Анализ больших данных в психологии и социогуманитарных науках: перспективные направления исследований

 
Код статьиS020595920007306-2-1
DOI10.31857/S020595920007306-2
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Должность: Заведующий лабораторией социальной и экономической психологии
Аффилиация: ФГБУН Институт психологии РАН
Адрес: Москва, Ул. Ярославская, д. 13
Должность: научный руководитель Института психологии РАН
Аффилиация: ФГБУН Институт психологии РАН
Адрес: Российская Федерация
Название журналаПсихологический журнал
ВыпускТом 40 № 6
Страницы5-17
Аннотация

Рассматриваются результаты сбора и учета больших данных, характеризующих реальное поведение людей, а также последствия влияния больших данных на общество, социальные науки и психологическое знание. Формулируется определение понятия “большие данные”. Анализируются психологические исследования с использованием больших данных: их вторичный анализ; краудсорсинговые проекты и сопоставление “цифровых следов” пользователей социальных сетей с их ответами на стандартизированные методики; исследования психологических феноменов с применением “цифровых следов” и алгоритмов машинного обучения без проведения опросов; естественные эксперименты и сбор данных c помощью носимых электронных устройств. Отдельное внимание уделяется психологическому профилированию личности по “цифровым следам”. Предложены перспективные направления исследований динамики социально-психологических феноменов на личностном, межличностном, групповом и макросоциальном уровнях с использованием автоматизированного анализа естественного языка и изображений. Намечены психологические и социальные риски, связанные с внедрением в повседневную жизнь общества технологий анализа больших объемов данных.

Ключевые словаБольшие данные, “цифровые следы” личности, визуальные данные, социальные сети, групповая динамика, макропсихологические показатели, риски.
Источник финансированияИсследование выполнено по гранту РНФ №18-18-00439
Получено24.10.2019
Дата публикации21.11.2019
Кол-во символов35928
Цитировать  
100 руб.
При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 9, всего просмотров: 3961

Оценка читателей: голосов 0

1. Агадуллина Е.Р. Пользователи социальных сетей: современные исследования // Современная зарубежная психология. 2015. Т. 4. № 3. С. 36–46.

2. Берроуз Р., Севидж М. После кризиса? Big Data и методологические вызовы эмпирической социологии // Социологические исследования. 2016. № 3 (383). С. 28–35.

3. Войскунский А.Е. Психология и искусственный интеллект: новый этап старого взаимодействия // Психология человека как субъекта познания, общения и деятельности / Отв. ред. В. В. Знаков, А. Л. Журавлёв. М.: Изд-во “Институт психологии РАН”, 2018.С. 2094–2101.

4. Журавлев А.Л., Нестик Т.А., Юревич А.В. Прогноз развития психологической науки и практики к 2030 г. // Психологический журнал. 2016. Т. 37. № 5. С. 45–64.

5. Журавлев А.Л., Соснин В.А., Китова Д.А., Нестик Т.А., Юревич А.В. Массовое сознание и поведение: тенденции социально-психологических исследований. М.: Изд-во “Институт психологии РАН”, 2017.

6. Зуев К.Б., Нестик Т.А. Основные направления развития психологических исследований: библиометрический анализ по данным Web of Science и статистики поисковых запросов Google // Психологическое знание: Современное состояние и перспективы развития / Под ред. А.Л. Журавлева, А.В. Юревича. М.: Изд-во “Институт психологии РАН”, 2018. С. 671–697.

7. Корытникова Н.В. Online Big Data как источник аналитической информации в online-исследованиях // Социологические исследования. 2015. № 8 (376). С. 14–24.

8. Ледовая Я.А., Тихонов Р.В., Боголюбова О.Н. Социальные сети как новая среда для междисциплинарных исследований поведения человека // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 16. Психология. Педагогика. 2017. Т.7(3). С. 193–210.

9. Ледовая Я.А., Тихонов Р.В., Боголюбова О.Н., Иванов В.Ю., Яминов Б.Р. Организационно-методические вопросы сбора данных в онлайн-исследовании поведения пользователей социальной сети “Фейсбук” из России и США // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 16. Психология. Педагогика. 2017. Т. 7(4). С. 308–327. https://doi.org/10.21638/11701/spbu16.2017.402/ (дата обращения: 12.01.2017).

10. Макропсихология современного российского общества / Под ред. А.Л. Журавлева, А.В. Юревича. М.: Изд-во “Институт психологии РАН”, 2009.

11. Михеев Е. А., Нестик Т. А. Дезинформация в социальных сетях: состояние и перспективы психологических исследований // Фундаментальные и прикладные исследования современной психологии: результаты и перспективы развития / Отв. ред. А. Л. Журавлёв, В. А. Кольцова. М.: Изд-во “Институт психологии РАН”, 2017. С. 2021–2030.

12. Нестик Т.А. Развитие цифровых технологий и будущее психологии // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Психологические науки. 2017. № 3. С. 6–15.

13. Погорский Э.К. Особенности цифровых гуманитарных наук // Знание. Понимание. Умение. 2014. № 5. URL: http://www.zpu-journal.ru/e-zpu/2014/5/ Pogorskiy_Digital-Humanities/ (дата обращения: 12.01.2017).

14. Смирнов И.В. Введение в анализ естественных языков: учебно-методическое пособие. М.: Изд-во РУДН, 2014.

15. Солдатова Г.У., Рассказова Е.И., Нестик Т.А. Цифровое поколение России: компетентность и безопасность. M.: Смысл, 2017.

16. Тищенко В.И. Информатика сообществ: Противоречия становления // Социальные сети и виртуальные сетевые сообщества / Отв. pед. Л.Н. Верченов, Д.В. Ефременко, В.И. Тищенко. М., 2013. С. 11–18.

