Проблемы и перспективы исследований на основе Big Data (на примере социологии права)


Волков В. В.

Доктор социологических наук, PhD, профессор, научный руководитель Института проблем правоприменения при Европейском университете в Санкт-Петербурге, Санкт-Петербург, Россия volkov@eu.spb.ru

Скугаревский Д. А.

Doctoral Candidate, Женевский институт международных исследований и развития, научный сотрудник Европейского университета dskougarevskiy@eu.spb.ru

Титаев К. Д.

Ведущий научный сотрудник Европейского университета, Санкт-Петербург, Россия ktitaev@eu.spb.ru

ID статьи на сайте журнала: 6015


Ссылка при цитировании:

Волков В. В., Скугаревский Д. А., Титаев К. Д. Проблемы и перспективы исследований на основе Big Data (на примере социологии права) // Социологические исследования. 2016. № 1. С. 48-58



Аннотация

Статья характеризует феномен Big Data и потенциал социологии в работе с новыми источниками и типами данных. Описываются параметры “больших данных”, приводятся примеры, характеризующие сложности и особенности работы с ними. Демонстрируется, что некоторые данные, с которыми социологи работают давно (государственная и отраслевая статистика) в современном (дезагрегированном) виде, создают для аналитика те же возможности и проблемы, что и “большие данные”. Разбирается пример социологической работы с большими данными на примере исследования статистических карточек на подсудимых по уголовным делам. Описывается исследовательская логика, вызываемая к жизни появлением больших массивов данных. В ней на первое место ставится интерпретация смысла уже имеющихся данных. В конце излагается критика “больших данных” и обсужден вопрос о целесообразности использования этого концепта на примере экономики, которая пережила схожую “революцию данных”.


Ключевые слова
количественные исследования; методология социологического исследования; Big Data; социология права

Список литературы

Батыгин Г.С. Лекции по методологии социологических исследований. М.: РУДН, 2008.

Волков В.В. Влияние социального статуса подсудимого на решение суда // Журнал социологии и социальной антропологии. 2014. № 4. С. 62–85.

Криминальная статистика: механизмы формирования, причины искажения, пути реформирования. Исследовательский отчет / М. Шклярук, Д. Скугаревский, А. Дмитриева, И. Скифский, И. Бегтин. СПб.: Институт проблем правоприменения при Европейском университете в Санкт-Петербурге; М.: Норма, 2015.

Скугаревский Д.А. (ред.) Уголовная юстиция в России в 2009 г.: комплексный анализ судебной статистики. СПб.: Институт проблем правоприменения при Европейском университете в Санкт-Петербурге; М.: Статут, 2014.

Титаев К.Д. Как суды принимают решения: исследование влияния внеправовых факторов на российские суды // Экономическая социология. 2011. № 4. С. 122–125.

Цыплаков А. Мини-словарь англоязычных эконометрических терминов. Ч. 1 // Квантиль. 2007. № 3. С. 67–72.

Четверикова И.В. Роль семьи, профессиональной карьеры и пола подсудимых при вынесении приговоров российскими судьями // Журнал социологии и социальной антропологии. 2014. № 4. С. 101–123.

Angrist J., Pischke J.-S. The Credibility Revolution in Empirical Economics: How Better Research Design Is Taking the Con out of Econometrics // Journal of Economic Perspectives. 2010. № 24(2). Р. 3–30.

Anderson C. The end of theory // Wired magazine. 2008. № 16(7). URL: http: / /archive.wired.com / science /discoveries /magazine /16–07 /pb_theory (дата обращения: 13.05.2015).

Banerjee A.V., Duflo E. Poor economics: A radical rethinking of the way to fight global poverty. Chicago: PublicAffairs, 2011.

Banerjee A., Duflo E., Glennerster R., Kinnan C. The miracle of microfinance? Evidence from a randomized evaluation // CEPR Discussion Papers. 2013. №. 9437. Р. 22–53.

Chan J., Tobias J. Priors and posterior computation in linear endogenous variable models with imperfect instruments // Journal of Applied Econometrics, forthcoming. June /July 2015. Vol. 30, Issue 4. Р. 650–674.

Efron B. Maximum likelihood and decision theory // Annals of Statistics. 1982. № 10(2). Р. 340–356.

Kitchin R. Big Data, new epistemologies and paradigm shifts // Big Data & Society. 2014. April – June. 1–12. URL: http: / /bds.sagepub.com /content /spbds /1 /1 /2053951714528481.full.pdf (дата обращения: 13.05.2015).

Kitchin R. Big data and human geography: Opportunities, challenges and risks // Dialogues in Human Geography. 2013. № 3(3). Р. 262–267.

Laney D. 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety // Application Delivery Strategies. META Group Report, 06.02.2001. URL: http: / /blogs.gartner.com /doug-laney / files /2012 /01 /ad949–3D-Data-Management-Controlling-Data-Volume-Velocity-and-Variety.pdf (дата обращения: 13.05.2015).

Sala-I-Martin X. I Just Ran Two Million Regressions // American Economic Review: Papers and Proceedings. 1997. № 87(2). № 178–183.

Volkov V. Socioeconomic Status and Sentencing Disparities: Evidence from Russia’s Criminal Courts – The European University at St.-Petersburg, The Institute for the Rule of Law. Working paper IRL-01 /2014.

World Bank. Open data for economic growth in Russia. // World Bank Transport & ICT Global Practice Note Series. 2014. July.


Содержание номера № 1, 2016