• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Версия для слабовидящихЛичный кабинет сотрудника ВШЭПоиск

Прикладные сетевые исследования в эпоху больших данных и новых технологических разработок

Приоритетные направления развития: гуманитарные науки
2018
Руководитель: Кускова Валентина Викторовна, Вассерман Стэнли Шолом

Цель работы

Разработка методов и моделей для работы с сетевыми данными ( в т.ч. для работы с большими и темпоральными сетями) и их тестирование в рамках прикладных исследовательских проектов сотрудников лаборатории – по направлениям социологии, политологии, менеджмента, компьютерных наук.

Используемые методы

Математические методы прикладного сетевого анализа, созданные специально для анализа больших и темпоральных (динамически изменяющихся во времени) сетевых данных, а также новые технологические разработки, позволяющие выполнять работу с данными (сбор, чистка, анализ) наиболее эффективным образом.

Эмпирическая база исследования

Данные, собранные сотрудниками лаборатории в рамках своих направлений исследований – вторичные из открытых источников или собранные с помощью специально разработанных инструментов (статистика, библиографические данные, данные социальных сетей); первичные, собранные в рамках массовых опросов. Каждому отдельному проекту соответствует своя (в ряде случаев уникальная) информационная база исследования.

Результаты работы

Особенностью работы Международной лаборатории является прикладной характер исследований. В лаборатории одновременно ведется ряд исследовательских проектов в разных дисциплинарных направлениях (социологии, политологии, менеджменте, и пр.), тематически не имеющих отношения друг к другу, но объединенных использованием общей методологии сетевого анализа (в т.ч. новых методов, разработанных в лаборатории). В связи с этим результатами проекта выступает ряд отдельных исследований на разных стадиях разработки, часть которых является продолжением исследований 2017 г., а часть – новыми работами 2018 г.

Как и прежде, методологические разработки в данном проекте выполнялась в рамках отдельных дисциплинарных направлений. По тематике проекты сотрудников можно разделить на следующие тематические группы: 

  • Социология науки: изучение научных коллективов через анализ библиометрических данных и анализ текстовой информации,

  • Социология медиа и массового поведения: изучение распространения информации и поведения индивидов в онлайн среде,

  • Политология: изучение политических процессов с помощью статистических методов,

  • Организационные исследования: изучение формальных и неформальных групп и коллективов,

  • Исследования в области компьютерных наук: использование нейронных сетей и искусственного интеллекта.

Кроме содержательных задач, исследовательские проекты были нацелены на решение ряда задач методологического характера, связанных с  построением и разработкой новых инструментов, моделей и методов сетевого анализа, а также их применением и тестированием на различных базах данных в прикладных исследованиях.

Каждый исследовательский проект имеет свою методологию, в зависимости от дисциплины. Вместе с тем, общим для всех исследований является применение методологии анализа социальных сетей, которая, в зависимости от целей и задач конкретного проекта, может подразумевать изучение эго-сетей или полных сетей, динамических (темпоральных), пространственных, взвешенных сетей и сетей с разными типами связей.

Результатом общего проекта лаборатории стал ряд публикаций в ведущих международных журналах в области анализа социальных сетей, социальных и компьютерных наук; статьи по проведенным исследованиям также готовятся к публикации в 2019 году. Регулярное обсуждение исследований проводилось в рамках еженедельных семинаров лаборатории. Результаты исследовательских проектов были представлены академическому и бизнес-сообществу в рамках мероприятий, проводимых (в т.ч. и при непосредственном участии лаборатории) за рубежом и в России.

Результаты исследований могут быть полезны как исследователям, применяющим сетевые методы анализа данных, так и ученым, работающим в таких дисциплинарных областях как социология, политология, менеджменте, компьютерные науки.

Степень внедрения, рекомендации по внедрению или итоги внедрения результатов НИР

Степень внедрения каждого исследовательского проекта варьируется и зависит от его цели. Реализованные проекты могут быть достаточно быстро внедрены исследователями и практиками в области социологии, менеджмента, политологии, компьютерных наук, поскольку их результаты опубликованы в научных изданиях.

Публикации по проекту:


