1. Социология как социальная наука, изучающая социальные явления.

Социология — это социальная наука, которая занимается изучением социальных явлений, то есть взаимодействий, отношений, структур и процессов, которые характеризуют социальную жизнь людей. Основная цель социологии — понять и объяснить социальную реальность как на микроуровне (отдельные люди и группы), так и на макроуровне (общество и культуры).

Основными теориями социологии являются те, которые стремятся предоставить модели интерпретации и аналитические взгляды на социальные явления, основанные на концепциях, гипотезах и общих принципах. Некоторые из наиболее известных теорий — функционалистская, конфликтная, интеракционистская, структуралистская и постмодернистская.

Основными методами социологии являются те, которые позволяют собирать, обрабатывать и анализировать эмпирические данные о социальных явлениях, используя качественные или количественные методы. Некоторые из наиболее часто используемых методов — это наблюдение за участниками, интервью, анкетирование, контент-анализ и статистический анализ.

В эпоху цифровых технологий социология сталкивается с новыми проблемами и возможностями из-за растущей доступности и сложности социальных данных, распространения цифровых технологий и трансформации общества в информационное общество. Поэтому социология должна адаптироваться к этим изменениям и интегрировать свои знания и навыки со знаниями в области науки о данных.

Социология имеет важные приложения и преимущества в различных областях, как академических, так и профессиональных. Социология может помочь генерировать новые знания и решать социальные проблемы в таких областях, как образование, здравоохранение, политика, экономика, коммуникация, культура и окружающая среда.

2. Социология как источник данных для науки о данных

Наука о данных – это дисциплина, которая занимается извлечением ценности из данных с использованием научных методов, алгоритмов, техник и компьютерных инструментов. Наука о данных имеет своей основной целью обнаружение и распространение знаний и решений, основанных на данных, как на описательном уровне, так и на прогнозирующем или предписывающем уровне.

Социальные данные – это данные о людях и их взаимодействиях, отношениях, поведении, мнениях, чувствах, ценностях и культурах. Социальные данные являются ценным и незаменимым источником для науки о данных, поскольку они позволяют нам анализировать и понимать социальную реальность объективным и количественным способом.

Источники социальных данных многочисленны и разнообразны, и их можно разделить на две большие категории: традиционные источники и цифровые источники. Традиционными источниками являются те, которые производят социальные данные с помощью классических методов сбора, таких как переписи населения, опросы, интервью и наблюдения. Цифровые источники — это те, которые производят социальные данные с помощью цифровых технологий, таких как социальные сети, мобильные устройства, датчики и онлайн-платформы.

Методы сбора социальных данных – это процессы, которые позволяют систематически и тщательно получать социальные данные из доступных источников. Методы сбора социальных данных можно разделить на два типа: активные методы и пассивные методы. Активные методы – это методы, требующие активного участия отдельных лиц или социальных групп, такие как анкетирование, интервью и фокус-группы. Пассивные методы — это те, которые не требуют активного участия отдельных лиц или социальных групп, но основаны на анализе данных, генерируемых спонтанно или непроизвольно, например, данных из социальных сетей, мобильных устройств или датчиков.

Методы анализа социальных данных – это процедуры, которые преобразуют социальные данные в полезную и значимую информацию с использованием статистических, математических или вычислительных методов. Методы анализа социальных данных можно разделить на две категории: описательные методы и методы вывода. Описательные методы — это методы, которые позволяют обобщать и визуализировать социальные данные, используя показатели центральной тенденции, дисперсии, корреляции или ассоциации. Методы вывода — это те, которые позволяют делать выводы и обобщения о социальных данных, используя проверки гипотез, доверительные интервалы или прогностические модели.

Проблемы, связанные с социальными данными, — это трудности и ограничения, возникающие при управлении и анализе социальных данных из-за их сложного и динамичного характера. Некоторые из наиболее распространенных проблем связаны с качеством, количеством, репрезентативностью, конфиденциальностью и этикой социальных данных.

