Российская социология в условиях цифровизации общества: результаты анализа корпуса научных текстов
- Авторы: Смирнов А.В.1
-
Учреждения:
- Институт социально-экономических и энергетических проблем Севера ФИЦ Коми НЦ УрО РАН
- Выпуск: № 4 (2023)
- Страницы: 39-50
- Раздел: Статьи
- URL: https://journal-vniispk.ru/0132-1625/article/view/141281
- DOI: https://doi.org/10.31857/S013216250022128-3
- ID: 141281
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Только для подписчиков
Аннотация
На массиве публикаций по восьми ведущим социологическим журналам за период с 2000 г. по 2021 г. методами анализа текстов изучаются особенности влияния цифровизации общества на социологию. Частотный анализ 13,8 тыс. научных текстов позволил отследить введение в научный оборот концептов, связанных с цифровизацией. Выявлялись различия между журналами. Изучался опыт использования цифровых социальных платформ в качестве источника данных и объекта осмысления для социологии. Исследование показало, что социологи к ним обращаются все чаще: если с 2010 по 2012 г. они упоминались только в 2,7% публикаций, то с 2019 по 2021 г. – почти в каждой пятой. Исследование подтвердило, что благодаря внедрению новых цифровых технологий возрастает частота использования и сложность применяемого социологами программного инструментария. Было установлено, что с 2015 г. возрастает число исследований, авторы которых разрабатывают собственные алгоритмы сбора и анализа данных. Обозначены перспективы исследования закономерностей развития социологической науки методами корпусной лингвистики.
Об авторах
Андрей Владимирович Смирнов
Институт социально-экономических и энергетических проблем Севера ФИЦ Коми НЦ УрО РАНСыктывкар, Россия
Список литературы
- Богданов М.Б., Смирнов И.Б. Возможности и ограничения цифровых следов и методов машинного обучения в социологии // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2021. № 1. С. 304–328. doi: 10.14515/monitoring.2021.1.1760.
- Булычева Е.Е., Мальцева Д.В. Выделение актуальных тематик в социологии: взгляд сквозь призму анализа сети цитирований // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2020. № 6. С. 113–140. doi: 10.14515/monitoring.2020.6.971.
- Бызов А.А. Интеллектуальный анализ текстов в социальных науках // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2019. № 49. С. 131–160.
- Губа К.С. Быть главным журналом в российской социологии: когда миссия имеет значение // Экономическая социология. 2019. Т. 20. №. 4. С. 14–38. doi: 10.17323/1726-3247-2019-4-14-38.
- Дудина В.И. «Пересборка социологии»: цифровой поворот и поиски новой теоретической оптики // Социологические исследования. 2021. № 11. С. 3–11. doi: 10.31857/S013216250016829-4.
- Дудина В.И. Цифровые данные – потенциал развития социологического знания // Социологические исследования. 2016. № 9. С. 21–30.
- Дудина В.И., Юдина Д.И. Извлекая мнения из сети Интернет: могут ли методы анализа текстов заменить опросы общественного мнения? // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2017. № 5. С. 63–78. doi: 10.14515/monitoring.2017.5.05.
- Журавлёва Е.Ю. Эпистемический статус цифровых данных в современных научных исследованиях // Вопросы философии. 2012. № 2. С. 113–123.
- Кинчарова А.В., Соколов М.М. Исследовательские практики российских социологов // Социологические исследования. 2015. № 6. С. 58–68
- Колозариди П.В., Макушева М.О. Интернет как проблемное поле социальных наук // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2018. № 1. С. 1–11. doi: 10.14515/monitoring.2018.1.01.
- Смирнов А.В. Цифровое общество: теоретическая модель и российская действительность // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2021. № 1. С. 129-153. doi: 10.14515/monitoring.2021.1.1790.
- Смирнов В.А. Новые компетенции социолога в эпоху больших данных // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2015. № 2. С. 44–54. doi: 10.14515/monitoring.2015.2.04.
- Соколов М.М. Академические репутации в российской социологии: опыт измерения // Социологические исследования. 2021. № 3. С. 44–56. doi: 10.31857/S013216250013728-3.
- Срничек Н. Капитализм платформ. 2-е изд. М.: ВШЭ, 2020.
- Татарова Г.Г., Кученкова А.В. «Методная» проблематика на страницах журнала «Социологические исследования» (2000–2018) // Социологические исследования. 2020. № 7. С. 47–56. doi: 10.31857/S013216250009486-7.
- Толстова Ю.Н. Социология и компьютерные технологии // Социологические исследования. 2015. № 8. С. 3–13.
- Billari F., Zagheni E. Big Data and population processes: A revolution? // SIS 2017. Statistics and data science: new challenges, new generations. Florence: Firenze University Press, 2017. P. 167–178. doi: 10.36253/978-88-6453-521-0.
- Boullier D. Big data challenges for the social sciences: from society and opinion to replications // ISA eSymposium for Sociology. 2017. Vol. 7 (2). URL: https://www.boullier.bzh/wp-content/uploads/EBul-Boullier-Jul2017.pdf (дата обращения: 01.06.2022).
- Brayne S. Big data surveillance: The case of policing // American Sociological Review. 2017. Vol. 82 (5). P. 977–1008. doi: 10.1177/0003122417725865.
- Christin A. Counting Clicks: Quantification and Variation in Web Journalism in the United States and France // American Journal of Sociology. 2018. Vol. 123 (5). P. 1382–1415. doi: 10.1086/696137.
- Dimaggio P., Hargittai E. From the ‘digital divide’ to ‘digital inequality’: Studying Internet use as penetration increases. Working Paper #15. Princeton University: Center for Arts and Cultural Policy Studies, 2001.
- Golder S.A., Macy M.W. Digital footprints: opportunities and challenges for online social research // Annual Review of Sociology. 2014. Vol. 40 (1). P. 129–152. doi: 10.1146/annurev-soc-071913-043145.
- Ignatow G. Theoretical foundations for digital text analysis // Journal for the Theory of Social Behaviour. 2015. Vol. 46 (1). P. 104–120. doi: 10.1111/jtsb.12086.
- Katzenbach C., Bächle T.C. Defining concepts of the digital society // Internet Policy Review. 2019. Vol. 8 (4). doi: 10.14763/2019.4.1430.
- Kitchin R. Big data, new epistemologies and paradigm shifts // Big Data & Society. 2014. Vol. 1 (1). P. 1–12. doi: 10.1177/2053951714528481.
- Korobov M. Morphological analyzer and generator for Russian and Ukrainian languages // International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts. Cham: Springer, 2015. P. 320–332.
- Lazer D., Radford J. Data ex machina: Introduction to big data // Annual Review of Sociology. 2017. Vol. 43 (1). P. 19–39. doi: 10.1146/annurev-soc-060116-053457.
- Lupton D. Digital sociology. London, New York: Routledge, 2015.
- Zinn J.O. The UK at risk. A corpus approach to social change 1785–2009. Cham: Palgrave Macmillan, 2020. doi: 10.1007/978-3-030-20238-5.
