🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

Hierarchical clustering of the readings of the members of the Society of United Slavs using fuzzy set theory methods

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The subject of the research presented in this article is the testimonies of members of the Society of United Slavs regarding the murder of the royal family. The article accumulates all testimonies from members of the Society that touch upon the issue of the intent to murder the royal family. The focus of the study in the article is the degree of radicalization among the members of the Society of United Slavs and the degree of similarity in their views on the proposed methods of the Society. The authors employ expert evaluation methods for an objective interpretation of each participant's testimony and to uncover their understandings of the goals of the Society of United Slavs. Subsequently, the authors apply methods from fuzzy set theory to construct an objective hierarchical clustering of the members of the Society, to demonstrate the internal connections that existed among the participants based on the similarity or dissimilarity of their views. The hierarchical clustering of the members of the Society is based on their testimonies. The authors establish an objective scale of radicalism for the testimonies of each member of the Society and introduce a measure of similarity of their testimonies, on the basis of which clustering is further constructed using the transitive closure of the introduced relation. The main conclusion of the presented work is that within the Society of United Slavs, two clusters were identified, wherein the Decembrists held diametrically opposed views regarding the permissible methods of achieving the Society's goals. The first cluster is centered on Decembrist I.I. Gorbachyovsky and includes Decembrists N.F. Lisovsky and I.V. Kiriev. Members of this cluster were convinced that the Society planned the murder of the royal family and were willing to adhere to this idea until the end. The second cluster included P.I. Borisov and A.I. Tyutchev, who were confident that the murder of the royal family was not intended. The scientific novelty of the work lies in the fact that it is the first time that fuzzy set theory has been applied to the method of hierarchical clustering of members of the Society of United Slavs.

Bibliografia

  1. Павлов В. Л. Общество соединенных славян: взгляд из современности // Философский полилог. 2017. № 2. С. 79-89. doi: 10.31119/phlog.2017.2.7 EDN: YMQZGX.
  2. Записки неизвестного из Общества Соединенных Славян // Русский архив. 1882. № 1. С. 435-554.
  3. Достян И. С. Политические идеи Общества соединенных славян // Советское славяноведение. 1968. № 4. С. 19-30.
  4. Нечкина М. В. Общество соединенных славян. М.-Л.: Госиздат, 1927.
  5. Раковский Ю. У. Идея республиканской федерации в программе Общества соединенных славян // Российский менталитет: история и современность. СПб.: Изд-во С.-Петерб. гос. инж.-экон. акад., 1993. С. 33-36.
  6. Zadeh L. A. Fuzzy sets // Information and control. 1965. № 8(3). Pp. 338-353.
  7. Zadeh L. A. Fuzzy algorithms // Information & control. 1965. № 8. Pp. 338.
  8. Zadeh L. A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning-I // Information sciences. 1975. № 8(3). Pp. 199-249.
  9. Mamdani E. H. Application of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant // Proceedings of the institution of electrical engineers. – IEE. 1974. № 121(12). Pp. 1585–1588.
  10. Takagi T., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control // IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. 1985. № 1. Pp. 116-132.
  11. Рыжов А. П. Элементы теории нечетких множеств и ее приложений. 2003.
  12. Шпирко С. В. Применение теории нечетких множеств к задаче генеалогической классификации в текстологическом исследовании // Историческая информатика. Информационные технологии и математические методы в исторических исследованиях и образовании. 2013. № 3. С. 39-52. EDN: SIFMYH.
  13. Шпирко С. В., Баранкова Г. С. О некоторых аспектах построения формализованной генеалогической классификации текстов списков средневекового произведения с применением теории нечетких множеств (на материале "Закона Судного людем") // Исторический журнал: научные исследования. 2017. № 1. С. 56-64. EDN: YFOLWD.
  14. Шпирко С. В. Методы текстологической генеалогической классификации: матрица близости vs матрица нечеткого отношения // Историческая информатика. Информационные технологии и математические методы в исторических исследованиях и образовании. 2016. № 3-4. С. 13-25. EDN: YFPDYD.
  15. Бородкин Л. И. Математические модели классификации древних текстов // Методы количественного анализа текстов нарративных источников. – Институт истории СССР АН СССР, Москва, 1983. С. 8-30.
  16. Бородкин Л. И. Алгоритмы построения нечеткой классификации, учитывающие специфику прикладных задач // Тезисы докладов III Всесоюзной научно-технической конференции "Применение многомерного статистического анализа в экономике". – Изд-во Тартуского ун-та, Тарту, 1985. С. 87-90.
  17. Бородкин Л. И. Дискриминантный анализ с использованием концепции нечетких множеств в задаче оценки двух путей аграрной эволюции России на рубеже XIX-XX вв. // Историческая информатика. Информационные технологии и математические методы в исторических исследованиях и образовании. 2013. № 3. С. 30-38. EDN: SIFMXX.
  18. Брагина Л. М. О методике количественного анализа социальных движений в Средние века (на материале городских восстаний в Италии XIV в.) // Математические методы и ЭВМ в историко-типологических исследованиях. 1989. С. 200-211.
  19. Восстание декабристов: документы. Т. V. М.-Л.: ГИ, 1926.
  20. Восстание декабристов: документы. Т. XIII. М.: Наука, 1975.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML


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».