Статья: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И NLP В ОЦЕНКЕ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ РАЗЛИЧИЙ СОЦИАЛЬНОГО САМОЧУВСТВИЯ: КОМБИНИРОВАННЫЙ АНАЛИЗ ОПРОСОВ И ДАННЫХ ВКОНТАКТЕ (2025)

Читать онлайн

Статья исследует территориальные различия социального самочувствия жителей Санкт-Петербурга, сопоставляя данные репрезентативного опроса и цифровые следы районных сообществ социальной сети ВКонтакте. В качестве аналитической рамки используется социология эмоций, а в качестве инструментария - методы машинного обучения и обработки естественного языка (NLP). Тематическое моделирование (LDA) применялось для выделения ключевых сфер городской повседневности, а ансамбль моделей для анализа тональности - для классификации более чем полумиллиона комментариев по пяти базовым эмоциональным категориям. Опросные данные позволили оценить субъективные характеристики городской среды и эмоциональные реакции жителей, тогда как цифровые следы зафиксировали ситуативные и коллективные формы выражения эмоций. Полученные результаты демонстрируют, что различия в социальном самочувствии устойчиво формируются на пересечении инфраструктурных особенностей районов, качества жилья, демографического состава и характера повседневных маршрутов. Данные социальных сетей уточняют и развивают опросные показатели, выявляя локальные точки напряжения - сбои инфраструктуры, «боли роста» новых территорий, хронические бытовые неудобства старых районов. Работа показывает, что сочетание опросов и автоматизированных методов анализа текстов позволяет рассматривать социальное самочувствие не как статичную оценку, а как динамический процесс, чувствительный к изменениям городской среды. Результаты исследования имеют прикладное значение для городской социальной политики и диагностики территориальных неравенств.

Ключевые фразы: социальное самочувствие, городская среда, цифровые следы, анализ тональности (nlp), машинное обучение
Автор (ы): Чижик Анна Владимировна (CHizhik A. V.), ВИДЯСОВА ЛЮДМИЛА АЛЕКСАНДРОВНА (VIDYASOVA L. A.), Жеребцова Юлия А. (ZHerebtsova Y. A.), Чокрлич Катарина (CHokrlich K.), Егоров Мичил П. (Egorov M. P.)
Журнал: ЖУРНАЛ ИССЛЕДОВАНИЙ СОЦИАЛЬНОЙ ПОЛИТИКИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Политология
УДК
32. Политика
Для цитирования:
ЧИЖИК А. В., ВИДЯСОВА Л. А., ЖЕРЕБЦОВА Ю. А., ЧОКРЛИЧ К., ЕГОРОВ М. П. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И NLP В ОЦЕНКЕ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ РАЗЛИЧИЙ СОЦИАЛЬНОГО САМОЧУВСТВИЯ: КОМБИНИРОВАННЫЙ АНАЛИЗ ОПРОСОВ И ДАННЫХ ВКОНТАКТЕ // ЖУРНАЛ ИССЛЕДОВАНИЙ СОЦИАЛЬНОЙ ПОЛИТИКИ. 2025. № 4, ТОМ 23
Текстовый фрагмент статьи
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.