Перспективы использования данных электронных социальных сетей для анализа университетских сообществ

В статье рассмотрены методологические подходы к анализу сетевого ландшафта сообществ, аффилированных с университетами, а также информационно-коммуникационного пространства внутри данных сообществ. Авторами разработана методика автоматизированного сбора открытых данных о сообществах и их администраторах университетских сообществ в социальной сети «ВКонтакте», разработана типология университетских сообществ, которая позволяет их классифицировать по четырем критериям: уровню организации сообщества, направлению деятельности, виду деятельности, способу управления, проведена кластеризация сообществ по размеру аудитории и продолжительности функционирования. Сделаны выводы о перспективах использования данных электронных социальных сетей для анализа университетских сообществ и возможности кластеризации публикуемого контента.

The article considers methodological approaches to analyzing the network landscape of university-affiliated communities, as well as the information and communication space within these communities. The article develops a methodology of automated collection of open data on communities and their administrators of university communities in VKontakte, a social networking service. It explores a typology of university communities, which allows classifying them according to four criteria: the level of community organization, the direction of activity, the type of activity, and the method of management. The article also clusters communities by the size of the audience and the duration of functioning. The authors draw conclusions about the prospects of using electronic social networking data for the analysis of university communities and the possibility of clustering the published content.

Авторы
Издательство
Институт всеобщей истории РАН, Государственный академический университет гуманитарных наук, ООО "Интеграция: Образование и Наука"
Номер выпуска
12-2
Язык
Russian
Статус
Published
Том
15
Год
2024
Организации
  • 1 МГУ им. М. В. Ломоносова
  • 2 Российский университет дружбы народов
Ключевые слова
big Data; data sources; social networks; university; network communities; university communities; student communities; Большие Данные; источники данных; социальные сети; вуз; сетевые сообщества; университетские сообщества; студенческие сообщества
Цитировать
Поделиться

Другие записи

Avatkov V.A., Apanovich M.Yu., Borzova A.Yu., Bordachev T.V., Vinokurov V.I., Volokhov V.I., Vorobev S.V., Gumensky A.V., Иванченко В.С., Kashirina T.V., Матвеев О.В., Okunev I.Yu., Popleteeva G.A., Sapronova M.A., Свешникова Ю.В., Fenenko A.V., Feofanov K.A., Tsvetov P.Yu., Shkolyarskaya T.I., Shtol V.V. ...
Общество с ограниченной ответственностью Издательско-торговая корпорация "Дашков и К". 2018. 411 с.