Big data и новые задачи социологии
Целью исследования: характеристика экспертных оценок и аналитический обзор результатов использования больших данных (big data) как массивов социологической информации, дающих возможность определить новые перспективные методы построения социологического знания. Методологическая база исследования. Основными и исследовательскими методами являются методы концептуального анализа экспертных оценок, методы сравнения, обобщения и генерализации выводов, методы систематизации результатов оценочных экспертиз, методы интеграции данных, методы прогнозной аналитики, выражающиеся в классификации разных не связанных между собой оценок. Результаты исследования. В статье показано, что массивы информации в виде больших данных становятся важными социологическими исходными данными, дают возможность более полного изучения социальной динамики, создания на их основе новых динамических моделей социальной реальности, соразмерных цифровой информации, а также становятся основой формирования новой социологической теории - теории цифровой социологии. Для нее возникают новые методологические вызовы, требующие обоснования новых методов исследования и переосмысления инструментария и понятийного аппарата, например, такие как сетевое и нейронное моделирование, тематическое моделирование, автоматическое генерирование гипотез, интеграция мультимодальных данных, операционализация ключевых концептов, символизация и цифровизация социологического дискурса, фреймирование и кластеризация знаний, методы визуализации в репрезентации объяснительных процедур, реляционный анализ значений, символическая обработка естественного языка и др. Перспективы исследования. Цифровая социология позволяет изучать паттерны поведения человека в связи с гораздо большими, чем это было ранее, формами обусловленности: как в реальных условиях, реальном времени, так и в различных условиях виртуальности, как в форме события, так и в формах намерения, действия или даже эмоции.