Большие данные в исследованиях политических процессов

Елена Викторовна Бродовская

Анна Юрьевна Домбровская

В учебном пособии раскрываются теоретико-методологические и  методические аспекты больших данных как метода анализа политических процессов по цифровым маркерам. Раскрываются основы и типы киберметрического анализа как способа изучения больших данных. Показаны особенности таких методов интеллектуального поиска цифровых маркеров политических процессов в  интернет-контенте, как Predictor Mining, Data Mining, проанализированы эвристические и  методические основы этих методов социального компьютинга. Представлены образцы разработки поисковых запросов и техник киберметрии с применением онлайн-сервисов для мониторинга социальных медиа. Приведены и проанализированы конкретные примеры киберметрических исследований в  сфере изучения политических процессов по  цифровым следам. Приводятся задания для самостоятельного освоения студентами техники применения больших данных в  анализе политических процессов. Рекомендуется магистрантам направлений «Интернет-технологии в политике и управлении», «Политическое прогнозирование и проектирование» и аспирантам направления обучения «Политология», преподавателям высшей школы, читающим предметы, связанные с оценкой роли Интернета в современных реалиях, ученым, исследующим проблемы интернет-коммуникации с применением киберметрического анализа.

Е. В. Бродовская, А. Ю. Домбровская

Большие данные в исследовании политических процессов Учебное пособие

Введение

Появление в конце XX в. интернет-коммуникации и ее интенсивное развитие оказало колоссальное воздействие на все сферы жизнедеятельности общества. С одной стороны, киберпространство предложило новый способ социального поведения людей, в том числе гражданского и политического участия. С другой – интернет-технологии обеспечили возможность аккумулирования цифровых «следов» поведения пользователей. Эти данные, идущие от поисковых систем, социальных медиа, мессенджеров, сенсорных устройств, огромные по объему и собираемые специальными машинами, называют большими данными – Big Data. Большие данные обладают рядом особых свойств:

– большим объемом, который несовместим с хранением на персональном компьютере;

– большой скоростью производства;

– содержательным многообразием;

– хаотичностью, неструктурированностью;

– гибкостью (совместимостью, подстраиваемостью под различные базы данных);

– корреляционностью.

Вместе с тем величина больших данных – это не главное в определении этого понятия. Основное – это природа их формирования. Большие данные создаются без исследовательского участия, это неспровоцированная информация, это автоматически сгенерированные данные о фактах социального поведения, которые невозможно обработать имеющимися сегодня пакетами для статистической обработки данных.

Большие данные впервые в истории прикладного политического анализа поставили вопрос о том, что основная проблема – не сбор информации, так как большие данные – это уже аккумулированный огромный массив постоянно пополняемой информации, вопрос заключается в способах анализа неструктурированных данных.

Вполне очевидно, что Big Data, этот глобальный массив социальной информации, представляет собой объект исследования большого числа научных дисциплин. Интегральной областью, изучающей взаимодействие информационных, политических, социальных и духовных процессов, является социальный компьютинг. Его основной метод – киберметрический анализ, который позволяет аккумулировать большие данные и анализировать репрезентированные в интернет-контенте цифровые маркеры политических процессов.

Для современного профессионала в сфере гуманитарного знания, и прежде всего политолога, реализующего интернет-технологии в политике и управлении (социально-медийную аналитику, технологии создания и продвижения онлайн-сетевых политических и коммерческих брендов и т. д.), весьма важной компетенцией служит умение применить техники киберметрии для оценки состояния и выявления тенденций в развитии политических процессов по цифровым маркерам. Н