Preview

Цифровая социология/Digital Sociology

Расширенный поиск

Методология познания цифрового общества

https://doi.org/10.26425/2658-347X-2020-2-17-26

Полный текст:

Аннотация

Цифровая социология – вычислительная социальная наука, использующая современные информационные системы и технологии, – уже сложилась. Однако до сих пор не разрешен конфликт с традиционной социологией и ее методами исследований. Этот конфликт можно преодолеть, если помнить, что есть общая цель – познание явлений и процессов общественной жизни, – первичная по отношению к методам, о которых предстоит договориться. Цифровая трансформация социологии необходима, поскольку традиционные социологические методы не решают задачи предоставления объемных, надежных эмпирических данных качественно и в короткие сроки; востребован переход от контактных методов исследований к бесконтактным. Адаптация четырех современных информационных технологий: облачные вычисления, большие данные, интернет вещей и искусственный интеллект, – для целей социологии обеспечивает качественный переход в методологии познания цифрового общества. Облачные вычисления предоставляют исследователям инструменты, большие данные – сырье, интернет вещей – технологию, направленную на сбор показателей (получение сигналов) в большом объеме, реальном времени, в качестве прямых, а не опосредованных свидетельств человеческого поведения. Развитие технологии «искусственный интеллект» расширяет возможности получения обработанных сигналов качества работы социальной системы без построения предварительной гипотезы, в короткие сроки и на большом объеме обработанных данных. Цифровая трансформация социологии не означает отказ от использования традиционных методов социологического анализа, но предполагает расширение компетенций социолога, что требует пересмотра учебных программ вузов. Вместе с тем совмещение функций эксперта по предмету (социолога) и аналитика данных в одном специалисте оценивается как неперспективное, предлагается коллаборация их профессиональных компетенций в работе над едиными исследовательскими проектами.

Об авторе

Н. Н. Мещерякова
ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Томский политехнический университет»
Россия

Мещерякова Наталия Николаевна, Д-р социол. наук, профессор, г. Томск, Российская Федерация



Список литературы

1. Берроуз Р., Севидж М. (2016). После кризиса? Big data и методологические вызовы эмпирической социологии // Социологические исследования. № 3. С. 28–35.

2. Бродовская Е.В., Домбровская А.Ю. (2018). Большие данные в исследовании политических процессов: учебное пособие. М.: Изд-во Московского педагогического государственного университета. 88 с.

3. Василенко Л.А., Зотов В.В. (2020). Цифровизация публичного управления в России: риски, казусы, проблемы // Цифровая социология. № 2. С. 4–16.

4. Губа К. (2018). Большие данные в социологии: новые данные, новая социология? // Социологическое обозрение. Т. 17. № 1. С. 213–236. doi: 10.17323/1728-192X-2018-1-213-236

5. Егерев С.Е., Захарова С.А. (2015). Краудсорсинг в науке // Социологический альманах. № 6. С. 311–322.

6. Журавлева Е.Ю. (2015). Социология в сетевой среде: к цифровым социальным исследованиям // Социологические исследования. № 8. С. 25–33.

7. Рогозин Д.М., Ипатова А.А., Галиева Н.И. (2018). Стандартизированное (телефонное) интервью. М.: Пункт. 416 с.

8. Суслаков Б.А., Кундышева Е.С. (2015). Математическое моделирование контекстных высказываний при социологических опросах // Вестник МНЭПУ. Т. 7. С. 318–327.

9. Ядов В.А. и др. (2013). Саморегуляция и прогнозирование социального поведения личности: диспозиционная концепция. 2-е, расширенное изд. М.: ЦСПиМ. 376 с.

10. Brynjolfsson E., McAfee A. (2016). The second machine age: work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. NY; London: W.W. Norton & Company. 336 р.

11. Ginsberg J., Mohebbi M.H., Patel R.S., Brammer L., Smolinski M.S., Brilliant L.(2009). Detecting influenza epidemics using search engine query data // Nature. Vol. 457. No. 7232. Pp. 1012–1014.

12. Lazer D., Pentland A., Adamic L., Aral S., Barabasi A-L., Brewer D., Christakis N., Contractor N., Fowler J., Gutmann M., Jebara T., King G., Macy M., Roy D., Van Alstyne M. (2009). Computational social science // Science. Vol. 323. No. 5915. Pp. 721–723.

13. Savage M., Burrows R. (2007). The coming crisis of empirical sociology // Sociology. No. 41 (5). Pp. 885–899.

14. Siebl T. (2019). Digital transformation: survive and thrive in an era of mass extinction. NY: Rosetta Books. 256 р.


Для цитирования:


Мещерякова Н.Н. Методология познания цифрового общества. Цифровая социология/Digital Sociology. 2020;3(2):17-26. https://doi.org/10.26425/2658-347X-2020-2-17-26

For citation:


Meshcheryakova N.N. Methodology for cognition of digital society. Digital Sociology. 2020;3(2):17-26. (In Russ.) https://doi.org/10.26425/2658-347X-2020-2-17-26

Просмотров: 83


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2658-347X (Print)