Социология и компьютерные технологии

Социология и компьютерные технологии


Толстова Ю. Н.

Доктор социологических наук, профессор, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; главный научный сотрудник, Институт социологии ФНИСЦ РАН, Москва, Россия untolstova@mail.ru

ID статьи на сайте журнала:

Рубрика: К XVII Харчевским чтения

Ссылка при цитировании:

Толстова Ю. Н. Социология и компьютерные технологии // Социологические исследования. 2015. № 8. С. 3-13


 Текст статьи.

Аннотация

В рамках информационных технологий разработаны компьютерные приёмы решения социологических задач1, остающиеся неизвестными большинству социологов. Стремления хотя бы приблизительно ознакомиться с достижениями компьютерной науки не наблюдается. Главная причина этого: социологи не знают соответствующих методов. В статье кратко описаны перспективные для социологии технологии, показана их полезность. Описание дано в контексте обсуждения проблемы использования в социологии математических методов, лежащих в корне любой компьютерной технологии.


Ключевые слова
информационные технологии; анализ данных; интеллектуальный анализ данных; большие данные; цифровые гуманитарные науки; наука о данных; знание


Список литературы

Адлер Ю. Наука и искусство анализа данных // Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и статистика. М.: Финансы и статистика, 1982. С. 5–13.

Вычислительные социальные науки: создание связей. Часть 2. URL: http://mirnt.ru/statji/ vychislitelnye-socialnye-nauki-2 (дата обращения: 15.03.2015).

Давыдов А.А. Компьютерные технологии для социологии: обзор зарубежного опыта // Социологические исследования. 2005. № 1. C. 131–138.

Давыдов А.А. Развитие современных интернет-технологий – вызов современной российской социологии. URL: http://www.isras.ru/index.php?page_id=957 (дата обращения: 15.03.2015).

Дакос П.М. Манифест Digital Humanities. URL: http://tcp.hypotheses.org/501 (дата обращения: 15.03.2015).

Дюк В.А., Самойленко В.П. Data mining. Учебный курс. СПб.: Питер, 2001.

Журавлёва Е.Ю. Эпистемический статус цифровых данных в современных научных исследованиях // Вопросы философии. 2012а. № 2. C.113–123.

Журавлева Е.Ю. Развитие исследований в области электронной социальной науки // Социологические исследования. 2012б. № 7. С. 99–107.

Журавлева Е.Ю. К типологии методов интернет-исследования // Вопросы философии. 2013. № 5. C. 84–93.

Канаракус К. Машина Больших Данных // Сети. 2011. № 4. С. 18–26.

Можаева Г.В. Гуманитарные науки в эпоху цифровых технологий: от отраслевой информатики к Digital Humanities // Открытое и дистанционное образование. 2013. № 3 (51). C. 10–16.

Погорский Э.К. Особенности цифровых гуманитарных наук // Информационный гуманитарный портал “Знание. Понимание. Умение”. 2014. № 5. URL: http://www.zpu-journal.ru/e-zpu/2014/5/ Pogorskiy_Digital-Humanities/ (дата обращения: 27.04.2015).

Пресс Д. Очень короткая история науки о данных // WebScience.ru. 2013. URL: http://webscience. ru/details/ochen-korotkaya-istoriya-nauki-o-dannyh (дата обращения: 15.03.2015).

Пфанцагль И. Теория измерений. М.: Мир, 1976. Смерть “Больших Данных”. Кто на новенького? 2012. URL: http://rtbinsight.ru/articles/the-death-ofbig- data-whos-new.html (дата обращения: 15.03.2015).

Смирнов Ю. Большие данные – большие перемены. URL: http://ideas4future.info/2013/11/24/big_ data_-_bolshie_peremeny/ 2013 (дата обращения: 15.03.2015).

Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000.

Толстова Ю.Н. Математико-статистические модели в социологии. М.: ИД ГУ-ВШЭ, 2007.

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: ИД ГУ-ВШЭ, 2009а.

Толстова Ю.Н. Сущность математики в преломлении к потребностям социологии: уроки истории // Математическое моделирование социальных процессов. Вып. 10. М.: КДУ, 2009б. С. 376–423.

Толстова Ю.Н. История методов социологического исследования как отражение эволюции теоретической мысли в социологии // Социологические исследования. 2013. № 8. С.13–23.

Террас М. Цикл лекций об использовании ИТ в гуманитарных науках.

Лекция 1. «Что такое “цифровые гуманитарные науки“?» (13 мая 2014 г.) URL: http://tube.sfu-kras. ru/video/1793?playlist=1792 (дата обращения: 15.03.2015).

Лекция 2. “Цифровые гуманитарные науки и участие публики: как включить общую публику в изучение культуры с помощью цифровых инструментов”. М. Террас (14 мая 2014 г.). URL: http://tube.sfu-kras.ru/video/1794 (дата обращения: 15.03.2015).

Лекция 3. Новые подходы к оцифровке: как создавать изображение (15 мая 2014 г.) URL: http:// tube.sfu-kras.ru/video/1795 (дата обращения: 15.03.2015).

Что такое “умные” данные? 2014. URL: http://eagi.kz/index.php?dn=article&id=2324&to=art (дата обращения: 15.3.2015).

Черняк Л. Большие Данные – новая теория и практика // Открытые системы. 2011. №10. URL: http://www.osp.ru/os/2011/10/13010990 (дата обращения: 15.03.2015).

Чубукова И.А. Data mining. Учебн. пос. М.: Бином, 2006.

Davenport T.H., Patil D.J. Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century // Harvard Business Review. 2012. № 1. URL: https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century/ (дата обращения 27.04.2015).

Dhar V. Data Science and Prediction // Communications of the ACM. 2013. Т. 56. № 12. P. 64–73.

Pentland A. Social Physics: How Good Ideas Spread: The Lessons From a New Science. New York: The Penguin Press, 2014.

Smith F.J. Data Science as Academic Discipline // Data Science Journal. 2006. V. 5. URL: http:// around-DH/ shake.ru/news/3901.htm (карта Лондона) (дата обращения: 15.3.2015).

Содержание номера № 8, 2015