Публикации Методы анализа социальных систем

Всероссийский сборник статей и публикаций института развития образования, повышения квалификации и переподготовки.

Язык издания: русский
Периодичность: ежедневно
Вид издания: сборник
Версия издания: электронное сетевое
Публикация: Методы анализа социальных систем
Автор: Красносельцева Ирина Евгеньевна

МЕТОДЫ АНАЛИЗА СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМКрасносельцева Ирина Евгеньевна студентка 4 курса, института экономики и управления, Самарский национальный исследовательский университет им. С.П. Королёва, г. СамараАнализ социальных данных стремительно набирает популярность во всем мире. По данным исследовательской компании comScore их используют около 85% от всех Интернет-пользователей паутины. Появление социальных сетей связано с формированием социума как такового. Но взаимодействие индивидумов в сети возникла существенно позже. Еще в 1902 году известный социолог Ч.Кули писал: «Человека можно представить как точку пересечения любого количества линий, которые обозначают социальные группы, при этом число линий соответствует числу групп, к которым принадлежит данный индивид».Термин «социальные сети» был впервые использован в 1954 году социологом Джеймсом Барнсом (одним из создателей Манчестерской школы) в работе «Классы и собрания в норвежском островном приходе». Хотя сетевая проблематика и разрабатывалась некоторыми учеными до 70-х годов, это поле деятельности все же оставалось в значительной степени фрагментированным – общие понятия, методология и инструменты отсутствовали. Анализ социальных сетей в его современном виде начинается в Гарвардском университете. В статье « Сила слабых связей» М. Грановеттер (Стэндфордский университет) предлагает использовать анализ социальных сетей для соединения микро- и макроуровней социологической теории[1].Анализ социальных сетей предполагает исследование социальных сетей, изучающие социальные отношения в терминах теории сетей. Этитермины включают в себя понятие узла или артибута (отображает отдельного индивида в пределах сети) и связи (предусматривает отношения между исследуемыми объектами). Данные сети часто описываются в виде социальных сетевых схем, где узлы представлены в виде точек, а связи представлены в виде линий.Сетевой анализ представляет собой сложный механизм, который имеет два основных отличия от других социологических подходов.С одной стороны, исследователи сетевых методов подчеркивают то, что при изучении социального взаимодействия наиболее важно акцентировать внимание на отношениях между объектами, их механизмы и специфику развития. Атрибуты же, которыми обладают изучаемые индивиды, следует относить к второстепенным критериям. Это объясняется тем, что причинность поведения находится не внутри объекта, а развивается в социальной структуре.С другой же стороны, индивиды, обладающие схожими спецификами, порой, занимают схожее социальное положение. В связи с этим возникает проблема исследования групп как социального объекта. Во-первых, принадлежность индивида к группе может варьироваться, то есть влияние членов различно. Во-вторых, один человек обычно является членом нескольких групп, что может привести к влиянию на внутренние связи в группе. Поэтому целесообразней исследовать специфику сетей, а не социальных групп.Данные о социальных сетях могут быть получены из различных источников, что приводит к варьированности методов исследования полученной информации. Рассмотрим наиболее распространённые и эффективные комплексы методов сетевого анализа[2].

Методысборареальныхпользовательскихданныхпутём обращения к интерфейсам социальных сетей

Веб-интерфейсы социальных сетей представляют собой базу реальных данных взаимодействия изучаемого объекта с социумом. Данная группа методов подходит для оперативного поиска первичной информации пользователей. Однако, социальные сети не предполагают автоматический сбор данных, что приводит к следующим проблемам: невозможность получения приватных данных, слабая структурированность данных, ограничения доступа и блокировки.

Генерация случайных социальных графов

Проблема не структурированности входящих данных привела к внедрению математических методов в сетевой анализ. Приведение информации к матричному виду по различным критериям позволяет создавать случайные графы большой размерности для тестирования производительности и точности методов анализа социальных данных.

Методы обработки текстовых данных

Категориальная и численная информация, указываемая в личном профиле социальной сети, является базисным фактором анализа и применения в различных областях знания: от исследования социологических и психологических процессов, до маркетинговых закономерностей и экономической ситуации в сегменте.

Методы обработки сетевых данных

В современном мире активные пользователи Интернет-паутины имеют несколько аккунтов в различных социальных сетях. Самоинденфикация и сетевой анализ объекта сталкиваются с проблемой разрозненности данных об исследуемом объекте. Решением данного вопроса стал комплекс методовобработкисетевыхданных,которыйвключаетвсебянаиболее распространённые методы:

Метод идентификации пользователей в различных сетях, который позволяет, изучая ряд классификаторов (личная информация, круг социального окружения, социальная активность и др.) объединить личную информацию об объекте исследования;

Метод поиска сообществ пользователей разрешает проблему поиска неявных объединений индивидов, с целью изучения специфики сетей и связей между объектами. Формализованность вторичной информации предполагает использовать данных метод для исследования огромного потока данных (базы свыше 1 млрд. пользователей);

Метод исследования информационного влияния. В век информатизации влияние «социального рейтинга», порой, превалирует над реальными заслугами индивида. Данный метод разработан для прослеживания зависимости интересов пользователя (на основе поступающей текстовой информации), их интересов и близости с другими индивидами. Исследование информационного влияния активно используется для поиска тематических проектов и пользователей в крупных социальных сетях[3].

Таким образом, рассмотрев специфику сетевого анализа, можно сказать то, что данный вид исследований крайне актуален на сегодняшний день. С развитием информационных систем и ускорением темпов жизни все больше людей обществе имеют аккаунты в социальных сетях. Глобальные сети включают в себя огромные базы данных, которые необходимы для исследования многочисленных проблем современного общества. Исходя из анализа представленных методов, можно сделать следующие выводы:

Методы оценки сетевой информации детально изучают только определенные аспекты входных данных, что приводит к формализации исследования;

Большинство методов базируются на создании критериальной базы, которую нужно составить таким образом, чтобы объективно оценивать поступающую информацию;

Сетевой анализ предполагает комплексный подход к предоставляемой информации (использование и текстовых, социальных, и математических методов, и др.).

Список литературы:

Грановеттер М. Сила слабых связей // Экономическая социология, Т. 10, № 4, Сентябрь 2009. С. 31-50.

Антон Коршунов и др. Анализ социальных сетей: методы и приложения// Труды Института системного программирования РАН, том 25, 2013 г

Антон Коршунов. Задачи и методы определения атрибутов пользователей социальных сетей // Труды 15-й Всероссийской научной конференции «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» - RCDL’2013