Digital Sociology

И. Л. Мусабиров, П. В. Окопный

Цифровая социология

Подраздел социальной науки, сфокусированный на исследовании цифровых медиа.

Области исследований

  • SNS (Social Network Sites):
    • Vk, facebook, ok, g+
    • Livejournal, medium
    • Twitter
    • Linkedin
    • и другие
  • QA: Stackexchange, Quora
  • Внутриигровые сообщества

Инструментальные направления

  • Data Science
  • Computational Social Science
  • Human-Computer Interaction (user behaviour research)

Исследования виртуального пространства

Вопросы:

  • Где и как брать данные?
  • Как хранить данные?
  • Как обрабатывать данные?

Как брать данные? Социальные сети

Как брать данные? Веб-сайты

  • Grabbing/Scraping
    • Необходимо учиться программированию
  • Kimonolabs
    • Сервис для превращения сайта в API

Как брать данные? Публичные данные

Data Science

DS: Примеры

DS: Интересные направления

Computational Social Science

Методы и модели из Computer Science и математики в социальных науках

(Не обязательно Big Data, Возможны не Data-driven модели)

Источники:

CSS: Интересные направления

  • Имитационное моделирование. Complex (Adaptive) Systems
  • Соцсетевой анализ
  • Вычислительные теория игр и дизайн механизмов

Reading lists:

CSS: Примеры

CSS: Моделирование

Netlogo - среда для агентного моделирования.

Рассмотрим примеры.

Наука как сервис

Что возникает на стыках? Понимание (=наука), применение (=продукт)

Примеры продуктов

Как включиться в игру?

Нужно анализировать (=ковырять, разбирать, пересобирать) с разных сторон реальные системы и исследования.

Джентльменский набор

  • Математика и статистика
  • Systems Thinking/Computational Thinking/Problem Solving
  • Технологии работы с (большими и маленькими) данными: Data Analysis/Data Science

Data Technology Toolbox

  • Scientific Programming (Программирование с данными)
  • Data Analysis (Прикладная статистика)
  • Data Technologies (Обработка данных: Базы данных, процессинг файлов, парсинг текстов, параллельная обработка, сетевые данные)
  • Statistical Modelling (Многие курсы кафедры МиТСИ, факультативы)
  • Data Mining and Machine Learning
  • Data Mining Applications (Social Networks, Text Mining, …), CSS Applications (Simulations, …)

Scientific Programming in R (I)

  • R: язык и среда стат. вычислений
    • свободный (и бесплатный)
    • язык выбора проф. статистиков
    • приличная часть новых стат. методов доступна в виде пакетов R
    • не самый простой :-(

RStudio: Shiny

Инструмент для создания интерактивных (научных) веб-приложений.

Примеры: