Методы наук о данных в политических исследованиях: анализ протестной активности в социальных сетях

Политическая наука. 2021. № 1. С. 46–75.

Стукал Д. К., Беленков В. Е., Филиппов И. Б.

Появление и рост популярности социальных сетей, а также растущая цифровизация, проникающая в разнообразные сферы экономики и общества оказали существенное влияние на сферу политики в целом и, в частности, на процессы политической мобилизации и коммуникации. Методологический арсенал политической науки также оказался затронут указанными трансформационными процессами и начал пополняться новыми подходами и методами, предложенными в рамках недавно возникшей области знания, получившей название наук о данных. В данной статье предложен обзор ключевых инноваций в методологии исследований политической мобилизации в социальных сетях, которые были заимствованы из области наук о данных. Авторы подробно рассматривают методы обучения с учителем и без учителя и обсуждают их применимость для автоматизированного сбора данных в почти реальном времени и анализа собранных данных о протестной активности. В контексте методов обучения с учителем особое внимание уделяется методам преодоления переобучения с помощью регуляризации и выбору гиперпараметров с помощью кросс-валидации. В рамках обучения без учителя рассматриваются методы тематического моделирования и методы анализа социальных сетей. Преимущества и недостатки обсуждаемых методов иллюстрируются примерами из современных политических исследований, опубликованных в ведущих рецензируемых журналах. В заключении статьи обсуждаются новейшие методные разработки наук о данных, до сих пор не получившие своего применения в исследованиях политической мобилизации, обладающие высоким аналитическим потенциалом (включая методы с частичным обучением, использование машинного обучения для каузального анализа и использование векторного представления текстов). 

Ключевые слова: социальные сети, машинное обучение, протесты, «обучение с учителем», «обучение без учителя», политическая мобилизация, науки о данных, вычислительные социальные науки