​Научная группа ТПУ под руководством доцента отделения информационных технологий Елены Луневой разрабатывает сервис, с помощью которого можно идентифицировать в социальных сетях пользователей — экспертов в заданной предметной области. 

Программный сервис (веб-приложение) можно будет использовать для выполнения социологических, политических и других исследований. Он позволит оценивать компетентность выбранного пользователя в определенной теме, а также подбирать группы потенциальных участников для проведения экспертиз в предметных областях. Приложение пригодится компаниям и организациям для решения задач антитеррористической направленности, политической аналитики, прогнозирования репутационных рисков, оценки спроса на товар или услугу, мониторинга общественного мнения. 

Приложение позволит пользователям выгружать данные из соцсетей, визуализировать их, выявлять экспертов, сохранять полученные результаты в личном кабинете и экспортировать их. 

граф.png 
Фото: пример графа по определенной предметной области 

На сегодня, по словам Елены Луневой, разработана часть методов, способов и алгоритмов, которые могут лечь в основу сервиса. Например — способ идентификации экспертов, учитывающий количественные данные их активности в социальной сети. В отличие от существующих, этот способ позволяет получить дополнительные сведения о тех, кто находится под влиянием лидеров мнений, а также скрытых экспертах. Кроме того, разработан способ определения в группе лидеров пользователей с предвзятой оценкой или признаками поведения интернет-тролля. 

«Тролли могут быть очень популярными, и к их мнению прислушиваются, однако их публикации часто направлены лишь на создание социальной провокации для достижения большей узнаваемости авторов. 

Таким образом, строя социальный граф, полученный по публикациям в соцсети (мы использовали Twitter), мы сначала очищаем его от пользователей-троллей и только потом применяем методы для идентификации пользователей-экспертов», — говорит руководитель группы. 

Создана алгоритмическая база, а также архитектура классификатора текстовых сообщений на основе нейронных сетей CNN и LSTM. Ансамблевая архитектура повышает точность классификации эмоционального тона сообщений, а алгоритмы предварительной проверки входных данных на уровне слов и символов позволяют выполнять настройку классификатора для большей достоверности результата. 

Работа началась несколько лет назад во время стажировки Елены Луневой в университете Саутгемптона (Англия), в 2017-2018 годы авторы получили поддержку РФФИ. Сейчас научная группа планирует привлечь к работе инициативных студентов и аспирантов. 

«Влияние соцсетей на формирование общественного мнения сложно переоценить. В ТПУ активно поддерживается направление анализа данных средствами машинного обучения и искусственного интеллекта, поэтому я надеюсь, что наш проект будет развиваться», — говорит Елена Лунева. 

Похожие новости

  • 20/02/2020

    Томские ученые анализируют настроения россиян в соцсетях

    ​Лаборатория наук о больших данных и проблемах общества ТГУ реализует проект "Изучение качества жизни россиян о данным соцсетей". Как это происходит? Команда проекта - это огромное количество человек? Весь свой рабочий день они проводят в соцсетях, отслеживая и читая новые посты и комментарии? Все сообщения с негативной тональностью передаются властям и/или силовикам? Нет.
    675
  • 16/04/2020

    Сопротивление бесполезно: COVID-19 ускорил цифровую диффузию

    ​Исследователи Института экономики и менеджмента и факультета психологии ТГУ под руководством доктора экономических наук Марины Рыжковой еще в 2019 году приступили к реализации исследовательского проекта, поддержанного Российским фондом фундаментальных исследований (РФФИ) и посвященного изучению диффузии (постепенного проникновения, «просачивания») цифровых инноваций и выявлению факторов цифрового сопротивления среди их потребителей.
    613
  • 14/08/2020

    Проекты аспирантов ТУСУРа получили поддержку РФФИ

    Подведены итоги конкурса на лучшие проекты фундаментальных научных исследований, выполняемые молодыми учёными, обучающимися в аспирантуре. Почти все поданные аспирантами ТУСУРа проекта получили грантовую поддержку.
    419
  • 19/08/2020

    Ученые ТПУ исследуют «Пост-Колумбайн эффект» и причины стохастического терроризма

    ​Ученые Томского политеха проанализировали ключевые причины, лежащие в основе массовых убийств, совершенных «убийцами-подражателями», скулшутерами (от school shooting — «стрельба в школах»). Статья «Пост-Колумбайн эффект»: стохастический терроризм» опубликована в «Вестнике Национального антитеррористического комитета» — официальном издании НАК.
    573
  • 03/06/2020

    Популяризация науки в вузах Проекта 5-100: итоги 2019 года

    ​Как изменилась работа пресс-служб вузов Проекта 5-100 за год, наука каких вузов наиболее заметна в России, а каких — на международной арене, кто лидирует по ведению социальных сетей и многим другим параметрам, в слеующем материале.
    751
  • 06/03/2020

    Создана методика, которая поможет учителям справиться с профвыгоранием

    ​Ученые философского факультета и факультета психологии ТГУ завершили двухлетнее исследование, посвященное социальной апатии учителей. В рамках проекта, поддержанного РФФИ, социологи работали с педагогами школ Томской, Новосибирской, Кемеровской областей и Красноярского края.
    658
  • 14/07/2020

    ТГУ и «Сириус» научат студентов из 24 вузов России работать с big data

    ТГУ совместно с НТУ «Сириус» запустил образовательный модуль по машинному обучению, работе с big data и анализу открытых данных из соцсетей. Томские эксперты расскажут, как эти методы применяются в когнитивных и социальных науках – при анализе общественного мнения, прогнозировании, мониторинге качества жизни и продемонстрируют собственные проекты в этой области.
    717
  • 22/07/2020

    РФФИ поддержал проект томского учёного

    ​​Работа учёных Томского госуниверситета систем управления и радиоэлектроники победила в конкурсе на лучшие научные проекты фундаментальных исследований в сфере общественно-политических наук. Конкурс проводится Российским фондом фундаментальных исследований (РФФИ) и автономной некоммерческой организацией «Экспертный институт социальных исследований» (ЭИСИ).
    488
  • 01/09/2016

    Томские ученые создали методику поиска экстремистских групп в соцсетях

    ​Социологи и программисты Томского госуниверситета (ТГУ) впервые в России масштабно изучили экстремистские сообщества в социальной сети "ВКонтакте" и разработали методику поиска таких групп.
    1466
  • 12/02/2020

    «Форварды» и «депрессивные»: о классификации регионов РФ по влиянию социально-экономических факторов на продолжительность жизни населения

    ​Молодой ученый ТПУ провел масштабную работу, позволившую впервые классифицировать все регионы РФ по влиянию социально-экономических факторов на продолжительность жизни и объединить их в характерные группы: «российские форварды», «догоняющие», «социотрадиционные» и «депрессивные».
    393