социальных сетей);

3) возможность распространения результатов

качественного контент-анализа (дискурс-анализа, анализа метафор в тексте, «обоснованной теории» (grounded theory) ит. д.) начисленно большие эмпирические объекты всвязи ссуществованием феномена «перепоста» в социальных сетях. Другими словами, выявленные в одном многократно ретранслируемом сообщении метафоры, дискурсы, идеи анализируются в контексте их интериоризации большим числом пользователей.

Процесс применения киберметрического анализа может быть

представлен следующим алгоритмом.

Первый

этап – отбор пула групп в социальных медиа. Этот этап необходим для последующего качественного анализа сообщений вцелях формирования поисковых запросов. В ходе этого этапа отбираются онлайновые группы, обсуждающие проблемы функционирования политических партий. Впроцессе вхождения висследование эти группы можно отобрать спомощью фильтра для названия сообщества, соответствующего названию интересующих политических партий. Наданном этапе

достаточно 20онлайновых сообществ, отвечающих указанному фильтру, анализу подвергается порядка 600документов. Итогом анализа становится разработка предварительных поисковых запросов для выгрузки массива сообщений социальных медиа.

Второй этап – дискурс-анализ первичного массива. Данный этап важен для уточнения поисковых запросов исоставления словарей цифровых маркеров. Для выявления «чистоты» (релевантности) сообщений, аккумулированных в предварительном мас сиве, лучше использовать систематическую выборку для анализа неменее 500сообщений первичного массива.

Третий этап– составление словарей сучетом контекстов анализируемого предмета, выделенных экспертным путем, и осуществление автоматизированной выгрузки интернет-контента

Е. В. БРОДОВСКАЯ, А. Ю. ДОМБРОВСКАЯ. БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В ИССЛЕДОВАНИИ ПОЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

сприменением разработанных словарей маркеров ионлайн-сервиса для мониторинга социальных медиа. Согласно серии экспериментов потестированию различных инструментов, коллектив авторов признал сервисIQBuzz вкачестве наиболее оптимального иимеющего максимум аналитических опций для автоматизированного исследования цифровых маркеров. Представительным следует считать массив, достигший миллиона выгруженных сообщений, вотдельных случаях зависящих отпредмета исследо-

, можно анализировать массив, насчитывающий несколько

вания сот тысяч документов.

Четвертый этап– количественный икачественный анализ выгруженного интернет-контента, который осуществлялся с помощью автоматически генерируемых сервисом статистических отчетов отехнологических, содержательных идинамических характеристиках информационных потоков. Интерпретация производится по заданным программой критериям, отраженным втехнологических, структурных исодержательных маркерах информационных потоков.

Помимо киберметрии вчисло

возможных методов эмпирической модели исследования всфере социального компьютинга могут входить следующие способы сбора ианализа данных.

Ивент-анализ вцифровой среде представляет собой анализ события поего цифровым следам. Как правило, эмпирическим объектом для данного метода служат новостные ленты глобальной сети. Ивент-анализ позволяет интерпретировать событийный фон, в условиях которого формируются

изучаемые в процессе киберметрии информационные потоки. Параметризация матрицы ивент-анализа обычно включает переменные, показанные втабл.1.

Таблица 1

Пример параметризации матрицы ивент-анализа

(кейс: формирование протестных установок всоциальных медиа)

Дата Ресурс Тема Актор Степень

конвенциональности действий участников

ГлаваII. Дизайн Big Data исследований политических процессов поцифровым маркерам

Представленные втабл. 1параметры– примерный вариант, который не ограничивает возможность дополнения матрицы другими переменными: автор, тональность изложения, контекст ит. д.

Интерпретировать данные количественной стороны ивентанализа необходимо всовокупности спонимающим восприятием материалов, служивших эмпирической базой для заполнения матрицы.

Качественные методы анализа текстов, которые применяются наэтапе вхождения вBig Data исследование иэтапе дополнения данных киберметрии субъективными смыслами и значениями, можно разделить наряд типов:

– дискурс-анализ, состоящий в исследовании способов представления предмета обсуждения в тексте и ориентированный на поиск социально-культурного контекста обсуждения той или иной идеи, подстрочного смысла, закладываемого в изучаемый документ;

– интент-анализ– психологический метод анализа речи, предполагающий экспертное оценивание характера намерений говорящего и степени «размытости

и неясности их понимания», который был разработан в психологии идостаточно легко принят на вооружение политической наукой, поскольку с его помощью можно решать важные задачи анализа так называемой микрополитики (микроанализ политических установок политических акторов, втом числе находящихся вситуации коммуникации, конфликта ит. д.);

– метод поиска общего втекстах, нацеленного навыявление об-

щих смыслов

ванализируемом массиве сообщений;

– метод grounded theory (обобщенной теории), состоящий в«дви-

жении» впроцессе качественного анализа отуровня конкретных фраз, далее– допромежуточных выводов ив итоге– кнаивысшим обобщениям ванализируемых массивах. Входе применения обобщенной теории формируется «когнитивная карта», вкоторой может быть донескольких десятков «этажей»– уровней промежуточного обобщения.

Рассмотрим несколько дизайнов исследований с использо-

ванием

больших данных. Формирование эмпирической модели этих исследований было подчинено цели ипредмету прикладного анализа.

Е. В. БРОДОВСКАЯ, А. Ю. ДОМБРОВСКАЯ. БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В ИССЛЕДОВАНИИ ПОЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

Дизайн исследования на тему «Влияние интернет-коммуникации наформирование ценностных ориентаций и социальнополитических профилей российской молодежи», реализованного коллективом авторов, сочетает следующие методы сбора ианализа данных:

• киберметрия репрезентированных всоциальных медиа ценностных ориентаций исоциально-политических профилей российской молодежи;

• массовый опрос российской молодежи ореализуемых духовных ориентирах, гражданском иполитическом участии;

• глубинное интервью спредставителями молодого поколения осубъективных смыслах, вкладываемых молодежью вполитическое игражданское участие.

Сочетание этих методов позволило:

• подтвердить «переходимость» и воспроизводимость ценностей молодежи в онлайн- и офлайн-средах (семья, образование, увлечения, политическая игражданская активность);

• углубить смысловое наполнение наиболее часто репрезентируемых молодежных ценностных установок иориентиров. Кпримеру, понимание одной из выявленной киберметрией ценностной

доминанты молодежи– жизненного успеха– было уточнено входе глубинного интервью. Оказалось, что для части молодежи семья– это триединство профессиональной самореализации, благополучной семьи иматериального достатка;

• кластеризировать профили интернет-коммуникации молодежи и типы их политической субъектности вглобальной электронной сети.

В качестве перспектив исследования, осуществленного с помощью описанного дизайна, может рассматриваться разработка иприменение инструментария, позволяющего сопоставить характеристики реального социального, гражданского, политического поведения человека и социально-демографические особенности его профиля всоциальных сетях. Это обеспечит решение одной из основных методологических проблем исследований в сфере социального компьютинга– доказать сопоставимость установок иповеденческих характеристик, демонстрируемых людьми вонлайне иофлайне.

Проект «Стратегии формирования установок протестного поведения в сети интернет: опыт

применения киберметрического

<<< < Предыдущая 12 / 92 3 4 5 6 7 8 9 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]