Описание

Введение

Цель исследования, представленная в статье, заключается в проведении морфологического текстового анализа больших данных, полученных через API-доступ к поисковой системе Google для оценки распространенности ключевых слов в различных странах. Авторы стремятся рассмотреть, как такая аналитика может служить инструментом для изучения социальных трансформаций и адаптации общества к новым технологическим условиям. Актуальность этого исследования определяется необходимостью понимания трендов социальной нестабильности и процессов, происходящих в глобальном сообществе, в условиях современного технологического уклада.

Методология

Авторы применили несколько методов для достижения своих целей. Основными методами стали анализ данных с использованием API-доступа к Google и кластерный анализ с применением методов k-means и иерархического анализа. В частности, выборка данных проводилась для 100 стран за 2015 и 2016 годы с применением специально разработанной программы, что обеспечивало высокий уровень точности при подсчете встречаемости ключевых слов. Такой выбор методов был оправдан необходимостью получения больших объемов данных для дальнейшего анализа.

Основные результаты

Исследование выявило ключевые паттерны в использовании определенных слов, которые отражают актуальные социальные проблемы. Например, среди положительных имиджей выделены слова «development» и «mobile app», в то время как такие слова, как «revolution» и «protest», указывают на негативные социальные настроения. Около 32% стран были отнесены к группе с позитивным имиджем, что обозначает наличие конструктивных тенденций в социальной структуре. Применение статистического анализа также подтвердило высокую значимость результатов, которые отражают текущие тренды социальной дискуссии в Интернете.

Обсуждение и интерпретация

Авторы интерпретируют результаты как отражение социальной нестабильности и адаптации к новому технологическому укладу, что соотносится с глобальными рисками, упомянутыми в докладах Всемирного экономического форума. Сравнение с предыдущими исследованиями подтверждает наличие трендов, которые указывают на важность социальных процессов над технологическими. Выводы автора также подчеркивают необходимость международного сотрудничества для решения социальных проблем, возникающих в ходе глобальной трансформации.

Заключение

Основные выводы статьи свидетельствуют о том, что морфологический анализ текстов больших данных предоставляет ценные инсайты в изучении социальной дискуссии и проблем, касающихся адаптации обществ к новым условиям. Практическая значимость результатов заключается в их использовании для разработки социальных политик и стратегий адаптации. Авторы также отмечают ограничения исследования, включая динамический характер данных и возможность возникновения погрешностей при сборе информации. В качестве рекомендаций для будущих исследований предлагается углубленное изучение влияния технологий на социальные процессы и дальнейшая аналитика в рамках API-социологии. Ключевые слова и термины: морфологический анализ, большие данные, API-социология, социальная трансформация, глобальные риски. Библиография: Яковлева Д. А., Колесниченко О. Ю., Мазелис Л. С. и др. API-социология и глобальное сообщество Google: живая система социальной трансформации. Мониторинг общественного мнения : Экономические и социальные перемены. 2019. № 2. С. 54—79. https://doi.org/10.14515/monitoring.2019.2.03.