Эвристический потенциал искусственного интеллекта в анализе социальных сетей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Искусственный интеллект – важная часть современной жизни. ИИ существует для того, чтобы улучшать жизнь и высвобождать время и ресурсы для задач, которые требуют продуманных усилий со стороны человека. Появление искусственного интеллекта (ИИ) создало новые возможности для анализа данных такого современного феномена, как социальные сети, предлагая анализ и понимание динамики онлайн-сообществ и настроений пользователей. Социальные сети – это область, в которой ИИ процветает. Интернет пользователи используют социальные сети для общения, поиска информации, покупок и даже работы. Соцсети также предоставляют огромный объем данных, который может быть использован для анализа социальных процессов и поведения людей. Однако объем данных так велик, что его обработка и анализ становится трудоемким и затратным процессом. Искусственный интеллект может помочь в решении этой проблемы. Статья посвящена исследованию роли искусственного интеллекта в анализе социальных сетей, освещаются возможности ИИ и проблемы, рассматриваются различные методы анализа и сбора данных, такие как социальное прослушивание, обработка естественного языка, а также система автоматической классификации контента. Использование эвристического подхода к данной проблематике, основанного на ИИ, помогает существенно ускорить процесс обработки данных и снизить затраты на анализ, который выполнялся бы ручным трудом. В результате установлено, что искусственный интеллект имеет большой эвристический потенциал в анализе социальных сетей. Его способность анализировать огромные объемы данных, распознавать паттерны и выявлять тенденции в данных, а также автоматизировать задачи управления социальными медиа делает его ценным инструментом для понимания тенденций и поведения пользователей в социальных сетях. 

Об авторах

Максим Сергеевич Горемыко

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

Автор, ответственный за переписку.
Email: Gmdrem@gmail.com
ORCID iD: 0009-0006-4570-6623
Россия, г. Саратов, ул. Астраханская, 83

Список литературы

  1. Смолин Д. В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. М. : Физматлит, 2004. 208 с.
  2. Бруссард М. Искусственный интеллект. Пределы возможного. М. : Альпина нон-фикшн, 2020. 362 с.
  3. Эндрю М. Реальная жизнь и искусственный интеллект // Новости искусственного интеллекта. 2000. № 1–2. С. 93–101. EDN: CXIQTP
  4. Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта : учеб. пособие для вузов. М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. 352 с.
  5. Рассел С., Норвинг П. Искусственный интеллект. Современный подход / пер. с англ. и ред. К. А. Птицына. М. : ИД «Вильямс», 2006. 1408 с.
  6. Коршунов А., Белобородов И., Бузун Н., Аванесов В., Пастухов Р., Чихрадзе К., Козлов И., Гомзин А., Андрианов И., Сысоев А., Ипатов С., Филоненко И., Чуприна К., Турдаков Д., Кузнецов С. Анализ социальных сетей: методы и приложения // Труды Института системного программирования РАН. 2014. Т. 26, №. 1. С. 439–456. https://doi.org/10.15514/ ISPRAS-2014-26(1)-19
  7. Большие данные в социальных и гуманитарных науках : сб. обзоров и рефератов / отв. ред. Е. Г. Гребенщикова. М. : ИНИОН РАН, 2019. 194 с. (Наука, образование, технологии). EDN: OLWKKQ
  8. Маркус Г., Дэвис Э. Искусственный интеллект: Перезагрузка. Как создать машинный разум, которому действительно можно доверять : пер. с англ. М. : Интеллектуальная Литература, 2021. 304 с.
  9. Шадрина Л. Ю. Социологический мониторинг как средство информационного сопровождения оценки эффективности социальных технологий // Известия Российского государственного педагогического университета им. А. И. Герцена. 2010. № 126. С. 319–325. EDN: NDAMGP
  10. Стельмах М. А., Миснянкин В. Г., Кунац А. Ю., Костина А. В. Использование промежуточных языков представления для упрощения процесса перевода естественного языка в запросы к базе данных // IV Научно-техническая конференция с междунар. участием «Наука настоящего и будущего» для студентов, аспирантов и молодых ученых (СанктПетербург, 17–18 марта 2017 г.) : сб. материалов конф. СПб., 2017. С. 114–116.
  11. Юргель В. Ю. Сложности моделирования естественного языка // Вестник науки и образования. 2019. № 23 (77), ч. 1. С. 12–14.
  12. Емельянов В. В., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Теория и практика эволюционного моделирования. М. : Физматлит, 2003. 432 с.
  13. Хотилин М. И., Благов А. В. Визуальное представление и кластерный анализ социальных сетей // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2016) : материалы Междунар. конф. и молод. школы (Самара, 17–19 мая 2916 г.). Самара : Самарский гос. аэрокосмический ун-т, 2016. С. 1067–1072. EDN: WMPYYR
  14. Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных : пер. с англ. М. : ДМК «Пресс», 2015. 400 с.
  15. Baker M. AI shows value and gains traction in HR // Gartner. URL: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/ai-showsvalue-and-gains-traction-in-hr/ (дата обращения: 12.04.2020).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».