17. Толстова Ю.Н. Социология и компьютерные технологии // Социологические исследования. 2015. № 8 (376). С. 3–13.

18. Al-Mosaiwi M., Johnstone T.In an Absolute State: Elevated Use of Absolutist Words Is a Marker Specific to Anxiety, Depression, and Suicidal Ideation // Clinical Psychological Science January 5, 2018 URL: https://doi.org/10.1177/2167702617747074 (датаобращения: 1.03.2017).

19. Azucar D., Marengo D., Settanni M. Predicting the Big 5 personality traits from digital footprints on social media: A meta-analysis // Personality and Individual Differences. 2018. V. 124. P. 150–159.

20. Bessi A. Personality traits and echo chambers on Facebook // Computers in Human Behavior. 2016. V. 65. P. 319–324.

21. Burnap P., Williams M.L., Sloan L. Tweeting the terror: Modelling the social media reaction to the Woolwich terrorist attack // Social Network Analysis and Mining. 2014. V. 4(1). P. 1–14.

22. Candia C., Jara-Figueroa C., Rodriguez-Sickert C., Barabási A.-L.,Hidalgo C.A. The universal decay of collective memory and attention // Nature Human Behaviour. 2019. V.3. P. 82–91.

23. Crump M.J.C., McDonnell J.V., Gureckis T.M. Evaluating Amazon’s Mechanical Turk as a Tool for Experimental Behavioral Research // PLoS ONE. 2013. 8(3):e57410.

24. Deign J. Big data dating: romance goes digital // The Network. Cisco's Technology News Site. September 13, 2017. URL: https://newsroom.cisco.com/feature-content?articleId=1875523 (дата обращения: 1.03.2017).

25. Guzzo R.A., Fink A.A., King E., Tonidandel S., Landis R.S. Big data recommendations for industrial–organizational psychology // Industrial and Organizational Psychology. 2015. V. 8(4). P. 491–508.

26. Jones M.N. Developing cognitive theory by mining large-scale naturalistic data // Big Data in Cognitive Science. Frontiers of Cognitive Psychology / Ed. Michael N. Jones. N.Y.: Routledge, 2017. P. 1–12.

27. Karlsson Linner R., Biroli P., Kong E., […] Beauchamp J.P. Genome-wide association analyses of risk tolerance and risky behaviors in over 1 million individuals identify hundreds of loci and shared genetic influences // Nature Genetics. 2019. V. 51(2). P. 245–257.

28. Kosinski M. Computational Psychology // Advanced social psychology: the state of the science. 2nd Ed. / Eds. E.J. Finkel and R.F. Baumeister. Oxford: Oxford University Press, 2019. P. 499–523.

29. Kosinski M., Stillwell D., Graepel T. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior // Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). 2013. V. 110. N 15. P. 5802–5805.

30. Kosinski M., Wang Y., Lakkaraju H., Leskovec J. Mining Big Data to Extract Patterns and Predict Real-Life Outcomes // Big Data in Psychology. Special issue of Psychological Methods. 2016. V.21. N. 4. P. 493–506.

31. Kramer A.D., Guillory J.E., Hancock J.T. Experimental evidence of massive-scale emotional contagion through social networks // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2014. V. 111(24). P. 8780–8790.

32. Lambiotte R., Kosinski M. Tracking the Digital Footprints of Personality // Proceedings of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). 2014. V. 102. N. 12. P. 1934–1939.

33. Manovich L. Automating Aesthetics: Artificial Intelligence and Image Culture.2017. URL: http://manovich.net/content/04-projects/101-automating-aesthetics-artificial-intelligence-and-image-culture/automating_aesthetics.pdf (дата обращения: 01.03.2017).

34. Mitroff S.R., Biggs A.T., Adamo S.H., Dowd E.W., Winkle J., Clark K. What can 1 billion trials tell us about visual search? // Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 2015. V. 41. 1–5.

35. MolinerP. Psychologie sociale de l'image. Grenoble: Presses Universitaires de Grenoble, 2016.

36. Monteith S., Glenn T., Geddes J., Bauer M. Big data are coming to psychiatry: a general introduction // International Journal of Bipolar Disorders. 2015. V.3:21.

37. Obschonka M., Stuetzer M., Rentfrow P.J., Shaw-Taylor L., Satchell M., Silbereisen R.K., Potter J., Gosling S.D. In the Shadow of Coal: How Large-Scale Industries Contributed to Present-Day Regional Differences in Personality and Well-Being // Journal of Personality and Social Psychology. 2018.V. 115(5). P. 903–927.

38. Pettit M. Historical time in the age of Big Data: Cultural psychology, historical change, and the Google Books Ngram Viewer // History of Psychology. 2016. V. 19(2). P. 141–153.

39. Putka D.J., Oswald F.L. Implications of the Big Data movement for the advancement of IO science and practice // Big data at work: The data science revolution and organizational psychology / Eds. Tonidandel S., King E., Cortina J. M.. New York, NY: Routledge, 2015. P. 181–212.

40. Rudder C. Dataclysm: Who We Are (When We Think No One's Looking). N.Y.: Crown, 2014.

41. Salganik M.J. Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. Princeton & Oxford: Princeton University Press, 2018.

42. Spitzberg B.H. Toward a model of meme diffusion (M 3 D) // Communication Theory. 2014. V. 24(3).P. 311–339.

43. Stewart R., Davis K. ‘Big Data’ in mental health research: current status and emerging possibilities // Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology. 2016. Т. 51. № 8. С. 1055–1072.

44. Vosoughi S., Roy D., Aral S. The spread of true and false news online // Science. 2018. V. 359. N. 6380. P.1146–1151.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх