Big Data в политическом анализе Междисциплинарный семинар

На факультете государственного управления МГУ имени М.В. Ломоносова 9 декабря по инициативе Научного совета РАН по методологии искусственного интеллекта состоялся междисциплинарный семинар на тему «Big Data в политическом анализе». Модератором семинара выступил профессор Ю.Ю. Петрунин. С основным докладом «Прогнозирование президентских выборов с помощью анализа социальных сетей» выступил д.филос.н., ведущий научный сотрудник Института философии РАН Шалак Владимир Иванович. На основе эмпирических данных по выборам в Великобритании и Аргентине докладчик показал, что частота упоминаний претендентов в социальных сетях положительно коррелирует с успехом на выборах. При этом он сделал два важных ограничения для этого вывода. Во-первых, корреляция наблюдается не с общим числом упоминаний в сети (для которой корреляция не наблюдается), а с частотой упоминаний кандидатов в крупнейших СМИ, представленных в соцсетях. Во-вторых, положительная корреляция связана не с количеством позитивных или негативных упоминаний, а с их общим числом. В дискуссии по итогам доклада приняли участие академик РАН, директор ЦЭМИ В.Л. Макаров, главный научный сотрудник ИФ РАН Д.И. Дубровский, зам. декана ФГУ МГУ А.А. Кормилец, координатор научных программ Научного совета РАН по методологии искусственного интеллекта А.Ю. Алексеев, доцент философского факультета МГУ А.В. Чусов и другие.