Big Data в исследовании соцсетей: опыт неудачного машинного анализа украинского Facebook
Аннотация
В статье представлено подробное описание первого этапа работы межвузовской команды из МГИМО, МГУ, Института экономики РАН по исследованию украинского сегмента социальной сети Facebook в части изучения дискурса украинских лидеров общественного мнения. Исходя из убеждения в том, что именно Facebook на Украине является основным каналом коммуникации политиков с населением, и собрав базу данных из 176 аккаунтов представителей элиты (а затем – и постов, написанных в них за 10 месяцев), исследователи запустили машинную обработку данных. Исследовательский вопрос был сформулирован следующим образом: «Какие стратегии государства в отношении конфликта на Донбассе вербализируются украинскими элитами?» В процессе работы над полученными автоматизированным путем данными автор столкнулся с явными ограничениями машины, которые были порождены, с одной стороны, неудачной операционализацией понятий в системе предмета исследования, с другой – несовершенством самого механизма «Семантический архив», ожидания от которого оказались завышенными, с третьей –непониманием автора специфики работы с «большими данными». Однако именно неудачный опыт пилотажного исследования позволил поставить принципиально важные вопросы для дальнейшей работы – прежде в всего, о критериях базы данных и об исследовательских вопросах, которые автор адресует машине. Этот неудачный опыт оказался крайне важным для второй и третьей волн исследования, завершенного спустя полтора года после его начала. Поэтому рефлексия в отношении такого опыта, по мнению автора, должна быть предана гласности.
Об авторе
А. А. Токарев
Институт международных исследований МГИМО МИД России
Россия
канд. полит. наук, ст. науч. сотр. Центра глобальных проблем
Россия
канд. полит. наук, ст. науч. сотр. Центра глобальных проблем
Список литературы
1. Азаров А. А., Бродовская Е. В., Дмитриева О. В., Домбровская А. Ю., Фильченков А.А. Стратегии формирования установок протестного поведения в сети интернет: опыт применения киберметрического анализа (на примере «евромайдана», ноябрь 2013 г.) // Мониторинг общественного мнения. – 2014. – № 3. – С. 36–74.
2. Бродовская Е. В., Домбровская А. Ю., Синяков А. В. Стратегии использования социальных сетей в современной России: результаты многомерного шкалирования //Мониторинг общественного мнения. – 2016.– № 1. – С. 283–296.
3. Давыдов А. А. Системная социология: Social Computing. Институт социологии РАН. – URL: http://www.isras.ru/index.php?page_id=1016
4. Кобелева В. А., Бабенко П. С. Анализ взаимоотношений граждан России и Украины (на основе контент-анализа комментариев в сети Интернет) // Вестник Прикамского социального института. – 2017. – № 1. – С. 153–160.
5. Ляшенко И. В., Федюнина И. Э. Этнические прозвища русских в украинской и российской блогосферах //Научный результат. Серия: Вопросы теоретической и прикладной лингвистики. – 2017. – № 1. – С. 42–48.
6. Нечаева П. Е. Реакция российской элиты на присоединение Крыма к Российской Федерации // Аллея науки. – 2017. – Т. 2. – № 11. – С. 388–395.
7. Никипорец-Такигава Г. Ю. Информационная поддержка политических решений как политическая технология: из уроков недавнего прошлого // PolitBook. – 2016. – № 1. –С. 67–82.
8. Олещук П. Н. Влияние социальной сети Facebook на политическую мобилизацию // Гилея. Научный вестник. – 2014. – № 88. – С. 336–340.
9. Павлов П. В. Создание образа врага через посты и репосты политических медиановостей в социальной сети Facebook: семантический и прагматический аспекты воздействия // Известия Волгоградского государственного педагогического университета. – 2016. – № 4. – С. 90–97.
10. Савина С. С. Эмоциональная публицистика России и Украины в период 2013–2016 годов / Выпускная квалификационная работа по направлению «Журналистика». – СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет, 2016. 76 с. – URL: http://nauchkor.ru/uploads/documents/587d36335f1be77c40d58921.pdf
11. Чернова Т. А., Слеповронская К. Ю. Историческая память в информационной войне. Как используются социальные сети в идеологическом противостоянии Украины и России // Философские науки. – 2015. – № 5. – С. 16–23.
12. Grassegger H. Ich habe nur gezeigt, dass es die Bombe gibt // Das Magazin. Aktualisiert am 10. Juni 2018. – URL: https://www.dasmagazin.ch/2016/12/03/ich-habe-nur-gezeigt-dass-es-die-bombe-gibt/
13. Leetaru K.Data mining methods for the content analyst: An introduction to the computational analysis of content. – Routledge, 2011. – 120 p.
14. Liu H., Salerno J., Young M. Social Computing and Behavioral Modeling. – Berlin: Springer, 2009. – 264 p.
15. Manovich L. The Science of Culture? Social Computing, Digital Humanities and Cultural Analytics [2015]. – URL: http://manovich.net/index.php/projects/cultural-analytics-social-computing
16. Ronzhyn A. The use of Facebook and Twitter During the 2013–2014 Protests in Ukraine [July 2014]. – URL: https://www.researchgate.net/publication/268979057_The_Use_of_Facebook_and_Twitter_During_the_2013-2014_Protests_in_Ukraine
17. Wynn J. Digital sociology: Emergent technologies in the field and the classroom // Sociological Forum. – 2009. 24 (2). – P. 448–456.
Для цитирования:
Токарев А.А. Big Data в исследовании соцсетей: опыт неудачного машинного анализа украинского Facebook. Международная аналитика. 2018;(2):94-105. https://doi.org/10.46272/2587-8476-2018-0-2-94-105
For citation:
Tokarev A. Big Data Applications in Social Media Research: The Experience of Unsuccessful Data Analysis of Ukrainian Facebook. Journal of International Analytics. 2018;(2):94-105. (In Russ.) https://doi.org/10.46272/2587-8476-2018-0-2-94-105
Просмотров: 392
Послать статью по эл. почте 