Моделирование высокоуровневой онтологии предметной области для изучения онлайн-радикализации; Векторы благополучия: экономика и социум; № 2 (45)
| Parent link: | Векторы благополучия: экономика и социум: электронный научный журнал/ Томский политехнический университет (ТПУ).— , 2019-.— 2658-4956 № 2 (45).— 2022.— [С. 132-141] |
|---|---|
| Hovedforfatter: | |
| Corporate Authors: | , |
| Andre forfattere: | |
| Summary: | Заглавие с титульного листа Исследования 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. Research 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. |
| Sprog: | russisk |
| Udgivet: |
2022
|
| Serier: | Гуманитарные науки |
| Fag: | |
| Online adgang: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72822 https://doi.org/10.18799/26584956/2022/2/1167 |
| Format: | xMaterials Electronisk Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=587655 |
MARC
| LEADER | 00000naa2a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 587655 | ||
| 005 | 20240221132839.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\prd\290334 | ||
| 035 | |a RU\TPU\prd\290333 | ||
| 090 | |a 587655 | ||
| 100 | |a 20220811a2022 k y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drgn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Моделирование высокоуровневой онтологии предметной области для изучения онлайн-радикализации |d Modeling a high-level domain ontology to study online radicalization |f А. О. Савельев, А. Ю. Карпова | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 215 | |a 1 файл(1 383 Кб) | ||
| 225 | 1 | |a Гуманитарные науки | |
| 300 | |a Заглавие с титульного листа | ||
| 320 | |a [Библиогр.: с. 139 (16 назв.)] | ||
| 330 | |a Исследования 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 | |a Research 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 |x 2658-4956 |t Векторы благополучия: экономика и социум |o электронный научный журнал |f Томский политехнический университет (ТПУ) |d 2019- | |
| 463 | 1 | |0 (RuTPU)RU\TPU\prd\290322 |t № 2 (45) |v [С. 132-141] |d 2022 | |
| 510 | 1 | |a Modeling a high-level domain ontology to study online radicalization |z eng | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a cемантика | |
| 610 | 1 | |a онтология | |
| 610 | 1 | |a топология | |
| 610 | 1 | |a радикализация | |
| 610 | 1 | |a социальные сети | |
| 610 | 1 | |a модели | |
| 610 | 1 | |a semantics | |
| 610 | 1 | |a ontology | |
| 610 | 1 | |a topology | |
| 610 | 1 | |a model | |
| 610 | 1 | |a radicalization | |
| 610 | 1 | |a social network | |
| 700 | 1 | |a Савельев |b А. О. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1987- |g Алексей Олегович |y Томск |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\30546 |9 14842 | |
| 701 | 1 | |a Карпова |b А. Ю. |c философ |c профессор Томского политехнического университета, доктор социологических наук |f 1968- |g Анна Юрьевна |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\30249 |9 14626 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет |b Инженерная школа информационных технологий и робототехники |b Отделение информационных технологий |3 (RuTPU)RU\TPU\col\23515 |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет |b Школа базовой инженерной подготовки |b Отделение социально-гуманитарных наук |3 (RuTPU)RU\TPU\col\23512 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20220825 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72822 | |
| 856 | 4 | |u https://doi.org/10.18799/26584956/2022/2/1167 | |
| 942 | |c BK | ||