?
Выделение неявных пересекающихся сообществ на графе взаимодействия Telegram-каналов
С. 285–289.
В работе рассматривается выделение неявных сообществ на графе взаимодействующих объектов, полученном при импорте сети каналов из мессенджера Telegram. Для оценки качества разбиения проведен психолингвистический анализ текстов полученных сообществ, а также выделены закономерности в зависимости от тематической направленности каналов. Представленное сочетание алгоритмического подхода для выделения сообществ и психолингвистического анализа соответствующих текстов имеет практическое применение для задач анализа информационного воздействия. К примеру, выявление текстов противоправной направленности
Язык:
русский
Статья продолжает представление результатов анализа сетей коллаборации российских социологов в 2010–2021 гг. на основе данных о 75 232 научных публикациях из электронной библиотеки eLibrary (№ 12, 2025). Используемая методология библиометрического сетевого анализа включает построение и исследование нескольких типов сетей коллаборации. Полученные сети включают 37 790 уникальных авторов. В первой части статьи на основе анализа публикационной ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Соловьев В. А., Политическая наука 2025
Исследование сосредоточено на применении современных методов машинного обучения для анализа текстовых данных в контексте динамики идеологической поляризации в русскоязычных политических Telegram-каналах в первой половине 2022 г. В работе предлагается подход к классификации текстовых сообщений по идеологической направленности – консервативной, либеральной и коммунистической, который позволит экономно использовать ресурсы исследователей.
На основе разработанного подхода был создан классификатор идеологической ...
Добавлено: 30 апреля 2026 г.
Эмоциональная динамика в русскоязычных Telegram-каналах: между сплочением и аффективной поляризацией
Синицина А. В., Соловьев В. А., Тяпкин Д. И., Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Политология 2025 С. 444–458
Исследование предлагает новую методологическую основу для анализа ключевых социально-психологических процессов - внутригруппового сплочения и аффективной поляризации - в цифровых медиа в периоды кризисов. На примере эмоциональной динамики в русскоязычных Telegram-каналах (2.5 тыс. каналов, 1.2 млн сообщений) за месяц до и после начала Специальной военной операции (СВО) демонстрируется асимметричная трансформация: усиление позитивной консолидации внутри идеологически близких ...
Добавлено: 30 апреля 2026 г.
В работе представлены результаты библиометрического анализа паттернов коллаборации российских социологов в 2010–2021 гг. на основе соавторства научных работ как наиболее частой формы сотрудничества в науке. На основе данных из научной электронной библиотеки eLibrary (75 232 публикации) построены сети коллаборации нескольких типов, которые включают 37 790 уникальных авторов. В первой части статьи данные проанализированы на макро- ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
Полехина А. А., Гусева А. Д., Деньги и кредит 2025 № 3 С. 28–62
Статья посвящена созданию индекса восприятия Банка России в Telegram-каналах, который может выступать как опережающий индикатор доверия населения к регулятору (корреляция с опросными данными «инФОМ» – 74%). Индекс оценивается на неструктурированных данных из 1400 Telegram-каналов. Это первый подобный индекс, который рисует объемную картину информационного поля, разделяя каналы по типам и ключевым сферам деятельности Банка России – ...
Добавлено: 14 октября 2025 г.
Попов В. А., Чеповский А. А., Вопросы кибербезопасности 2025 № 4(68) С. 73–83
Цель исследования: разработка метода определения цифрового профиля Telegram-каналов в сетях информационного взаимодействия и процедуры классификации каналов на основе выделенного цифрового профиля.
Метод исследования: метод исследования включает следующие этапы: построение графа взаимодействующих объектов на основании импортированных из сети Telegram данных, определение цифровых профилей вершин на основании их атрибутивных данных и свойств графа, кластеризация вершин на основании выделенных ...
Добавлено: 6 сентября 2025 г.
