Технологии Text Mining в социологическом анализе (на примере изучения представлений студентов о миссии современного вуза)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматриваются возможности применения методов Text Mining в практике анализа открытых вопросов анкеты. В работе представлен пример исследования униграмм и биграмм, а также поиска латентных топиков с помощью тематического моделирования. Эмпирическими материалами послужили данные проведённого в 2022 году анкетного опроса, в котором приняло участие 929 студентов одного московского экономического вуза. В открытом вопросе анкеты предлагалось определить миссию университета, что дало возможность представить в плоскости субъективной интерпретации предназначение высшей школы в современных условиях. Частотный анализ униграмм, дополненный качественным исследованием высказываний респондентов, позволил составить словарь студенческого дискурса о миссии вуза. Артикулирование биграмм осуществлялось на основе нескольких статистических метрик, с опорой на которые были проранжированы словосочетания и выделен ключевой набор концептов. Выявлено, что в восприятии студентов первоочередные задачи вуза прежде всего направлены на трансляцию профессиональных знаний и навыков, в широком смысле – подготовку квалифицированных специалистов. Социальные функции университета, ориентированные на удовлетворение потребностей общества и государства, в концептуальныхинтерпретациях опрошенных студентов выражены слабее. На следующем этапе исследования была выдвинута задача анализа латентных топиков с помощью тематического моделирования. Особенностью тематического моделирования является то, что объединённые в один топик слова отражают идентифицированное программой распределение слов, но не в буквальном смысле понятную для человека тему. Учитывая специфику применяемого метода, авторы продемонстрировали результаты поискового анализа в практике обработки открытого вопроса. Как оказалось, ключевые слова, сосредоточенные в ядре основных тем, в основном связаны с обеспечением потребностей самих обучающихся, оставляя на периферии вербализируемых определений понимание значимости вуза как платформы для инноваций, научных разработок, предпринимательских и иных инициатив во благо общества и страны. Результаты представленного исследования могут быть полезны для переосмысления исследовательского инструментария социологов в условиях активного развития цифровых технологий, что требует апробации новых методов, понимания их реальных возможностей и ограничений в решении задач социологического исследования.

Об авторах

Антонина Николаевна Пинчук

РЭУ имени Г. В. Плеханова

Email: antonina.pinchuk27@bk.ru
ORCID iD: 0000-0001-7842-7141
ResearcherId: J-8648-2018
кандидат социологических наук, доцент, старший научный сотрудник Москва, Россия

Светлана Геннадьевна Карепова

Институт социологии ФНИСЦ РАН

Email: Svetlran@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0472-0924
ResearcherId: J-8658-2018
кандидат социологических наук, ведущий научный сотрудник Москва, Россия

Дмитрий Андреевич Тихомиров

РЭУ имени Г. В. Плеханова

Email: dat1983@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1872-6788
ResearcherId: AAS-4884-2021
кандидат социологических наук, доцент, ведущий научный сотрудник Москва, Россия

