Лекции Ингмара Вебера о вычислительной социальной науке
По приглашению научно-исследовательской лаборатории “Социология Образования и Науки” 16 марта 2015 года Санкт-Петербургский кампус Высшей Школы Экономики посетил Ингмар Вебер. Он встретился со студентами и провел две лекции в кампусах на Седова и на Кантемировской. Основной идеей выступлений Вебера было рассказать студентам, чем занимаются исследователи, работающие в рамках молодого на данный момент междисциплинарного научного течения Computational Social Science (CSS). CSS является связующим звеном между теоретической базой общественных наук и компьютерными методами анализа количественной информации.
Ингмар Вебер учился в Германии, работал в Испании, а сейчас он занимается наукой в исследовательском центре, который располагается в Катаре. Основной интерес Вебера заключается в том, чтобы с помощью компьютерных технологий объяснить социальное поведение человека в реальной жизни. Основным объектом его исследований являются данные, взятые из различных социальных сетей. Важно сказать, что за свою карьеру Вебер успел поработать с очень большим количеством исследователей, задействованных в различных научных сферах. Он сотрудничал с демографами, социологами, политологами и экономистами.
На лекциях он рассказал студентам о преимуществах CSS перед традиционными науками (например, социологией и экономикой) и о том, как и зачем работать с данными. Основным плюсом CSS является то, что исследователю открывается возможность работать с очень большим количество информации, которая пополняется и обновляется каждый день. Ученые могут получать данные с различных информационных сайтов, социальных сетей, опросных ресурсов и многочисленных баз данных. В онлайн-исследованиях основной задачей является обработка и анализ данных.
Откуда можно взять данные? Ученый рассказал о разных источниках: Google Trends, Google Books, Followerwonk, Yahoo Answers. Такие сайты производят большое количество информации, например, о том, кого больше любят - кошек или собак? Помимо этого социальные сети являются источником данных. Команда Вебера анализировала сообщения в социальной сети Twitter, чтобы исследовать проблему ожирения.
Ингмар ответил на вопросы студентов о CSS, о его собственных проектах и Катаре, а также обсудил с желающими их исследования.Главная задумка состоит в том, что если человек съедает сандвич, он пишет об этом твит. Поэтому учёные собрали твиты, связанные с едой (индикатором у них было слово - какой-то продуктами питания), и определили каждого автора таких твитов. После этого были проанализированы профили авторов и их друзей по соцсети. Это позволило ученым установить какие категории населения подвержены ожирению.
Материал подготовил Денис Булыгин