Стегний Е. А., Информационное общество 2025 № 6 С. 107–120
Статья посвящена методологии анализа социальных сетей или сетевого анализа (SNA – Social Network Analysis) и ее применения в сфере организационного поведения и управления человеческими ресурсами (УЧР). Приводятся данные двух этапов исследования: систематизированного библиометрического анализа зарубежной литературы; классификации наиболее релевантных источников. В результате анализа отобраны 110 наиболее релевантных источников и классифицированы по 9 тематическим областям. В статье ...
Добавлено: 17 апреля 2025 г.
Павленко Б. В., Вопросы теоретической экономики 2025 № 2 С. 144–163
Экономическое неравенство в России было исследовано во множестве работ, однако основной фокус таких исследований был на межрегиональном неравенстве, а не на уровне городов. В данной работе рассматривается связь между неравенством и бондинговым социальным капиталом, посчитанным на основе данных социальных сетей жителей городов России. На основе данных социальной сети «ВКонтакте» были построены индексы фрагментации, которые оценивают ...
Добавлено: 11 марта 2025 г.
Аванесян Н. Л., Зенькова В. В., Чеповский А. М., В кн.: Труды международной конференции «Корпусная лингвистика — 2023», 21–23 июня 2023 г., Санкт-Петербург.: СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета, 2024. С. 11–17.
На основе импортированных данных мессенджера Telegram проведен психолинг-вистический анализ текстов выделенных сообществ и сравнительный анализ частотных слова-рей. Представленные результаты дают возможность оценить качество разбиения на сообщества, а также проанализировать тексты этих сообществ. Описанная методология имеет практическое применение для задач информационного воздействия ...
Добавлено: 2 декабря 2024 г.
Оськин Д. Н., Ларина М. О., Строилова Н. В. и др., Личность в меняющемся мире: здоровье, адаптация, развитие 2024 Т. 12 № 3(46) С. 239–252
В этой статье предлагается основа для укрепления практики использования в социальной работе онлайн-опросников, определяющих уровень субъективного благополучия и качества жизни, через применение Telegram - бота – мини-программы внутри мессенджера Telegram. Важным аспектом использования Telegram-бота является возможность автоматизации сбора данных, что значительно экономит время как для участников, так и для исследователей. Бот может в любой момент отправлять напоминания ...
Добавлено: 17 октября 2024 г.
Бочарова А. П., Лукин А. В., Перминова А. А. и др., Полис. Политические исследования 2024 № 3 С. 92–108
В статье систематизируются основные подходы группы исследователей МГИМО МИД России, НИУ ВШЭ и Института Китая и современной Азии РАН, объединившихся в рамках “Московского проекта изучения китайской поли- тической культуры”, к исследованию политической культуры современного Китая, опираясь на социальные сети как источник. Авторы разбирают существующие представления о политической культуре и методах ее изучения, делая упор на ...
Добавлено: 14 июня 2024 г.
Попов В. А., Чеповский А. А., Вопросы кибербезопасности 2024 № 3(61) С. 105–112
Цель исследования: сравнение широкого набора различных моделей построения графов взаимодействующих объектов в сети публичных Telegram-каналов с целью выявления среди них наиболее подходящих, при которых полученный граф наиболее близок к безмасштабным сетям.
Метод исследования: для построенных взвешенных графов в рамках каждой из рассматриваемых моделей находятся степенные законы, наиболее приближающие эмпирические распределения полученных весов вершин, после чего оценивается ...
Добавлено: 5 июня 2024 г.
Дунас Д. В., Бабына Д. А., Бойко О. А. и др., Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки 2023 Т. 16 № 12 С. 2285–2297
«Цифровая молодежь», или поколение Z, составляет почти треть населения России. Медиапотребление молодых россиян сосредоточено преимущественно в цифровой среде, а именно – в социальных медиа. В данном исследовании представлены медианарративы, выявленные в популярных у молодежи сообществах на платформах VK и Telegram, отражающие метанарративы российского общества. Было определено, что в повестке дня «цифровой молодежи» превалируют медианарративы, направленные ...
Добавлено: 14 декабря 2023 г.
