сегодня: 02.07.2022

[сделать стартовой]

Рубрики
Общество
Экономика
Политика
Спорт
Наука
Культура
Образование
Здравоохранение
Информационные технологии
Силовые структуры
Криминал
Происшествия
Экология
Недвижимость
Нск-риэлт
Байкал
Национальные проекты
Лес - богатство Сибири
Нефть и газ Сибири
Сибирский уголь
Научно-технический прогресс
Сибиряки
Мир вокруг нас
Интервью
Актуально

Сибирский федеральный округ
Наука и жизнь

Луна образовалась в результате ядерного взрыва


Видеокамеры для "супермена"


"Конец света" в прямом смысле слова


Земные океаны и атмосфера появились благодаря метеоритной бомбардировке


Солнце на Земле


Искусственный интеллект совсем рядом



ТОП-20 инженерных чудес света



Четвероногий друг


Новости Байкала

2021-04-22 07:00:00 /РИА "Сибирь" /Томск

Томские ученые используют искусственный интеллект для поиска связей сообществ в соцсетях





Технологию интеллектуального анализа веб-данных для обнаружения связей сообществ в социальных сетях разрабатывает в Томском политехническом университете ассистент отделения информационных технологий Анастасия Кайда. Технология будет полезна социологам и экономистам, например, для эффективной оценки общественного мнения. Этот проект поддержан стипендией Президента РФ молодым ученым, осуществляющим перспективные научные исследования и разработки по приоритетным направлениям модернизации экономики.

"Социальные сети - кладезь разнообразной информации о нашем обществе, но ее очень много и она крайне разнородная. Многие исследователи в разных странах ищут инструменты, как автоматически вычленять какую-то информацию, обнаруживать связи между сообществами людей. Инструментов анализа веб-данных сейчас существует уже очень много, но универсальной технологии нет, каждый раз приходится подстраиваться под конкретную задачу. Мы сфокусировались на анализе веб-данных для трекинга цифрового следа сообществ. Более простыми словами: мы разрабатываем технологию и программное обеспечение для обнаружения связей между сообществами. Анализируем мы открытые текстовые данные - это записи и комментарии в обществах", - рассказывает Анастасия Кайда.

Молодой ученый вместе с коллегами работает с открытыми данными в социальной сети "ВКонтакте".

"Текст - самый сложный класс данных для обработки из-за своей неструктурированности. Для него нужны специальные технологии анализа. В своих экспериментах мы сначала извлекаем данные, очищаем, например, от несущественных лексем (предлогов, союзов, междометий и так далее) и обрабатываем с помощью специальных алгоритмов - их разработка и является нашей главной задачей. Сейчас у нас уже есть набор таких алгоритмов. На выходе мы получаем набор метрик для текста, которые визуализируем. Получается картинка, наглядно демонстрирующая связи между разными сообществами в сети. По ней специалисты, например, социологи видят, как движется информация от сообщества к сообществу, с какой динамикой, какие идеи объединяют, казалось бы, разные группы", - поясняет Анастасия Кайда. 

Ученые провели серию экспериментов для тестирования разработанных алгоритмов и прототипа программного обеспечения. В самом крупном эксперименте они проанализировали посты за один год в более чем сотне сообществ. 

"На практике полученные данные могут использоваться для принятия решения в области социально-экономического развития территорий. Например, в сфере молодежной политики значимой может оказаться информация о динамике развития и связях волонтерских сообществ", - говорит ученый.

 

Источник: https://news.tpu.ru/news/2021/04/21/38221/



Cмотрите также:  Наука  Томская область
Архив
пн вт ср чт пт сб вск
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
 
Поиск по сайту
Сохраним Байкал!

Экологический кризис на Байкале: новый эпизод с сине-зелеными водорослями
Все о клещах

Новосибирские ученые: как уберечься от заболеваний, переносимых клещами

Планета Земля

2036 год: Апофеоз или Апокалипсис?


Катастрофы: возможность или неизбежность
О проекте Контакты Партнеры  
Rambler's Top100
Copyright © 2004-2021 РИА "Сибирь"
E-mail: rian@cn.ru
Телефон: 8(383) 214-20-12