Статистическое оценивание субкультуры аниме
Автор: Аброськина А.М., Колпак Е.П.
Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal
Рубрика: Социологические науки
Статья в выпуске: 8-2 (83), 2023 года.
Бесплатный доступ
В работе приведены результаты социологического опроса большой группы молодежи поклонников культуры аниме. На основе анализа авторских статистических данных, с учетом статистических данных, опубликованных в открытых источниках определены основные статистические характеристики субкультуры: возрастная структура, уровень образования, динамика интернет запросов на просмотр тайтлов, распределение запросов по годам. В субкультуру включены и направления близкие к аниме: манга, ранобэ, маньхуа, комиксы. На основании полученных результатов предлагается модель, позволяющая оценить динамику роста числа поклонников аниме, продолжительность интереса к субкультуре.
Субкультура, интерес, устойчивость, моделирование, статистические данные, динамика, вероятностное распределение
Короткий адрес: https://sciup.org/170200316
IDR: 170200316 | DOI: 10.24412/2500-1000-2023-8-2-165-170
Список литературы Статистическое оценивание субкультуры аниме
- Проханов Д.М. Возникновение и развитие манга // МЕДИА альманах. - 2013. - С. 30-37.
- Наймушина А.Н. К истории распространения аниме в России // Социально-экономическое управление: теория и практика. - 2010. - №2. - С. 165-169. EDN: VOOMXZ
- Хасьянов В.Б., Зайцев А.С. Субкультура аниме как культурно-информационный феномен (на примере деятельности молодежных объединений Иркутской области) // Научный диалог. - 2014. - № 11 (35). - С. 75-88. EDN: TECENH
- Google Trends. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://trends.google.ru/home (дата обращения 30.07.2023).
- Возрастные предпочтения в выборе аниме как объекта сетевой коммуникации // StudBooks. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://studbooks.net/720754/psihologiya/vozrastnye_predpochteniya_vybore_anime_obekta_setevoy_kommunikatsii, (дата обращения 30.07.2023).
- Anime Recommendation engine: From Matrix Factorization to Learning-to-rank // Medium. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://towardsdatascience.com/anime-recommendation-engine-from-matrix-factorization-to-learning-to-rank-845d4a9af335 (дата обращения 30.07.2023).
- Моторная С.Е., Маховых Ю.А. Формирование этнической идентичности студентов высшей школы и деструктивные субкультуры K-Pop // Заметки ученого. - 2021. - № 4-1. - С. 277-283. EDN: SKKUOH
- Кривополенова С.Д., Гончарова А.Б. Программная реализация системы постановки предварительного диагноза // Процессы управления и устойчивость. - 2020. - Т. 7, № 1. - С. 153-157. EDN: AWKOGD
- Гончарова А.Б., Виль М.Ю. Имитационное моделирование лечения онкологического заболевания с использованием приложения MATLAB SIMBIOLOGY // Моделирование систем и процессов. - 2021. - Т. 14, № 3. - С. 90-96. EDN: TMTSTS
