• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Прикладной сетевой анализ

2017

Цель: исследование возможности создания прототипа средств обработки текстовых материалов, полученных в результате распознавания спонтанной речи или написанных пользователями социально-сетевых ресурсов.

Задачи:
  • Исследование существующих и разработка новых методов и средств анализа морфологических, грамматических, стилистических и контекстуальных отличий сетевых текстов от традиционной письменной речи;
  • Установление лексических, морфологических, синтаксические, идиосинкразические, контентно-специфические и структурные признаки, присущие сетевым текстам, и определить области их вариаций;
  • Исследование возможности повышения качества анализа тональности сетевых текстов.

Публикации по проекту:


Zakhlebin Igor. Junet: A Julia package for network research, in: Proceedings of the Eleventh International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2017). AAAI Press, 2017. P. 731-732.
Мальцева Д. В., Широканова А. А., Моисеев С. П., Брик Т. Сетевой анализ биографических интервью: возможности и ограничения // Телескоп: журнал социологических и маркетинговых исследований. 2017. № 1. С. 29-36.
Rustem M. Khayrullin, Makarov I., Zhukov L. E. Predicting Psychology Attributes of a Social Network User, in: Proceedings of the Fourth Workshop on Experimental Economics and Machine Learning (EEML 2017), Dresden, Germany, September 17-18, 2017 / Ed. by R. Tagiew, D. I. Ignatov, A. Hilbert, K. Heinrich, R. Delhibabu. Vol. 1968. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2017. P. 2-8.
Моисеев С. П. Концепты "масса" и "массовое поведение" в работах Б.А. Грушина // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2017. № 2. С. 233-245. doi
Zakhlebin Igor, Horvát E. Network signatures of success: Emulating expert and crowd assessment in science, art, and technology, in: Complex Networks & Their Applications VI Vol. 689. Springer, 2017. doi P. 437-449. doi