Интеллектуальные системы анализа больших данных в социологии для мониторинга общества
Целью проекта является разработка методологии, алгоритмических и программных средств интеллектуального анализа данных для мониторинга общества с последующей их реализацией в прикладной системе искусственного интеллекта, масштабируемой в случае анализа больших данных (Big Data).
Областью применения предлагаемого подхода являются эмпирические социологические исследования, ориентированные на анализ индивидуального поведения с последующей типологизацией социума, а также изучение рациональных оснований общественных явлений (например, электорального выбора). Это отличает развиваемые инструменты от статистических методов, имеющих дело с обобщённым субъектом и неспособных отобразить личностный опыт и социальные взаимодействия индивидуумов, что приводит к вероятностным оценкам развития социальных процессов. Эффективность учёта индивидуальных особенностей личности с использованием больших данных для таргетированного управления социальными явлениями продемонстрирована специалистами компании Cambridge Analytica, участвовавшими во множестве избирательных кампаний по всему миру. Основу предлагаемого подхода составляет ДСМ-метод автоматизированной поддержки научных исследований, логический аппарат которого формализует правдоподобные (нестатистические) рассуждения для реализации исследовательских эвристик социолога – аналитических индуктивных стратегий создания эмпирических теорий, что позволяет осуществлять каузальный анализ социального действия.
Концептуализация технологии анализа и прогнозирования мнений с использованием аргументационной семантики и логической структуры опроса допускает возможные технологические реализации.
На основе этого предполагается создание комплекса инструментальных средств, реализующих ДСМ-метод для анализа различных типов социологических данных, не поддающихся статистическому изучению. Для лишённых формального аппарата областей (к которым относится социология) особенно важной является возможность порождения универсальных обобщений (на основе правдоподобных рассуждений) – эмпирических закономерностей (законов и тенденций) с валидацией результатов в открытых системах.
Инструмент предназначен для обеспечения эмпирической типологизации и формирования структуры социума на основе выявленных детерминаций различных форм социальной деятельности (включая конфликтное поведение), прогнозирования этой деятельности и представления рекомендаций по выработке управленческих решений. Возможно также прогнозирование и анализ поведения социальных общностей как субъектов социума
