8 (495) 987 43 74 доб. 3304 Прием заявок на рассмотрение статей E-mail: evlasova@synergy.ru

Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

Материалы в свободном доступе

Авторы: Байнова  М. С., Соколов  А. М.     Опубликовано в № 2(92) 30 апреля 2021 года
Рубрика: Эффективные алгоритмы

Инструменты автоматизированного сбора и анализа социологической информации o территориальной идентичности жителей крупных городов

В статье предлагается алгоритм автоматизированного поиска и первичного анализа социологической информации для исследования территориальной идентичности жителей районов крупных городов в интернет- источниках. В качестве основного источника информации рассматриваются сообщества в социальных сетях (на примере социальной сети «Вконтакте»), в качестве вспомогательных – интернет-порталы о топографических объектах, находящихся на исследуемых территориях. Показано, что с точки зрения информационного обеспечения наибольшим потенциалом обладают публичные страницы и группы с открытой и ограниченной «стеной». Разработанный алгоритм предполагает выделение релевантных для решаемой задачи групп, выявление содержащихся в них записей по районной тематике и определение показателей активности участников сообщества при обсуждении территориальных проблем. Извлечение требуемой информации осуществляется посредством взаимодействия с сервером социальной сети с использованием официального программного интерфейса приложения (API). Для идентификации сообществ и записей предлагается использовать методы морфологического анализа текстовой информации. Описана программная реализация указанного алгоритма на языке Python 3.8.5, которая включает оригинальные функции для получения данных о сообществах по их идентификационным номерам, для формирования набора урбанонимов для заданного района и др. С использованием разработанной программы проведен анализ территориальных групп трех районов г. Москвы. Определена погрешность результатов работы программы относительно результатов, полученных вручную.

Ключевые слова

автоматизированное извлечение данных, анализ текстов, Python, социальные сети, территориальная идентичность, социологические исследования

Автор статьи:

Байнова  М. С.

Ученая степень:

канд. социол. наук, доцент, заведующая кафедрой государственного и муниципального управления, Университет «Синергия»

Местоположение:

г. Москва, Россия

Автор статьи:

Соколов  А. М.

Ученая степень:

ведущий инженер, научно-исследовательский отдел, филиал Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске

Местоположение:

Смоленск, Россия