В учебном пособии раскрываются теоретико-методологические и методические аспекты больших данных как метода анализа политических процессов по цифровым маркерам. Раскрываются основы и типы киберметрического анализа как способа изучения больших данных. Показаны особенности таких методов интеллектуального поиска цифровых маркеров политических процессов в интернет-контенте, как Predictor Mining, Data Mining, проанализированы эвристические и методические основы этих методов социального компьютинга. Представлены образцы разработки поисковых запросов и техник киберметрии с применением онлайн-сервисов для мониторинга социальных медиа. Приведены и проанализированы конкретные примеры киберметрических исследований в сфере изучения политических процессов по цифровым следам. Приводятся задания для самостоятельного освоения студентами техники применения больших данных в анализе политических процессов. Рекомендуется магистрантам направлений «Интернет-технологии в политике и управлении», «Политическое прогнозирование и проектирование» и аспирантам направления обучения «Политология», преподавателям высшей школы, читающим предметы, связанные с оценкой роли Интернета в современных реалиях, ученым, исследующим проблемы интернет-коммуникации с применением киберметрического анализа.
Оглавление
Е. В. Бродовская. Большие данные в исследованиях политических процессов
Введение
Глава I. Теоретико-методологические основы исследований с применением больших данных в системе методов социального компьютинга
Глава II. Дизайн Big Data исследований политических процессов по цифровым маркерам
Глава III. Инструменты киберметрии как способ аккумулирования и анализа больших данных
Глава IV. Техника аккумулирования больших данных – цифровых маркеров политических процессов с применением онлайн-сервисов для мониторинга социальных медиа (составление поисковых запросов)
Глава V. Приемы графической и вербальной интерпретации больших данных в изучении политических процессов по цифровым следам
Задания для самостоятельной работы и контрольные вопросы по темам
Тема «Теоретико-методологические основы исследований с применением больших данных в системе методов социального компьютинга»
Тема «Дизайн Big Data исследований политических процессов по цифровым маркерам»
Тема «Инструменты киберметрии как способа аккумулирования и анализа больших данных»
Тема «Техника аккумулирования больших данных – цифровых маркеров политических процессов с применением онлайн-сервисов для мониторинга социальных медиа (составление поисковых запросов)»
Тема «Приемы графической и вербальной интерпретации больших данных в изучении политических процессов по цифровым следам»
Заключение
Рекомендуемая литература
Отрывок из книги
Термин «большие данные» (Big Data) используется в двух смыслах. Это гигантские массивы информации – цифровые следы, аккумулируемые специальными инструментами из различных источников: социальных медиа, мессенджеров, сенсорных устройств и т. д. Большие данные в этом смысле характеризуют глобальный объем, неструктурированность, неспровоцированность создания. Дефиниция «большие данные» также может обозначать метод анализа гигантского по объему неструктурированного массива информации. В этой ипостаси большие данные отличает высокий эвристический потенциал оценки состояния и динамики массового сознания, гражданского и политического участия, жизненных стратегий пользователей, а также установления значимых корреляций для прогнозирования социальных и политических процессов по цифровым маркерам. Анализ больших данных осуществляется с помощью методов социального компьютинга. Поэтому важным представляется вначале рассмотреть понятие и сущность данного направления современных исследований и определить место автоматизированного анализа больших данных в системе методов социального компьютинга.
При определении понятия социального компьютинга также необходимо учитывать существование двух его проявлений – как области научных исследований и как сферы компьютерных технологий.
.....
Ключевые исследовательские задачи исследований в сфере социального компьютинга и смежных направлений:
• разработка методологических, методических и организационных основ изучения интернет-пространства и т. д.;
