Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/2717
Title: Big Data как источник социологической информации: пример анализа блога губернатора Петербурга
Other Titles: Big Data as a source of sociological information: the analysis of the blog by Saint Petersburg’s governor
Authors: Мальцева, А. В.
Матвеев, М. С.
Моисеева, М. Б.
Maltseva, A. V.
Matveev, M. S.
Moiseeva, M. B.
Keywords: большие данные; Siberian Socium; Сибирский социум; безопасность; экологическая безопасность; риск; контент-анализ; информационные технологии; информация; социальные медиа
Issue Date: 2019
Publisher: Тюменский государственный университет
Citation: 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 (Сибирский социум) / главный редактор В. Г. Немировский; заместитель главного редактора Г. Ф. Шафранов-Куцев; ответственный редактор В. В. Мельник. - Тюмень, 2019. - Том 3. - № 3(9). - С. 74-84.
Abstract: 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.
This article explores the possibilities of Big Data in forecasts and social networks as a source of information about society, as well as its role in security processes. The authors aim to study the possibility of obtaining socially significant information through Big Data, in particular, on one of the aspects of environmental safety. Fundamental sociological theories are considered, such as theories of the risk society by W. Beck and E. Giddens, as well as the information society (accounting for the peculiarities of the influence of the latest information technologies on society, including Big Data). Based on a number of studies systematizing approaches to the definition of Big Data, the authors derive their own. Using qualitative methods ( in particular, content analysis), the authors analyzed the example of the incident-management application provided by the Committee on Informatization and Communications of the City of Saint Petersburg. The empirical base of the study includes 16,694 comments on the public page of the governor of St. Petersburg Alexander Beglov, obtained through a program in Python and using VK Api. The study analyzes user comments on environmental risks in the districts of St. Petersburg, identifies areas that are most exposed to environmental risks, as well as the sources of these risks and the subjects of responsibility for them. The results show that informal means of communication between representatives of the executive branch and citizens are of great interest as a source of sociological information investigated using algorithms and methods for analyzing Big Data. Such analysis helps in increasing security by reducing uncertainty and gaining new knowledge about society. On the other hand, the researchers have identified possible social risks associated with collecting, storing, and using Big Data. In particular, these are the risks of external interference with the application. In practice, these risks should be prevented and minimized by improving and testing applications by the developing company. Sociology, in turn, must consider this fact and avoid introducing undue errors in the research results.
URI: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/2717
ISSN: 2587-8484
2587-6708
Appears in Collections:Сибирский социум (SIBERIAN SOCIUM)

Files in This Item:
File SizeFormat 
074_084.pdf732.28 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.