TY - JOUR

T1 - Big Data как источник социологической информации: пример анализа блога губернатора Петербурга

AU - Мальцева, Анна Васильевна

AU - Матвеев, Михаил Сергеевич

AU - Моисеева, Мария Борисовна

N1 - Мальцева А. В. Big Data как источник социологической информации: пример анализа блога губернатора Петербурга / А. В. Мальцева, М. С. Матвеев, М. Б. Моисеева // Siberian Socium. 2019. Том 3. № 3. С. 74-84. DOI: 10.21684/2587-8484-2019-3-3-74-84

PY - 2019

Y1 - 2019

N2 - В статье исследуются возможности Big Data (больших данных) в построении прогнозов, социальные сети как источник информации об обществе, а также рассматривается роль технологии больших данных в процессах обеспечения безопасности. Целью исследования является изучение возможности получения социально значимой информации посредством больших данных, в частности, по одному из аспектов экологической безопасности. Рассмотрены фундаментальные социологические теории, такие как теории общества риска У. Бека, Э. Гидденса, а также информационного общества, учитывающие особенности влияния новейших информационных технологий на общество, в том числе больших данных. На основе ряда исследований, систематизирующих подходы к определению больших данных, выводится авторское определение данного понятия. В работе использованы качественные методы, в частности контент-анализ. Анализ был произведен на примере предоставленного Комитетом по информатизации и связи города Санкт-Петербурга приложения «Инцидент-менеджмент». Эмпирическая база исследования — 16694 комментария на публичной странице губернатора Санкт-Петербурга Александра Беглова, полученные посредством программы на языке Python с использованием VK Api. В ходе исследования проанализированы комментарии пользователей на тему экологических рисков по районам Санкт-Петербурга, выявлены районы, подверженные экологическим рискам в наибольшей степени, а также источники этих рисков и субъекты ответственности за них. В результате проведенного исследования было сделано заключение, что неформальные средства коммуникации представителей исполнительной власти и граждан вызывают большой интерес в качестве источника социологической информации, исследуемого с помощью алгоритмов и методов анализа больших данных. Такой анализ помогает повысить уровень безопасности за счет снижения неопределенности и получения новых знаний об обществе. С другой стороны, исследователи выявили возможные социальные риски, связанные со сбором, хранением и применением больших данных. В частности, это риски внешнего вмешательства в работу приложения. На практике эти риски должны быть предупреждены и минимизированы путем совершенствования и тестирования приложений компанией-разработчиком. Социология, в свою очередь, должна учитывать этот факт и избегать внесения неправомерных погрешностей в исследовательские результаты.

AB - В статье исследуются возможности Big Data (больших данных) в построении прогнозов, социальные сети как источник информации об обществе, а также рассматривается роль технологии больших данных в процессах обеспечения безопасности. Целью исследования является изучение возможности получения социально значимой информации посредством больших данных, в частности, по одному из аспектов экологической безопасности. Рассмотрены фундаментальные социологические теории, такие как теории общества риска У. Бека, Э. Гидденса, а также информационного общества, учитывающие особенности влияния новейших информационных технологий на общество, в том числе больших данных. На основе ряда исследований, систематизирующих подходы к определению больших данных, выводится авторское определение данного понятия. В работе использованы качественные методы, в частности контент-анализ. Анализ был произведен на примере предоставленного Комитетом по информатизации и связи города Санкт-Петербурга приложения «Инцидент-менеджмент». Эмпирическая база исследования — 16694 комментария на публичной странице губернатора Санкт-Петербурга Александра Беглова, полученные посредством программы на языке Python с использованием VK Api. В ходе исследования проанализированы комментарии пользователей на тему экологических рисков по районам Санкт-Петербурга, выявлены районы, подверженные экологическим рискам в наибольшей степени, а также источники этих рисков и субъекты ответственности за них. В результате проведенного исследования было сделано заключение, что неформальные средства коммуникации представителей исполнительной власти и граждан вызывают большой интерес в качестве источника социологической информации, исследуемого с помощью алгоритмов и методов анализа больших данных. Такой анализ помогает повысить уровень безопасности за счет снижения неопределенности и получения новых знаний об обществе. С другой стороны, исследователи выявили возможные социальные риски, связанные со сбором, хранением и применением больших данных. В частности, это риски внешнего вмешательства в работу приложения. На практике эти риски должны быть предупреждены и минимизированы путем совершенствования и тестирования приложений компанией-разработчиком. Социология, в свою очередь, должна учитывать этот факт и избегать внесения неправомерных погрешностей в исследовательские результаты.

KW - информация

KW - социальные медиа

KW - безопасность экологическая безопасность

KW - большие данные

KW - риск

KW - контент-анализ

KW - информационные технологии

M3 - статья

VL - 3

SP - 74

EP - 84

JO - Сибирский социум

JF - Сибирский социум

SN - 2587-8484

IS - 3

ER -