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

Измерение социальных процессов в политической сфере, бизнесе и обществе в целом с использованием инструментов сетевого анализа

Приоритетные направления развития: социология
2019

Цель работы

Реализация прикладных и фундаментальных исследований с применением сетевого анализа в области социальных наук с использованием традиционных разработок и новых инструментов, моделей и методов, разработанных в других областях научной деятельности .

Используемые методы

Математические методы анализа социальных сетей, которые в зависимости от целей и задач конкретного проекта могут подразумевать изучение эго-сетей или полных сетей, динамических сетей во времени, пространственных сетей, взвешенных сетей (с разными «зарядами» - положительными и отрицательными – связей), сетей с разными типами связей.

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 2018 г., а часть – новыми работами 2019 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 направлений (дисциплин) посредством количественного подхода, основанного на методах и алгоритмах, разработанных в наукометрических, библиометрических и информетрических исследованиях,

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

  • Политология: изучение политических процессов с помощью статистических методов,

  • Менеджмент и организационные исследования: изучение сетей в менеджменте, обследование формальных и неформальных структур групп и коллективов.

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 2020 году. По итогам Международной летней школы и специальных секций на конференциях EUSN и ARS, посвященных анализу сетей в науке, достигнута договоренность по подготовке специального выпуска по данной теме в журнале “Network Science” (один из ключевых в сфере сетевого анализа). 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, менеджмент, 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:


Inshakov I., Maltseva D. Biopolitics: Studying the Development of the Field Using SNA // Foucault Studies. 2019
Žnidaršxc A., Bagga A., Brezavšcek A., Maltseva D. The analysis of keywords in the field of green information systems and green information technology // Network Science. 2019
Maltseva D., Zurc J., Moiseev S. Mixed methods research: the development of the field // Journal of Mixed Methods Research. 2019
Zaytsev D., Talovsky N., Kuskova V., Khvatsky Gregory. The Entity Name Identification in Classification Algorithm: Testing the Advocacy Coalition Framework by Document Analysis (The Case of Russian Civil Society Policy), in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Lecture Notes in Computer Science, Revised Selected Papers / Ed. by W. M. van der Aalst, V. Batagelj, D. I. Ignatov, M. Y. Khachay, V. Kuskova, A. Kutuzov, S. Kuznetsov, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch, A. Napoli, P. M. Pardalos, M. Pelillo, A. Savchenko, E. Tutubalina. Vol. 11832. Cham : Springer, 2019. doi P. 276-288. doi
Zaytsev D., Kuskova V. Efficient Marketing Strategy: Application of Data Envelopment Analysis as an Optimization Tool, in: Proceedings - 25th ISSAT International Conference on Reliability and Quality in Design 2019. , 2019. P. 228-232.
Cugmas M., Žiberna A., Ferligoj A. Mechanisms generating asymmetric core-cohesive blockmodels // Metodoloski Zvezki. 2019. Vol. 16. No. 1. P. 17-41.
Kuskova V., Zaytsev D., Khvatskiy G., Lushnikova P. Cross-efficiency of international sanctions: Application of Data Envelopment Analysis and Network Methodology, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Kazan, Russia, July 17–19, 2019, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information Science Vol. 1086. Springer, 2020. doi
Grinkevich Y., Kuskova V., Shabanova M. Professional development programmes – why do universities need them? A case study from Russia // Perspectives: Policy and Practice in Higher Education. 2019. P.  - . doi
Mali F., Pustovrh T., Marjan C., Ferligoj A. The personal factors in scientific collaboration: views held by slovenian researchers // Corvinus Journal of Sociology and Social Policy. 2018. No. 10. P. 3-24. doi
Cugmas M., DeLay D., Žiberna A., Ferligoj A. Symmetric core-cohesive blockmodel in preschool children’s interaction networks // Plos One. 2019
Kuskova V., Zaytsev D. Clustering Based on Data Envelopment Analysis: Application to Management Research and Practice, in: Proceedings - 25th ISSAT International Conference on Reliability and Quality in Design 2019. , 2019. P. 142-145.
Градосельская Г. В., Щеглова Т. Е. Теоретические основы исследования информационных волн в социальных сетях // В кн.: УПРАВЛЕНИЕ РАЗВИТИЕМ КРУПНОМАСШТАБНЫХ СИСТЕМ MLSD'2019 / Под общ. ред.: С. Н. Васильев, А. Цвиркун. ИПУ РАН, 2019. С. 1196-1199.
Gradoselskaya G., Shcheglova T. Theoretical Foundation of Information Waves Investigation in Social Networks, in: 2019 Twelfth International Conference "Management of large-scale system development" (MLSD). M. : IEEE, 2019. P. 1-3. doi
Градосельская Г. В., Щеглова Т. Е., Карпов И. А. Картирование политически активных групп в Фейсбуке: динамика 2013-2018 гг. // Вопросы кибербезопасности. 2019. Т. 4. № 32. С. 94-104. doi
Kuskova V., Khvatsky Gregory, Zaytsev D., Talovsky N. Multilevel exponential random graph models application to civil participation studies, in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Lecture Notes in Computer Science, Revised Selected Papers / Ed. by W. M. van der Aalst, V. Batagelj, D. I. Ignatov, M. Y. Khachay, V. Kuskova, A. Kutuzov, S. Kuznetsov, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch, A. Napoli, P. M. Pardalos, M. Pelillo, A. Savchenko, E. Tutubalina. Vol. 11832. Cham : Springer, 2019. doi P. 265-275. doi
Моисеев С. П. Грушинский концепт "масса" в новую эпоху: сеть, рой, множество и племя // В кн.: Открывая Грушина Т. 5. М. : Факультет журналистики МГУ, 2019. С. 199-214.