Predictor Mining: Data Mining application to Social Computing

Abstract

Mining: применение методов интеллектуального анализа данных в задачах социального компьютинга. Аннотация. В работе предложено новое направление исследованийинтеллектуальный поиск маркеров (Predictor Mining), возникшее на пересечении интеллектуального анализа данных (Data Mining) и социального компьютинга (Social Computing). Сущность предлагаемого подхода состоит в автоматизированном формировании банка маркеров, характеризующих исследуемую предметную область, а затем интерпретировании полученных показателей с помощью методов социального компьютинга. В качестве примеров областей исследований, где может быть применен интеллектуальный поиск маркеров, рассмотрены задачи выявления особенностей формирования протестных настроений пользователей Интернет, вычисления количественных характеристик социальнозначимого поведения, а также изучение специфики формирования ценностей и стратегий поведения пользователей крупнейших социальных сетей. Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, интеллектуальный поиск маркеров, социальный компьютинг, информатика.

Cardiometric assessment of visual stimuli to identify likely reactions to destructive network content

“…When formulating a hypothesis on possible ways to solve this problem, we, first of all, have taken into account the rich experience in cardio-and oculometric assessment of various types of visual content [1,2,[7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23]. Based thereon, an assumption has been accepted as a working hypothesis that it is possible to conduct a selective analysis of this kind of stimulus material and identify a group of images that are most suitable for operational consultation.…”

Media Flows Analysis for Sustainable Development of Urban Environment

“…During the 2016 US presidential election, the number of related Twitter posts exceeded more than a billion the day before the election. The authoritative Internet publication TechCrunch confirms that social networks were much more effective than traditional polls and exit polls in predicting the final election result [1,3,8].…”

“…In general, the data generated in social networks creates the basis for their modeling (the so-called Social Network Analysis) and predicting their reactions to certain external challenges and news stories [9]. However, the most important stage of social computing [1,2,10] is still the primary analysis of social media data. The process of representing, analyzing, and extracting valid insight from social media data has been called Social Mining [8].…”