Перспективы изучения социальных медиа посредством компьютерного анализа

Автор: Олешкова Анна Михайловна

Журнал: Общество: социология, психология, педагогика @society-spp

Рубрика: Социология

Статья в выпуске: 11, 2020 года.

Бесплатный доступ

В работе рассматривается феномен больших данных в контексте анализа социальных медиа как актуального источника, позволяющего изучать разные аспекты современного общества. Актуализируется роль автоматизации процедуры контент-анализа в двух аспектах. С одной стороны, применение данного метода является необходимым для сбора и интерпретации большого объема качественных данных, что является трендом междисциплинарных исследований. С другой стороны, значимость использования метода очевидна при обращении к такому источнику, как социальные медиа. Именно последние позволяют решать широкий спектр исследовательских задач - от развития маркетингового таргетирования до изучения сознания посредством лингвистики, философии и социологии языка. Предлагаются способы и принципы исследования социальных медиа с позиции социологического знания и междисциплинарных тенденций; раскрывается метод контент-анализа с точки зрения перспектив его использования в социально-гуманитарном знании с применением ресурсов компьютерной обработки данных; показаны ограничения метода и предложены способы организации качественных исследований на материалах социальных медиа с учетом разного программного обеспечения.

Еще

Большие данные, контент-анализ, качественные исследования данных, интеллектуальный анализ текста, социальные медиа, социальные сети, программное обеспечение для анализа качественных данных

Короткий адрес: https://sciup.org/149133435

IDR: 149133435   |   DOI: 10.24158/spp.2020.11.4

Список литературы Перспективы изучения социальных медиа посредством компьютерного анализа

  • Kaplan A.M., Haenlein M. Users of the World, Unite! The Challenges and Opportunities of Social Media // Business Horizons. 2010. Vol. 53, iss. 1. P. 59-68. DOI: 10.1016/j.bushor.2009.09.003
  • Kitchin R. Big Data, New Epistemologies and Paradigm Shift // Big Data & Society. 2014. Vol. 1, iss. 1. P. 1-12. DOI: 10.1177/2053951714528481
  • Sunday Ch.E. Division for Postgraduate Studies (DPGS) Post-graduate Enrolment and Throughput Program (PET) // SCRIBD [Электронный ресурс]. URL: https://ru.scribd.com/document/420789502/The-role-of-theory-in-research-pdf (дата обращения: 19.11.2020)
  • Bridging Big Data and Qualitative Methods in the Social Sciences: a Case Study of Twitter Responses to High Profile Deaths by Suicide / D. Karamshuk, F. Shaw, J. Brownlie et al. // ScienceDirect. 2017. Vol. 1. P. 33-43. DOI: 10.1016/j.osnem.2017.01.002
Статья научная