Решения для социальных данных – это стратегии и действия, которые можно предпринять для решения проблем, связанных с социальными данными, используя навыки и инструменты обработки данных. Некоторые из наиболее эффективных решений связаны с очисткой, стандартизацией, интеграцией, защитой и регулированием социальных данных.

3. Машинное обучение как инструмент моделирования социальных явлений

Машинное обучение – это отрасль искусственного интеллекта, которая занимается созданием систем, способных обучаться на основе данных без явного программирования. Основная цель машинного обучения — создание моделей, которые могут имитировать или превосходить человеческие способности решать сложные проблемы.

Моделирование – это упрощенное и контролируемое представление реальности, которое позволяет вам исследовать и экспериментировать с альтернативными сценариями, чтобы проверять гипотезы, прогнозировать последствия или оптимизировать решения. Моделирование является мощным и универсальным инструментом исследования социальных явлений, поскольку позволяет анализировать динамику и взаимодействие между социальными агентами как на микро-, так и на макроуровне.

Источниками моделирования социальных явлений являются социальные данные, которые используются для создания и проверки имитационных моделей. Источники социальных данных могут быть как традиционными, так и цифровыми, как мы видели в предыдущем подзаголовке. Источники социальных данных должны выбираться на основе качества, количества, репрезентативности и актуальности данных для моделируемого социального явления.

Методы создания симуляций социальных явлений — это процессы, которые позволяют создавать и калибровать имитационные модели с использованием методов и алгоритмов машинного обучения. Методы создания симуляций социальных явлений можно разделить на два типа: методы, основанные на уравнениях, и агентные методы. Методы, основанные на уравнениях, — это методы, которые используют математические формулы для описания поведения социальных агентов и отношений между социальными переменными. Агентные методы — это методы, которые используют автономные и взаимодействующие объекты для представления социальных агентов и их правил поведения.

Методы моделирования социальных явлений – это процедуры, которые позволяют имитационным моделям работать и контролировать их с использованием компьютерных ресурсов и инструментов. Методы моделирования социальных явлений можно разделить на две категории: детерминистические методы и стохастические методы. Детерминированные методы — это методы, которые всегда дают одни и те же результаты при одних и тех же входных данных. Стохастические методы — это методы, которые вводят случайные или вероятностные элементы в имитационные модели.

Проблема, связанная с моделированием социальных явлений, — это трудности и ограничения, возникающие при реализации и использовании моделирования социальных явлений из-за их сложности и неопределенности. Некоторые из наиболее распространенных проблем связаны с достоверностью, надежностью, масштабируемостью, воспроизводимостью и интерпретацией моделирования явлений.

4. Практические примеры использования ОД применительно к социологии.

В этом подзаголовке мы увидим несколько конкретных примеров того, как машинное обучение можно применить в социологии для решения реальных проблем и создания социальной ценности. Для каждого примера мы опишем проблему, метод, результат и преимущества использования машинного обучения.

4.1 Использование кластеризации для сегментации и профилирования социальных групп

Проблема, которую мы хотим решить, состоит в том, чтобы идентифицировать и охарактеризовать различные социальные группы, составляющие население, на основе демографических, социально-экономических, культурных или поведенческих переменных. Это позволяет нам лучше понять структуру и состав общества и адаптировать политику и стратегии в соответствии с потребностями и предпочтениями различных групп.

Метод, который мы используем, — это кластеризация, метод машинного обучения без учителя, который позволяет группировать элементы по их сходству, не имея априорных знаний о категориях. Кластеризация основана на алгоритмах, которые вычисляют расстояние между элементами и присваивают каждый элемент ближайшему кластеру. Некоторые из наиболее часто используемых алгоритмов — это k-средние, иерархический анализ и DBSCAN.

Результат, который мы получаем, — это сегментация социальных групп, то есть подразделение населения на однородные и отдельные подгруппы. Каждый кластер представлен центроидом, который суммирует его средние характеристики, и стандартным отклонением, которое измеряет его внутреннюю изменчивость. Мы можем визуализировать кластеры, используя методы уменьшения размерностей, такие как PCA или t-SNE.

