МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ТЕМПОРАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ ИНТЕРНЕТ-ДИСКУССИЙ НА ОСНОВЕ КОЛИЧЕСТВА И ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
Аннотация
Целью исследования является разработка и проверка методов оценки темпоральной структуры интернет-дискуссий, основанных на анализе количества и продолжительности взаимодействий пользователей в интернете (в социальных сетях, на форумах и т.п.). Описываются разработанные в рамках данной работы новые методы оценки темпоральной структуры интернет-дискуссий, основанные на анализе количества и продолжительности взаимодействий пользователей в интернете. Особое внимание уделяется методам определения интенсивности и длительности дискуссий, что позволяет получить более точную оценку динамики обсуждений в реальном времени. Оценка интенсивности дискуссии производится через соотношение количества взаимодействий (таких, например, как комментарии, реплаи, лайки) и продолжительности онлайнового обсуждения. Предложен метод корректного определения длительности дискуссии, в котором производится учет не только время с момента публикации поста, но также и активность пользователей в процессе обсуждения, что делает данный метод более гибким и точным. Для проверки разработанных методов использовались реальные данные из сообществ ВКонтакте городов Таганрога и Сарова. Результаты практических исследований подтвердили существование ожидаемых закономерностей, таких, например, как суточные колебания в уровнях активности пользователей и всплески активности, связанные с различными важными общественными и политическими событиями. Разработанные методы оценки темпоральной структуры интернет-дискуссий на основе количества и продолжительности взаимодействий пользователей позволяют эффективно анализировать динамику вовлеченности участников дискуссий, выявлять ключевые моменты, а также значимые события в процессе онлайн-общения. Данные методы могут быть полезными в различных областях, таких как социальные исследования, маркетинг, политический анализ, управление репутационными рисками и другие, где требуется анализ активности и вовлеченности в интернете.
Список литературы
1. Serdyuk A.A. Osobennosti agressivnykh reaktsiy podrostkov s raznoy stepen'yu vovlechennosti v sotsi-al'no-kul'turnuyu deyatel'nost' [Features of aggressive behaviors of adolescents with varying degrees of involvement in socio-cultural activity], Innovatsionnaya nauchnaya sovremennaya akademicheskaya is-sledovatel'skaya traektoriya (INSAYT) [Innovative Scientific Modern Academic Research Trajectory (INSAJT)], 2022, No. 1 (9), pp. 28-38. DOI: 10.17853/2686-8970-2022-1-28-38. EDN EBATOC.
2. Fofanova G.A., Pozdnyakova A.V. Emotsional'nyy intellekt studentov s razlichnoy stepen'yu vovlechennosti v elektronnye sotsial'nye seti [Emotional intelligence of students with different degrees of involvement in electronic social networks], Zhurnal Belorusskogo gosudarstvennogo universiteta. Filosofiya. Psikhologiya [Journal of the Belarusian State University. Philosophy and Psychology], 2017, No. 1, pp. 120-126. EDN XYZQXZ.
3. Dong X., Lian Y. A review of social media-based public opinion analyses: Challenges and recommenda-tions, Technology in Society, 2021, Vol. 67, pp. 101724. DOI: 10.1016/j.techsoc.2021.101724.
4. Yusha A.E. Metody verifikatsii informatsii v period postpravdy [Methods of information verification in the post-truth period], Mediasreda [Media environment], 2019, No. 15, pp. 181-187. EDN OGUFWQ.
5. Beynenson V.A. Proverka dostovernosti informatsii v usloviyakh novykh media: problemy i vozmozhnosti [Verification of the reliability of information in the context of new media: problems and opportunities], Zhurnalistika v sisteme al'ternativnykh istochnikov informatsii: Sb. materialov nauchnoy konferentsii kafedry zhurnalistiki, Nizhniy Novgorod, 14 marta 2017 goda [Journalism in the system of alternative sources of information: Collection of materials of the scientific conference of the Department of Journalism, Nizhny Novgorod, March 14, 2017]. Nizhniy Novgorod: Natsional'nyy issledovatel'skiy Nizhegorodskiy gosudarstvennyy universitet im. N.I. Lobachevskogo, 2017, pp. 79-89. EDN YPRIYB.
6. Ignat'eva I.V., Zedgenizova I.I. Marketing sotsial'nykh setey kak instrument prodvizheniya [Social media marketing as a promotion tool], Innovatsii i investitsii [Innovations and Investments], 2019,
No. 7, pp. 125-129. EDN UYFEBO.
7. Tatarinov K.A. Osobennosti internet-marketinga na B2B-rynkakh [Features of internet marketing on b2b-markets], Izvestiya Baykal'skogo gosudarstvennogo universiteta [News of the Baikal State Univer-sity], 2018, Vol. 28, No. 3, pp. 517-528. DOI: 10.17150/2500-2759.2018.28(3).517-528.
