Проблема соответствия заложенной в методе анализа данных модели содержательному характеру задачи: на примере функции расстояния в задачах построения типологии

С. 150–173.

Толстова Ю. Н., Чуйко А. В.

Внимание читателя акцентируется на том, что анализ данных не является частью математики, и это имеет место, прежде всего, потому, что в процессе получения нового знания с его помощью необходимо соблюдать определенные методологические принципы, тесно связанные с содержательным характером той науки, в рамках которой работает исследователь (в данном случае речь идет о социологии). Приводятся некоторые принципы такого рода, предложенные в свое время Лазарсфельдом и одним из авторов настоящей статьи. Необходимость выполнения этих принципов иллюстрируется с помощью решения задачи построения содержательной типологии посредством применения одного из с известных социологам алгоритма классификации. Показывается, как стремление к выполнению методологических правил помогает сначала сформировать априорные представления об искомых типах, а затем выбрать адекватную этим представлениям функцию расстояния. Основное внимание уделяется слабо известной социологам функции «cosin» и описанию класса задач, решаемый с её помощью.

Ключевые слова: кластеризация, анализ данных, cosine similarity, меры расстояний, функции расстояния

В книге

Математическое моделирование и информатика социальных процессов

Т. 18. , М.: Экон-Информ, 2016.