Преимущество, которое мы получаем, — это профилирование социальных групп, т. е. детальное и углубленное описание различных групп с точки зрения соответствующих переменных. Мы можем использовать эти профили, чтобы понять различия и сходства между группами, определить целевые группы или уязвимые группы, персонализировать услуги или продукты, прогнозировать поведение или мнения.

4.2 Использование контролируемых моделей со структурированными данными для классификации и прогнозирования социальных переменных

Проблема, которую мы хотим решить, заключается в классификации и прогнозировании социальных переменных, которые влияют или зависят от поведения отдельных лиц или социальных групп, на основе независимых или объясняющих переменных. Это позволяет нам лучше понимать причинно-следственные связи и корреляции между социальными переменными, а также предвидеть эффекты или последствия определенных действий или ситуаций.

Метод, который мы используем, — это контролируемые модели со структурированными данными. Это метод машинного обучения, который позволяет создавать модели, которые могут обучаться на наборе помеченных данных или данных, в которых зависимая или целевая переменная известен. Контролируемые модели со структурированными данными основаны на алгоритмах, вычисляющих функцию, которая наилучшим образом аппроксимирует взаимосвязь между независимыми переменными и зависимой переменной. Некоторые из наиболее часто используемых алгоритмов — это линейная регрессия, логистическая регрессия, дерево решений, случайный лес и машина опорных векторов.

Результат, который мы получаем, представляет собой классификацию или прогноз социальных переменных, то есть присвоение или оценку значения зависимой или целевой переменной для каждого элемента набора данных. Мы можем оценить качество моделей, используя показатели производительности, такие как точность, точность, полнота, показатель F1 или коэффициент детерминации.

В результате преимущество заключается в анализе и прогнозировании социальных переменных, т. е. в понимании и прогнозировании социальных явлений с точки зрения количественных и измеримых переменных. Мы можем использовать эти модели для проверки гипотез, оценки воздействия, выработки рекомендаций или вмешательства в социальные явления.

4.3 Использование моделей НЛП с неструктурированными данными для анализа и интерпретации социальных текстов

Проблема, которую мы хотим решить, заключается в анализе и интерпретации социальных текстов, которые выражают мнения, чувства, эмоции, намерения, запросы или информацию отдельных лиц или социальных групп, на основе используемого естественного языка. Это позволяет нам лучше понимать смысл и ценность социальных текстов, а также извлекать актуальную или полезную информацию для различных целей.

Метод, который мы используем, — это модели НЛП с неструктурированными данными, метод машинного обучения, который позволяет нам создавать модели, которые могут понимать естественный язык и манипулировать им, используя неструктурированные данные, то есть данные, которые не имеют предопределенная или стандартизированная форма. Модели НЛП с неструктурированными данными основаны на алгоритмах, вычисляющих семантическое и синтаксическое представление социальных текстов. Некоторые из наиболее часто используемых алгоритмов — это встраивание слов, мешок слов, n-грамма, TF-IDF и BERT.

Результат, который мы получаем, — это анализ или интерпретация социальных текстов, т. е. извлечение или генерация актуальной или интересной информации из социальных текстов. Мы можем оценить качество моделей, используя такие показатели оценки, как последовательность, релевантность, полнота или креативность.

Преимущество, которое мы получаем, — это понимание и оценка социальных текстов, то есть знание и использование содержания и выражения социальных текстов. Мы можем использовать эти модели для классификации мнений или настроений в социальных текстах, для извлечения ключевых сущностей или концепций из социальных текстов, для создания резюме или перефразирования социальных текстов, для ответа на вопросы или запросы из социальных текстов.

Заключение

В этой статье мы увидели, как наука о данных и социология могут сотрудничать, используя данные для исследования и моделирования социальных явлений. Мы видели, что социология — это социальная наука, изучающая социальные явления и предоставляющая ценные и необходимые социальные данные для науки о данных. Мы видели, что машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта, которая создает модели, обучающиеся на основе данных, и предлагает мощные и универсальные инструменты для моделирования социальных явлений. Наконец, мы увидели несколько практических примеров того, как машинное обучение можно применить в социологии для решения реальных проблем и создания социальной ценности.