Karpov I., Kozhevnikov M., Kazorin V., Nemov N. Entity Based Sentiment Analysis Using Syntax Patterns and Convolutional Neural Network, in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Proceedings of the Annual International Conference “Dialogue” (2016). Moscow : Изд-во РГГУ, 2016. С. 225-236. 
Fenogenova A., Karpov I., Kazorin V. A General Method Applicable to the Search for Anglicisms in Russian Social Network Texts, in: Proceedings of the Artificial Intelligence and Natural Language AINL FRUCT 2016 Conference, Saint-Petersburg, Russia, 10-12 November 2016. St. Petersburg : FRUCT Oy, 2016. С. 31-36. 
Kuskova V., Artyukhova E., Kamalov R., Danilova D. Organizational networks revisited: relational predictors of Organizational Citizenship Behavior, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 5th International Conference, AIST 2016, Yekaterinburg, Russia, April 7-9, 2016, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information Science. Switzerland : Springer, 2017. С. 108-117. 
Maltseva D., Karpov I. Network studies in Russia: from articles to the structure of a research community, in: Models, Algorithms, and Technologies for Network Analysis. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics.: Springer, 2017. С. 259-277. 
Fenogenova A., Karpov I., Kazorin V., Lebedev I. Comparative Analysis of Anglicism Distribution in Russian Social Network Texts, in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies. International Conference "Dialogue 2017" Proceedings. Moscow : Изд-во РГГУ, 2017. С. 65-74. 
Littrell R., Kuskova V. Explicit preferred leader behaviours across cultures: Instrument development and validation // Journal of Management Development. 2018. Vol. 37. No. 3. P. 243-257. doi
Мальцева Д. В. Люблянская школа сетевого анализа: заметки социолога // Социологические исследования. 2018. № 5. C. 154-156. doi
Мальцева Д. В., Моисеев С. П. Сетевой анализ биографических интервью: кейс Т.И. Заславской // Телескоп: журнал социологических и маркетинговых исследований. 2018. № 2(128). C. 15-24. 
Мальцева Д. В. Сетевой подход как феномен социологической теории // Социологические исследования. 2018. № 4. C. 3-14. doi
Gradoselskaya G., Shcheglova T., Karpov I. Information Waves on Social Networks: Problematization, Definition, Distribution Mechanisms, in: 2018 Eleventh International Conference "Management of large-scale system development" (MLSD-2018). Moscow : IEEE, 2018. С. 1-4. 
Zaytsev D., Drozdova D. Mapping Paradigms of Social Sciences: Application of Network Analysis, in: Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. Cham : Springer, 2018. С. 235-253. 
Kalinina M., Kuskova V., Kuznetsov V. Fourty Years of Network Science: Analysis of Journal Contribution to the Field, in: Supplementary Proceedings of the 7th International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST-SUP 2018), Moscow, Russia, July 5-7, 2018. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2018. С. 155-160. 
Kostyakova N., Karpov I., Makarov I., Zhukov L. E. Commercial Astroturfing Detection in Social Networks, in: Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. Cham : Springer, 2018. С. 309-318. 
Laptsuev R., Ananyeva M., Meinster D., Karpov I., Makarov I., Zhukov L. E. Information Propagation Strategies in Online Social Networks, in: Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. Cham : Springer, 2018. С. 319-328. 
Rajput N. S., Deogune M., Mishra A., Kumar A., Makarov I. A Novel Autonomous Taxi Model for Smart Cities, in: Proceedings of 4th IEEE World Forum on Internet of Things WF-IoT 2018. New York : IEEE Computer Society, 2018. С. 625-628. 
Makarov I., Gerasimova O., Sulimov P., Zhukov L. E. Application of Graph Embedding to Constructing Graph-based Recommender System, in: Proceedings of WebSci’18 Main Conference Poster Session. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2018. С. 1-2. 
Makarov I., Alisa K., Vladimir A. Fast Semi-dense Depth Map Estimation, in: Proceedings of the 2018 ACM ICMR Workshop on Multimedia for Real Estate Tech. New York : Association for Computing Machinery (ACM), 2018. С. 18-21. 
Makarov I., Diana P., Anastasia F. Improving Picture Quality with Photo-Realistic Style Transfer, in: Proceedings of 15th International Conference, ICIAR 2018, Póvoa de Varzim, Portugal, June 27–29, 2018. Berlin : Springer, 2018. С. 47-55. 
Makarov I., Gerasimova O., Sulimov P., Zhukov L. E. Recommending Co-authorship via Network Embeddings and Feature Engineering: The case of National Research University Higher School of Economics, in: Proceedings of the 18th ACM/IEEE on Joint Conference on Digital Libraries. New York : Association for Computing Machinery (ACM), 2018. С. 365-366. 
Makarov I., Alisa K., Vladimir A. Sparse Depth Map Interpolation using Deep Convolutional Neural Networks, in: Proceedings of 2018 41st International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). New York : IEEE, 2018. С. 1-5. 
Makarov I., Alisa K., Vladimir A. Super-resolution of interpolated downsampled semi-dense depth map, in: Proceedings of the 23rd International ACM Conference on 3D Web Technology. New York : Association for Computing Machinery (ACM), 2018. С. 1-2. 
Makarov I., Pavel P., Roman K. Voronoi-based Path Planning based on Visibility and Kill/Death Ratio Tactical Component, in: Supplementary Proceedings of the 7th International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST-SUP 2018), Moscow, Russia, July 5-7, 2018. Aachen : CEUR Workshop Proceedings, 2018. С. 129-140. 
Milekhina A., Artyukhova E., Kuskova V. Organizational networks revisited: Predictors of headquarters-subsidiary relationship perception, in: Proceedings of Analysis of Images, Social Networks and Texts – 7th International Conference, AIST 2018, Moscow, Russia, July 5-7, 2018, Revised Selected Papers. Lecture Notes in Computer Science. Berlin : Springer, 2018. С. 39-50. 
Mikhaylova O., Gradoselskaya G., Kharlamov A. Social Network Analysis of the Functional Meaning of the Term “Digital Economy”, in: 2018 Eleventh International Conference "Management of large-scale system development" (MLSD-2018). Moscow : IEEE, 2018. С. 1-3. 
Fenogenova A., Kazorin V., Karpov I., Krylova T. Automatic morphological analysis on the material of Russian social media texts, in: CLLS 2018. Computational Linguistics and Language Science. Proceedings of the Workshop on Computational Linguistics and Language Science. Moscow, Russia, April 25, 2018.: CEUR Workshop Proceedings, 2018. 
Kharlamov A. A., Gradoselskaya G., Dokuka S. Dynamic Semantic Network Analysis of Unstructured Text Corpora, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 6th International Conference, 2017, Revised Selected Papers. Cham : Springer, 2018. С. 392-403. 
Zaytsev D. The riven policy style of a post-empire state: the case of Russia, in: Policy Styles and Policy-Making. Exploring the Linkages. London : Routledge, 2018. С. 289-311. 
Мальцева Д. В., Моисеев С. П. Сетевой анализ биографических интервью: кейс Т.И. Заславской, in: Смыслы жизни российской интеллигенции. Москва : РГГУ, 2018. С. ---.