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