EDN ZDYJNR.
8. Masson Z., Parmentier G. Drivers and mechanisms for online communities performance: A systematic literature review, European Management Journal, 2023, Vol. 41 (4), pp. 590-606. DOI: 10.1016/j.emj.2022.08.005.
9. Limam H., Slaimi A. Web Community Management in the Digital Era: Review, Journal of Computer Information Systems, 10 Jun 2024, pp. 1-15. DOI: 10.1080/08874417.2024.2361651.
10. Gubenkov A.O. Aktual'nye problemy kiberbezopasnosti v sotsial'nykh setyakh [Current problems of cybersecurity in social networks], Avtonomiya lichnosti [Autonomy of the Individual], 2021, No. 3 (26), pp. 46-53. EDN INGAIE.
11. Khomyakov D.O. Sravnitel'nyy analiz funktsionala i vozmozhnostey sotsial'nykh setey s tsel'yu ratsion-al'nogo ikh ispol'zovaniya v politicheskom SMM [Comparative analysis of the functionality and possi-bilities of social networks for the purpose of their rational use in political SMM], Voprosy politologii [Questions of Political Science], 2021, Vol. 11, No. 6 (70), pp. 1930-1942. DOI: 10.35775/PSI.2021.70.6.037. EDN DCTDWK.
12. Glinskaya A.R. Vliyanie sotsial'nykh setey na ekonomicheskie sistemy [The impact of social media on economic systems], Aktual'nye problemy aviatsii i kosmonavtiki: Sb. materialov IX Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii, posvyashchennoy Dnyu kosmonavtiki. V 3-kh t., Krasnoyarsk, 10–14 aprelya 2023 goda [Actual problems of aviation and cosmonautics: Collection of materials of the IX International scientific and practical conference dedicated to Cosmonautics Day. In 3 volumes, Krasno-yarsk, April 10-14, 2023]. Krasnoyarsk: Sibirskiy gosudarstvennyy universitet nauki i tekhnologiy imeni akademika M.F. Reshetneva, 2023, pp. 481-483. EDN OKULRQ.
13. Shageeva G.R., Safiullin M.R. Sotsial'nye seti kak istochnik reputatsionnogo riska predpriyatiya [Social networks as a source of the reputational risk of an enterprise], Problemy sovremennoy ekonomiki [Prob-lems of the Modern Economy], 2023, No. 1 (85), pp. 50-53. EDN CHDUNB.
14. Kachalin D.V., Vyshegorodtsev M.V., Andreev S.V. Model' avtomatizirovannoy sistemy analiza to-nal'nosti publichnoy deyatel'nosti sotrudnikov predpriyatiya v sotsial'nykh setyakh [Model of an auto-mated system for analyzing the tonality of public activities of enterprise employees in social networks], Modern Science, 2020, No. 4-1, pp. 350-359. EDN VNFVSN.
15. Yu Y., Jiang J., Dhillon P.S. Characterizing the Structure of Online Conversations Across Reddit, Proc. ACM Hum.-Comput. Interact., 2024, Vol. 8, pp. 23. DOI: 10.1145/3686913.
16. Dan Y., Svoboda V. Pennisi. Analysing interactions in online discussions through social network analy-sis, Journal of Computer Assisted Learning, 2022, Vol. 38 (3), pp. 784-796. DOI: 10.1111/jcal.12648.
17. Spatariu A., Hartley K., Bendixen L.D. Defining and Measuring Quality in Online Discussions, J. Inter-act. Online Learn, 2004, Vol. 2 (4), pp. 1-15.
18. Chen G., Lo C.K., Hu L. Sustaining online academic discussions: Identifying the characteristics of mes-sages that receive responses, Computers & Education, 2020, Vol. 156, pp. 103938. DOI: 10.1016/j.compedu.2020.103938.
19. Schneider S.J., Kerwin J., Frechtling J., Vivari B.A. Characteristics of the Discussion in Online and Face-to-Face Focus Groups, Social Science Computer Review, 2002, No. 20 (1), pp. 31-42. DOI: 10.1177/089443930202000104.
20. Samrose S., Hoque E. Quantifying the Intensity of Toxicity for Discussions and Speakers, 9th Interna-tional Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction Workshops and Demos (ACIIW), 2021, pp. 1-5. DOI: 10.1109/ACIIW52867.2021.9666258.
21. Symoneaux R., Galmarini M.V., Mehinagic E. Comment analysis of consumer’s likes and dislikes as an alternative tool to preference mapping. A case study on apples, Food Quality and Preference, 2012, Vol. 24, Issue 1, pp. 59-66. DOI: 10.1016/j.foodqual.2011.08.013
