Средства визуальной аналитики для комплексного исследования результатов многопараметрического описания пользователей социальных интернет-сервисов

Научная визуализация. 2018. Т. 10. № 4. С. 82–99.

Рябинин К. В., Белоусов К. И., Чуприна С. И., Щебетенко С. А., Пермяков С. С.

Статья посвящена вопросам применения методов и средств визуальной аналитики для систематизации результатов многопараметрического описания пользователей социальных интернет-сервисов. В данной статье под многопараметрическим описанием понимается описание языковых характеристик письменной речи пользователей социальных интернет-сервисов, извлекаемых из написанных ими комментариев и сообщений, а также психологические и социальные характеристики, извлекаемые из указанных в их профилях сведений, и из результатов пройденных ими социологических и психологических опросов. Предлагаются методы и средства визуальной аналитики, которые позволяют, во-первых, наглядно представить выявленные взаимосвязи между
разными параметрами пользователей, а во-вторых, без повторения исходного эксперимента выдвинуть и проверить гипотезы с использованием исключительно средств визуального интерактивного анализа и, как следствие, обнаружить новые закономерности в данных. В качестве системы сбора и предварительной обработки исследуемых данных предлагается использовать информационную систему для лингвистических исследований Семограф, а в качестве программного средства визуальной аналитики – построенную на методах онтологического инжиниринга адаптивную мультиплатформенную систему научной визуализации SciVi.
В основе описываемых средств визуальной аналитики лежит использование графовой модели представления данных, ввиду того, что исследуемые данные обладают высокой степенью связности. Реализованы два варианта графов – круговой и граф свободной структуры. Для обоих видов графов разработаны соответствующие модули визуализации в составе системы SciVi, обеспечивающие необходимую функциональность наглядного представления и анализа данных. В статье описаны основные интерактивные возможности взаимодействия с визуальным представлением указанных графов и особенности их реализации. В частности, описаны различные способы фильтрации вершин и связей графов, а также возможность переключения между различными срезами данных посредством дискретных шкал состояний. Разработанные средства визуальной аналитики протестированы на реальных данных – результатах психологического опроса пользователей социальной сети ВКонтакте и результатах анализа их речевого поведения.
 

Ключевые слова: онтологический инжиниринг, графы, personality traits, черты личности, визуальная аналитика, visual analytics, graphs, ontology engineering, lingual parameters, Big Five Inventory, social network users, языковые параметры, Big Five Inventory, пользователи социальных сетей