Российская социология в условиях цифровизации общества: результаты анализа корпуса научных текстов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

На массиве публикаций по восьми ведущим социологическим журналам за период с 2000 г. по 2021 г. методами анализа текстов изучаются особенности влияния цифровизации общества на социологию. Частотный анализ 13,8 тыс. научных текстов позволил отследить введение в научный оборот концептов, связанных с цифровизацией. Выявлялись различия между журналами. Изучался опыт использования цифровых социальных платформ в качестве источника данных и объекта осмысления для социологии. Исследование показало, что социологи к ним обращаются все чаще: если с 2010 по 2012 г. они упоминались только в 2,7% публикаций, то с 2019 по 2021 г. – почти в каждой пятой. Исследование подтвердило, что благодаря внедрению новых цифровых технологий возрастает частота использования и сложность применяемого социологами программного инструментария. Было установлено, что с 2015 г. возрастает число исследований, авторы которых разрабатывают собственные алгоритмы сбора и анализа данных. Обозначены перспективы исследования закономерностей развития социологической науки методами корпусной лингвистики. 

Об авторах

Андрей Владимирович Смирнов

Институт социально-экономических и энергетических проблем Севера ФИЦ Коми НЦ УрО РАН

Сыктывкар, Россия

Список литературы

  1. Богданов М.Б., Смирнов И.Б. Возможности и ограничения цифровых следов и методов машинного обучения в социологии // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2021. № 1. С. 304–328. doi: 10.14515/monitoring.2021.1.1760.
  2. Булычева Е.Е., Мальцева Д.В. Выделение актуальных тематик в социологии: взгляд сквозь призму анализа сети цитирований // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2020. № 6. С. 113–140. doi: 10.14515/monitoring.2020.6.971.
  3. Бызов А.А. Интеллектуальный анализ текстов в социальных науках // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2019. № 49. С. 131–160.
  4. Губа К.С. Быть главным журналом в российской социологии: когда миссия имеет значение // Экономическая социология. 2019. Т. 20. №. 4. С. 14–38. doi: 10.17323/1726-3247-2019-4-14-38.
  5. Дудина В.И. «Пересборка социологии»: цифровой поворот и поиски новой теоретической оптики // Социологические исследования. 2021. № 11. С. 3–11. doi: 10.31857/S013216250016829-4.
  6. Дудина В.И. Цифровые данные – потенциал развития социологического знания // Социологические исследования. 2016. № 9. С. 21–30.
  7. 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. С. 63–78. doi: 10.14515/monitoring.2017.5.05.
  8. Журавлёва Е.Ю. Эпистемический статус цифровых данных в современных научных исследованиях // Вопросы философии. 2012. № 2. С. 113–123.
  9. Кинчарова А.В., Соколов М.М. Исследовательские практики российских социологов // Социологические исследования. 2015. № 6. С. 58–68
  10. Колозариди П.В., Макушева М.О. Интернет как проблемное поле социальных наук // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2018. № 1. С. 1–11. doi: 10.14515/monitoring.2018.1.01.
  11. Смирнов А.В. Цифровое общество: теоретическая модель и российская действительность // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2021. № 1. С. 129-153. doi: 10.14515/monitoring.2021.1.1790.
  12. Смирнов В.А. Новые компетенции социолога в эпоху больших данных // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2015. № 2. С. 44–54. doi: 10.14515/monitoring.2015.2.04.
  13. Соколов М.М. Академические репутации в российской социологии: опыт измерения // Социологические исследования. 2021. № 3. С. 44–56. doi: 10.31857/S013216250013728-3.
  14. Срничек Н. Капитализм платформ. 2-е изд. М.: ВШЭ, 2020.
  15. Татарова Г.Г., Кученкова А.В. «Методная» проблематика на страницах журнала «Социологические исследования» (2000–2018) // Социологические исследования. 2020. № 7. С. 47–56. doi: 10.31857/S013216250009486-7.
  16. Толстова Ю.Н. Социология и компьютерные технологии // Социологические исследования. 2015. № 8. С. 3–13.
  17. Billari F., Zagheni E. Big Data and population processes: A revolution? // SIS 2017. Statistics and data science: new challenges, new generations. Florence: Firenze University Press, 2017. P. 167–178. doi: 10.36253/978-88-6453-521-0.
  18. Boullier D. Big data challenges for the social sciences: from society and opinion to replications // ISA eSymposium for Sociology. 2017. Vol. 7 (2). URL: https://www.boullier.bzh/wp-content/uploads/EBul-Boullier-Jul2017.pdf (дата обращения: 01.06.2022).
  19. Brayne S. Big data surveillance: The case of policing // American Sociological Review. 2017. Vol. 82 (5). P. 977–1008. doi: 10.1177/0003122417725865.
  20. Christin A. Counting Clicks: Quantification and Variation in Web Journalism in the United States and France // American Journal of Sociology. 2018. Vol. 123 (5). P. 1382–1415. doi: 10.1086/696137.
  21. Dimaggio P., Hargittai E. From the ‘digital divide’ to ‘digital inequality’: Studying Internet use as penetration increases. Working Paper #15. Princeton University: Center for Arts and Cultural Policy Studies, 2001.
  22. Golder S.A., Macy M.W. Digital footprints: opportunities and challenges for online social research // Annual Review of Sociology. 2014. Vol. 40 (1). P. 129–152. doi: 10.1146/annurev-soc-071913-043145.
  23. Ignatow G. Theoretical foundations for digital text analysis // Journal for the Theory of Social Behaviour. 2015. Vol. 46 (1). P. 104–120. doi: 10.1111/jtsb.12086.
  24. Katzenbach C., Bächle T.C. Defining concepts of the digital society // Internet Policy Review. 2019. Vol. 8 (4). doi: 10.14763/2019.4.1430.
  25. Kitchin R. Big data, new epistemologies and paradigm shifts // Big Data & Society. 2014. Vol. 1 (1). P. 1–12. doi: 10.1177/2053951714528481.
  26. Korobov M. Morphological analyzer and generator for Russian and Ukrainian languages // International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts. Cham: Springer, 2015. P. 320–332.
  27. Lazer D., Radford J. Data ex machina: Introduction to big data // Annual Review of Sociology. 2017. Vol. 43 (1). P. 19–39. doi: 10.1146/annurev-soc-060116-053457.
  28. Lupton D. Digital sociology. London, New York: Routledge, 2015.
  29. Zinn J.O. The UK at risk. A corpus approach to social change 1785–2009. Cham: Palgrave Macmillan, 2020. doi: 10.1007/978-3-030-20238-5.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023