Статья: Методология извлечения нарративов из больших массивов данных социальных сетей (2024)

Читать онлайн

Цель статьи – представить опыт разработки и апробации методологии извлечения системы нарративов о социально значимом событии из больших массивов аутентичных данных социальных сетей (на примере нарративов о вакцинации от COVID-19 в публикациях пользователей российской социальной сети «ВКонтакте» периода пандемии).

Методы. Использовались методы автоматизированного анализа данных с применением инструментов аналитической платформы PolyAnalyst: тематическое моделирование (методом PLSA), алгоритмы индексирования текста с этапом идентификации предложений, кластеризация, агрегация данных, нормализация данных, расчeт количественного индекса («индекса популярности»). Осуществлялись расчeт меры близости ключевых слов с использованием языка программирования Python, частичная ручная разметка и валидация данных.

Результаты работы. 4,5 миллиона сообщений, релевантных теме вакцинации от COVID-19, опубликованных пользователями «ВКонтакте» за период с 01.01.2020 по 01.03.2023, сведены к 237-ми устойчивым нарративам. Для каждого нарратива был рассчитан индекс популярности. Наиболее популярным, например, оказался следующий нарратив: «Работодатели оказывают давление, принуждая вакцинироваться» (его поддержка – 76118 текстов). В результате исследования получен датасет, включающий 237 нарративов, содержательный анализ которого не является предметом настоящей статьи и планируется авторами в ближайшей перспективе. Датасет демонстрирует полноту охвата тематики отношения к вакцинации.

Выводы. Разработанный инструментарий имеет универсальный характер: методология может быть адаптирована под любую актуальную тематику, требуя только корректировки входных параметров тематического моделирования. Полученный датасет планируется ввести в научный оборот в качестве актуального материала для изучения общественного мнения о вакцинации в России. С учeтом глобального значения пандемии и вакцинационных мероприятий, результаты вносят вклад в международные исследования по теме общественного мнения и коммуникации в условиях кризисов, могут служить основой для дальнейших исследований и практических действий, направленных на улучшение качества общественных коммуникаций и принятия решений на всех уровнях управления.

Ключевые фразы: НАРРАТИВ, автоматизированное извлечение нарративов, ТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, polyanalyst, социальные сети, общественное мнение о вакцинации, большие данные
Автор (ы): Петров Евгений Юрьевич (Petrov E. Y.), Саркисова Анна Юрьевна (Sarkisova A. Y.), Дунаева Дарья Олеговна (Dunaeva D. O.), Воронов Александр Сергеевич (Voronov A. S.), Мягков Михаил Георгиевич (Myagkov M. G.)
Журнал: МИР (МОДЕРНИЗАЦИЯ. ИННОВАЦИИ. РАЗВИТИЕ)

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Экономика
УДК
303.6. Методы сбора информации
Для цитирования:
ПЕТРОВ Е. Ю., САРКИСОВА А. Ю., ДУНАЕВА Д. О., ВОРОНОВ А. С., МЯГКОВ М. Г. МЕТОДОЛОГИЯ ИЗВЛЕЧЕНИЯ НАРРАТИВОВ ИЗ БОЛЬШИХ МАССИВОВ ДАННЫХ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ // МИР (МОДЕРНИЗАЦИЯ. ИННОВАЦИИ. РАЗВИТИЕ). 2024. ТОМ 15, № 3
Текстовый фрагмент статьи
Моя история просмотров (10)
Будьте первым, кто начнет обсуждение

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