000 06261naa2a2200565 4500
001 587655
005 20231030033207.0
035 _a(RuTPU)RU\TPU\prd\290334
035 _aRU\TPU\prd\290333
090 _a587655
100 _a20220811a2022 k y0rusy50 ca
101 0 _arus
_deng
102 _aRU
135 _adrgn ---uucaa
181 0 _ai
182 0 _ab
200 1 _aМоделирование высокоуровневой онтологии предметной области для изучения онлайн-радикализации
_dModeling a high-level domain ontology to study online radicalization
_fА. О. Савельев, А. Ю. Карпова
203 _aТекст
_cэлектронный
215 _a1 файл(1 383 Кб)
225 1 _aГуманитарные науки
230 _aЭлектронные текстовые данные (1 файл: 1 383 Кб)
300 _aЗаглавие с титульного листа
320 _a[Библиогр.: с. 139 (16 назв.)]
330 _aИсследования онлайн-радикализации в цифровую эпоху невозможно проводить без инструментов для автоматического анализа данных социальных сетей. Однако возможности создания прототипов для интеллектуального анализа данных ограничены в силу объективных причин, связанных с их сбором и обработкой. Для решения любой задачи интеллектуального анализа данных знание предметной области является насущной необходимостью. Соответственно, данные должны быть сначала собраны, представлены в виде онтологических моделей, которые могут быть обработаны и формализованы машинами. В статье представлена социально-топологическая модель высокоуровневой онтологии онлайн-радикализации, состоящая из четырех основных модулей, в каждом из которых обозначены измеримые индикаторы радикализации и способы вычисления их значений. Хотелось бы обратить внимание на то, что в перспективе такие онтологии станут эффективным инструментом на первом этапе проведения исследований в области изучения радикализации.
330 _aResearch on online radicalization in the digital age is impossible without tools to analyze social media data automatically. But the possibilities of creating prototypes for data mining of social networks are limited due to objective reasons associated with data collection and processing. To solve any data mining task, knowledge of the subject area is an absolute must. Accordingly, knowledge of the subject area must first be collected, presented in the form of ontological models that machines can process and formalize. The article presents a socio-topological model of an online radicalization high-level ontology consisting of four main modules. Each module identifies measurable indicators of radicalization and how to calculate their values. In our approach to creating a high-level ontology of the subject area, we want to draw the attention of researchers to the fact that in the future, such ontologies are an effective tool at the first stage of research in the study of radicalization.
461 1 _0(RuTPU)RU\TPU\prd\284246
_x2658-4956
_tВекторы благополучия: экономика и социум
_oэлектронный научный журнал
_fТомский политехнический университет (ТПУ)
_d2019-
463 1 _0(RuTPU)RU\TPU\prd\290322
_t№ 2 (45)
_v[С. 132-141]
_d2022
510 1 _aModeling a high-level domain ontology to study online radicalization
_zeng
610 1 _aэлектронный ресурс
610 1 _aтруды учёных ТПУ
610 1 _acемантика
610 1 _aонтология
610 1 _aтопология
610 1 _aрадикализация
610 1 _aсоциальные сети
610 1 _aмодели
610 1 _asemantics
610 1 _aontology
610 1 _atopology
610 1 _amodel
610 1 _aradicalization
610 1 _asocial network
700 1 _aСавельев
_bА. О.
_cспециалист в области информатики и вычислительной техники
_cинженер Томского политехнического университета
_f1987-
_gАлексей Олегович
_2stltpush
_3(RuTPU)RU\TPU\pers\30546
701 1 _aКарпова
_bА. Ю.
_cфилософ
_cпрофессор Томского политехнического университета, доктор социологических наук
_f1968-
_gАнна Юрьевна
_2stltpush
_3(RuTPU)RU\TPU\pers\30249
712 0 2 _aНациональный исследовательский Томский политехнический университет
_bИнженерная школа информационных технологий и робототехники
_bОтделение информационных технологий
_h7951
_2stltpush
_3(RuTPU)RU\TPU\col\23515
712 0 2 _aНациональный исследовательский Томский политехнический университет
_bШкола базовой инженерной подготовки
_bОтделение социально-гуманитарных наук
_h8033
_2stltpush
_3(RuTPU)RU\TPU\col\23512
801 2 _aRU
_b63413507
_c20220825
_gRCR
856 4 _uhttp://earchive.tpu.ru/handle/11683/72822
856 4 _uhttps://doi.org/10.18799/26584956/2022/2/1167
942 _cBK