Список литературы

  1. Классификация текстовых документов на основе Text Minig / А. А. Алексеев, А. С. Катасёв, А. Е. Кириллов, А. П. Кирпичников // Вестник технологического университета. 2016. Т. 19, № 18. C. 116–119. EDN WYBSGN.
  2. Hotho A., Nürnberger A., Paaß G. A Brief Survey of Text Mining // Journal for Language Technology and Computational Linguistics. 2005. Vol. 20, № 1. P. 19– 62. doi: 10.21248/jlcl.20.2005.68.
  3. Isaeva E., Aldarova D. Text-Mining in Terms of Methodology and Development // Proceedings of 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElConRus). (Moscow, 26–29 January 2021). Moscow : IEEE, 2021. P. 413–416. doi: 10.1109/ElConRus51938.2021.9396437. EDN SECGLN.
  4. Осочкин А. А., Фомин В. В., Флегонтов А. В. Метод частотно-морфологической классификации текстов // Программные продукты и системы. 2017. Т. 30, № 3. С. 478–486. doi: 10.15827/0236-235X.030.3.478-486. EDN ZDUXZD.
  5. Macanovic A. Text mining for social science – The state and the future of computational text analysis in sociology // Social Science Research. 2022. Vol. 108. P. 1–16. doi: 10.1016/j.ssresearch.2022.102784. EDN SXELZJ.
  6. Evans J. A., Aceves P. Machine Translation: Mining Text for Social Theory // Annual Review of Sociology. 2016. Vol. 42. P. 21–50. doi: 10.1146/annurevsoc-081715-074206.
  7. Does counting emotion words on online social networks provide a window into people’s subjective experience of emotion? A case study on Facebook / E. Kross, P. Verduyn, M. Boyer [et al.] // Emotion. 2019. Vol. 19, № 1. P. 97–107. doi: 10.1037/emo0000416.
  8. Karlgren J., Li R., Meyersson Milgrom E. M. Text mining for processing interview data in computational social science // arXiv : [сайт]. 28 Nov 2020. URL: https://arxiv.org/abs/2011.14037 (дата обращения: 26.10.2023). doi: 10.48550/arXiv.2011.14037.
  9. Дудина В. И., Юдина Д. И. Извлекая мнения из сети Интернет: могут ли методы анализа текстов заменить опросы общественного мнения? // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2017. № 5 (141). С. 63–78. doi: 10.14515/monitoring.2017.5.05. EDN VTHJMT.
  10. Кольцова О. Ю., Маслинский К. А. Выявление тематической структуры российской блогосферы: автоматические методы анализа текстов // Социология: 4М. 2013. № 36. C. 113–139. EDN RCFOWJ.
  11. Кашина М. А., Ткач С. Социология ценностей: опыт построения таксономии путём использования технологии анализа естественного языка // Цифровая социология. 2023. Т. 6, № 1. С. 48–58. doi: 10.26425/2658-347X-2023-6-1-4858. EDN YROQXD.
  12. Оценка соответствия приоритетов стратегического развития регионов их отраслевой специализации на основе Text Mining / Е. В. Козоногова, Ю. В. Дубровская, М. Р. Русинова, П. В. Иванов // Вопросы государственного и муниципального управления. 2022. № 2. С. 106–133. doi: 10.17323/19995431-2022-0-2-106-133. EDN JRFOUQ.
  13. Kotsiantis S. B., Kanellopoulos D., Pintelas P. E. Data Preprocessing for Supervised Leaning // International Journal of Computer and Information Engineering. 2007. Vol. 1, № 12. P. 4091–4096.
  14. Bird S., Klein E., Loper E. Natural language processing with Python. Sebastopol : O’Reilly Media, 2009. 479 p. ISBN 978-0-596-51649-9.
  15. Воронцов К. В. Вероятностное тематическое моделирование. 2013. 28 с. URL: https://mathprofi.com/uploads/files/3314_f_41_veroyatnostnoe-tematicheskoe-modelirovanie.-k.v.voroncov-2013g.pdf?key=19789ad13cac2399925acb68b1e18d8e/ (дата обращения: 26.10.2023).
  16. Оберемко О. А. К типологии открытых вопросов // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2018. № 4 (146). С. 97–108. doi: 10.14515/monitoring.2018.4.06. EDN UZQQIE.
  17. Ненько А. Е., Недосека Е. В., Галактионова А. А. Возможности семантического анализа ключевых биграмм для исследования дискурса соседского онлайн сообщества // International Journal of Open Information Technologies. 2021. Т. 9, № 12. С. 111–118. doi: 10.25559/INJOIT.2307-8162.09.202112.111-118. EDN QTJRPZ.
  18. Хохлова М. В. Статистический подход применительно к исследованию сочетаемости: от мер ассоциации к машинному обучению // Структурная и прикладная лингвистика: межвуз. сб. / Отв. ред. И. С. Николаев. СПб : Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2019. Вып. 13. С. 106–122. EDN GKFUJY.
  19. Хохлова М. В. К вопросу о сходстве мер ассоциации применительно к задаче автоматического извлечения глагольных коллокаций // Компьютерная лингвистика и вычислительные онтологии. 2019. № 3. С. 9–18. doi: 10.17586/25419781-2019-3-9-18. EDN LCONAI.
  20. Kormacheva D., Pivovarova L., Kopotev M. Evaluation of collocation extraction methods for the Russian language // Quantitative approaches to the Russian language. New York : Routledge, 2018. P. 137–157. doi: 10.4324/9781315105048-7.
  21. Рассел М., Классен М. Data Mining. 3-е изд. СПб. : Питер, 2020. 464 с. ISBN 978-5-4461-1246-3.
  22. Кирина М. А. Сравнение тематических моделей на основе LDA, STM и NMF для качественного анализа русской художественной прозы малой формы // Вестник НГУ. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2022. Т. 20, № 2. С. 93–109. doi: 10.25205/1818-7935-2022-202-93-109. EDN MWZRKH.
  23. Тематическое моделирование в контексте медицинских текстов / С. А. Землянский, С. В. Аксёнов, И. А. Лызин, О. Г. Берестнева // Доклады ТУСУР. 2021. Т. 24, № 4. С. 58–64. doi: 10.21293/1818-0442-2021-24-4-58-64. EDN PWQTGR.
  24. Воронцов К. В., Потапенко А. А. Регуляризация, робастность и разреженность вероятностных тематических моделей // Компьютерные исследования и моделирование. 2012. Т. 4, № 4. С. 693–706. EDN PWNZXV.
  25. Pääkkönen J., Ylikoski P. Humanistic interpretation and machine learning // Synthese. 2021. Vol. 199, № 1. P. 1461–1497. doi: 10.1007/s11229-02002806-w. EDN CDPQZP.
  26. Луков В. А. Тезаурусная социология : в 4 т. М. : Изд-во Моск. гуманит. ун-та, 2018. Т. 1. 608 с. ISBN 978-5-907017-45-0.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».