RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Математическое моделирование // Архив

Матем. моделирование, 2019, том 31, номер 8, страницы 3–20 (Mi mm4100)

Эта публикация цитируется в 20 статьях

Моделирование политических взглядов российских пользователей социальной сети ВКонтакте

И. В. Козицинab, А. Г. Чхартишвилиb, А. М. Марченкоa, Д. О. Норкинa, С. Д. Осиповa, И. А. Утешевa, В. Л. Гойкоc, Р. В. Палкинc, М. Г. Мягковdc

a Московский физико-технический институт, Долгопрудный
b Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва
c Томский государственный университет, Томск
d Университет Орегона, Юджин, США

Аннотация: Предложены две модели машинного обучения для автоматического определения политических взглядов российских пользователей ВКонтакте, в основе которых лежит микроподход к анализу данных ВКонтакте. Результаты приложены к различным научным и прикладным сферам. Одна из них — мониторинг общественного мнения: в результате апробации на выборке, состоящей из 22 миллионов цифровых отпечатков аккаунтов совершеннолетних пользователей, были построены две оценки распределения симпатий соответствующих пользователей в преддверии выборов Президента РФ 2018 года. При использовании этих оценок для построения ретроспективного прогноза результатов выборов средние абсолютные ошибки составили 12 и 19.4 процентов соответственно, причем в первом случае были верно расставлены три первых места. Кроме того, представлен подход к калибровке параметров математических моделей динамики мнений, а именно, величин, отвечающих за сами мнения пользователей. В основе данного подхода лежат оценки, генерируемые построенными алгоритмами.

Ключевые слова: оценка политических взглядов пользователей, анализ онлайн социальных сетей, модели динамики взглядов, машинное обучение, общественное мнение.

Поступила в редакцию: 21.01.2019
Исправленный вариант: 21.03.2019
Принята в печать: 08.04.2019

DOI: 10.1134/S023408791908001X


 Англоязычная версия: Mathematical Models and Computer Simulations, 2020, 12:2, 185–194

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024