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

Распространение социально-политических новостей в русскоязычной онлайновой социальной сети

Руководитель проекта:  Кольцов С.Н.
Исполнители проекта:  Докука С, Пашахин С., Кольцов М., Ковалева А.

2018 - 2020 года.

Проект поддержан грантом РФФИ, №18-011-00997

Цель данного исследования – идентифицировать механизмы распространения профессионально производимых социально-политических новостей в русскоязычной онлайновой социальной сети (на примере ВКонтакте). В исследовании рассматривается, какие свойства самих новостей, пользователей и топологии сети влияют на этот процесс, и какие из них способствуют образованию информационных каскадов. Планируемый результат исследования – модель, описывающая параметры таких каскадов, и знание о вкладе разных факторов в их образование. Исследование проводится на большом массиве текстовых и пользовательских данных из ВКонтакте с применением диффузионных математических моделей и методов автоматического анализа текстов. В работе впервые изучается распространение полнотекстовых профессиональных новостей (а не твитов) и впервые ставится вопрос о том, какие факторы влияют на решение пользователей дополнять смысл новостей своими высказываниями. Исследование уникально для русскоязычных социальных сетей, где новостные каскады еще не изучались. Актуальность такого исследования очевидна из возрастающей роли социальных сетей в распространении новостей, всё больше влияющих на поведение больших групп населения. Понимание механизмов диффузии новостей в сетях может способствовать более эффективному управлению новостными потоками как с целью пресечения распространения вредоносного контента (например, дезинформации), так и с целью донесения до аудиторий социально полезной информации.

В данной работе предполагается исследование 12 телевизионных каналов, представленных в социальной сети ВК.  В рамках первого года исследования, будет осуществлен сбор данных из ВК, а также будет проведено тематическое моделирование контента каналов, с целью определения сходства – различия новостного потока телевизионных каналов. Также планируется проведение сентимент анализа постов и комментарий к ним и проведение кластерного анализа подписчиков новостных каналов.


 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.