Ким А. В., Мальцева Д. В., Monitoring Obshchestvennogo Mneniya: Ekonomichekie i Sotsial'nye Peremeny 2024 No. 1 P. 202–228
Исследование посвящено оценке стабильности структуры сообщества онлайн-группы российских социологов. Используя данные онлайн-сообщества (семь лет взаимодействий с 2011 по 2018 г.), мы построили сети, основанные на комментариях и реакциях. Для оценки стабильности сообщества мы проанализировали коммуникацию его участников на протяжении четырех периодов, а также раскрыли структурные паттерны их взаимодействий с помощью инструмента блокмоделинга. Результаты исследования показывают ...
Добавлено: 7 декабря 2023 г.
Фокина А. И., Чеповский А. А., Чеповский А. М., Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии 2023 Т. 21 № 2 С. 29–38
При формировании графов взаимодействующих объектов, построенных при импорте данных из социальных
сетей и сетей мгновенного обмена сообщениями, в качестве атрибутов вершин выступают в том числе и тек-стовые данные. В настоящей работе авторы приводят описание методики исследования текстов, основанной на процедурах корпусного анализа. Целью данной статьи является проверка методологических средств, предо-ставляемых программным обеспечением TXM для сравнительного анализа текстов ...
Добавлено: 9 октября 2023 г.
Начало СВО 24 февраля 2022 года стало причиной «новой волны» эмиграции из России. поток российских граждан, решивших покинуть страну по политическим, идеологическим или экономическим соображениям, за первые полгода СВО насчитывал до 1 млн человек. Наибольшее число релокантов приняли Грузия, Армения, Казахстан, Турция, Кыргызстан, Сербия, Израиль, а также страны Евросоюза. Мы решили изучить стратегии и субъективные ...
Добавлено: 22 сентября 2023 г.
В настоящей работе авторы приводят описание методики статистического анализа текстов Telegram-каналов, основанной на сравнении методами корреляционного анализа автоматически сформированных частотных словарей. Рассматриваются коэффициенты попарной ранговой корреляции для сравнения частотных характеристик текстов различных неявных сообществ на естественном языке. Метод предлагается для оценки качества выделения неявных сообществ на графе, полученном при импорте данных из сети каналов мессенджера ...
Добавлено: 19 июля 2023 г.
Асеева Я. О., Фокина А. И., В кн.: Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем: материалы Всероссийской конференции с международным участием, Москва, РУДН, 17–21 апреля 2023 г.: М.: Российский университет дружбы народов, 2023. С. 290–294.
За последнее время число пользователей мессенджера Telegram во всем мире превысило 700 миллионов человек в ежемесячном измерении и продолжает расти каждый день. Telegram используется не только для обмена личными сообщениями, но он также стал ведущей площадкой политических, культурных и новостных каналов — альтернативы традиционным СМИ. Цель данной работы — исследовать выборку текстов, взятую из Telegram, ...
Добавлено: 8 июня 2023 г.
Чеповский А. А., Успехи кибернетики 2023 Т. 4 № 1 С. 56–64
В работе рассматриваются текущие и перспективные задачи анализа графов, представляющих сложные сети взаимодействующих объектов. Описаны предметные области, для которых актуальны данные модели, рассматриваются практика, проблемы анализа графов социальных сетей и выделения на них неявных сообществ. Обсуждаются основные алгоритмы выделения сообществ на графах и проблема тестирования качества получаемых разбиений. Автором предложены перспективные, на его взгляд, направления развития данной тематики для ...
Добавлено: 31 марта 2023 г.
Чеповский А. А., Вопросы кибербезопасности 2023 № 1(53) С. 75–81
Цель исследования: поиск методики для построения и анализа графа взаимодействующих объектов в сети
Telegram-каналов, включая подсчет психолингвистических характеристик текстов. Такая методика позволяет проводить классификацию групп каналов и оценивать их информационное воздействие на пользователей.
Метод исследования: для построения взвешенного графа в процессе импорта данных применяется (U, M ,R) - модель. Далее на полученном графе применяется метод Галактик для выделения ...
Добавлено: 6 марта 2023 г.