Аннотация:
Предложены две модели машинного обучения для автоматического определения политических взглядов российских пользователей ВКонтакте, в основе которых лежит микроподход к анализу данных ВКонтакте. Результаты приложены к различным научным и прикладным сферам. Одна из них — мониторинг общественного мнения: в результате апробации на выборке, состоящей из 22 миллионов цифровых отпечатков аккаунтов совершеннолетних пользователей, были построены две оценки распределения симпатий соответствующих пользователей в преддверии выборов Президента РФ 2018 года. При использовании этих оценок для построения ретроспективного прогноза результатов выборов средние абсолютные ошибки составили 12 и 19.4 процентов соответственно, причем в первом случае были верно расставлены три первых места. Кроме того, представлен подход к калибровке параметров математических моделей динамики мнений, а именно, величин, отвечающих за сами мнения пользователей. В основе данного подхода лежат оценки, генерируемые построенными алгоритмами.
Ключевые слова:
оценка политических взглядов пользователей, анализ онлайн социальных сетей, модели динамики взглядов, машинное обучение, общественное мнение.
Образец цитирования:
И. В. Козицин, А. Г. Чхартишвили, А. М. Марченко, Д. О. Норкин, С. Д. Осипов, И. А. Утешев, В. Л. Гойко, Р. В. Палкин, М. Г. Мягков, “Моделирование политических взглядов российских пользователей социальной сети ВКонтакте”, Матем. моделирование, 31:8 (2019), 3–20; Math. Models Comput. Simul., 12:2 (2020), 185–194