Поздравляем коллег с получением гранта РНФ!

Командой сотрудников лаборатории интернет-исследований, преподавателей департамента прикладной математики и бизнес-информатики (НИУ ВШЭ ‑ Санкт-Петербург) и математиков из ФГБУН Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Российской академии наук (ВЦ РАН) был выигран грант Российского Научного Фонда «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований по приоритетным тематическим направлениям исследований». О проекте рассказывает Сергей Николаевич Кольцов.

Тема проекта: «Разработка концепции и методологии многоуровневого мониторинга состояния межнациональных отношений по данным социальных сетей» (финансирование на 3 года)

Руководитель проекта: Кольцова Елена Юрьевна (НИУ ВШЭ, факультет Санкт-Петербургская школа социальных и гуманитарных наук, департамент социологии)

Основные исполнители:

Кольцов Сергей Николаевич (НИУ ВШЭ, факультет Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, департамент прикладной математики и бизнес-информатики; Лаборатория интернет-исследований)

Воронцов Константин Вячеславович (старший научный сотрудник, ВЦ РАН).

Николенко Сергей Игоревич (НИУ ВШЭ, факультет Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, департамент прикладной математики и бизнес-информатики; Лаборатория интернет - исследований)

Бодрунова Светлана Сергеевна (заведующая кафедрой медиадизайна и информационных технологий СПбГУ; НИУ ВШЭ, Санкт-Петербургская школа социальных и гуманитарных наук; Лаборатория интернет - исследований).

Научная проблема, на решение которой направлен проект

Научной проблемой, на решение которой направлен проект, является разработка концепции и полуавтоматизированной методики мониторинга состояния межнациональных отношений в России с учетом федерального и регионального уровней, с использованием методов автоматического анализа больших массивов интернет-текстов.

Актуальность проблемы для данной отрасли знаний

Одним из важнейших и вместе с тем легко доступных источников информации о межнациональных отношениях являются данные социальных сетей и другой пользовательский интернет-контент. «Цифровой след», который оставляет общество в Интернете, постоянно растет очень большими темпами, за которыми не поспевают социологические методики его изучения. Социальные сети в России, в первую очередь «ВКонтакте», а затем «Одноклассники» и Facebook, активно используются пользователями для установления контакта с земляками и людьми одной этнической группы, формирования коллективной этнической идентичности, координации этнокультурной и этнополитической деятельности, обсуждения этнически окрашенных событий и явлений, формирования мнений по ним, солидаризации с одними мнениями и группами и противопоставления другим.

Социальные исследователи, изучающие межнациональные отношения и другие социальные процессы, сталкиваются с необходимостью работать с данными принципиально нового для себя масштаба и структуры (чем, например, опросы и этнографические наблюдения), что приводит к применению специализированных математических моделей и программных продуктов нового уровня сложности. В то же время математические методы обработки больших текстовых данных часто развиваются в отрыве от таких объектов исследования и пока в большей степени сориентированы на коммерческие задачи – вроде совершенствования систем поиска или предсказания оценок в отзывах на товары. Задачи, связанные с отслеживанием таких социальных явлений, как этнонациональные установки, выраженные в неструктурированных текстах, речь ненависти (hate speech), оси поляризации или солидаризации в текстах, только получают свои первые решения, далекие от совершенства.

Научная новизна поставленной задачи

В рамках данной работы впервые будет предложена методика, основанная на тематическом моделировании с различными расширениями при одновременном использовании сентимент-анализа и настроенная специально на обнаружение и отслеживание этно-нагруженных тем и аттитюдов в социальных сетях, что никогда еще не делалось ни для одного языка.

В качестве математической модели предполагается использование тематического моделирования, в основе которого лежит метод многокритериальной оптимизации. Усовершенствование данного метода основано на теории аддитивной регуляризации некорректно поставленных задач в смысле Тихонова. Методы аддитивной регуляризации тематических моделей позволят унифицировать множество различных «расширений» тематических моделей в рамках одной библиотеки алгоритмов, улучшить интерпретируемость тематических моделей, сократить участие человека.

Результат работы

В результате работы будет предложена социо-математическая методика, позволяющая автоматически отслеживать изменение состава и важности этно-нагруженных тем во времени и таким образом изучать динамику этнических отношений в социальных сетях.