CC BY
80
5. Кучин А.А., Обрадович К.А. Оптические приборы для измерения шероховатости поверхности. Л.: Машиностроение, 2014. 288 с.
6. Миров М.Б. Способ бесконтактного контроля качества обработки поверхности оптических деталей и устройство его осуществления / П.И. Дрозд, Л.В. Поперенко, И.А. Шайкевич. 2016. 390 с.
7. Миров М.Б. Эллипсометрический способ контроля качества полирования деталей / В.П.Маслов, Т.С. Мельник, В.А. Одарич. 2016. 216 с.
8. Сорочкин Б.М. Автоматизация измерений и контроля размеров деталей. Д.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 2017. 267 с.
9. Топорец А.С. Оптика шероховатой поверхности. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 2016. 321 с.
10. Худобин Л.В. Диагностика и управление процессом шлифования по амплитуде звукового давления / JI.B. Худобин, В.Ф. Гурьянихин, В.С. Юганов Вестник машиностроения, 2015, № 11. 80 с.
АНАЛИЗ ДАННЫХ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ КАК СПОСОБ СБОРА ИНФОРМАЦИИ О СОЦИАЛЬНЫХ ПРЕДПОЧТЕНИЯХ ЖИТЕЛЕЙ РЕГИОНОВ Мильчук Я.Г.
МилъчукЯрослав Геннадьевич — аспирант, кафедра САПР,
Волгоградский государственный технический университет, г. Волгоград
Аннотация: в данной статье рассматриваются перспективы и возможности анализа данных социальных сетей для сбора информации о социальных предпочтениях жителей регионов. Определены особенности сбора и обработки данных для выявления и исследования социальных потребностей с точной географической привязкой.
Ключевые слова: социальные сети, социальные данные, пользовательские данные, социальный анализ, анализ социальных предпочтений, информация.
Прогресс в развитии информационно-коммуникационных технологий и методов извлечения знаний определяет глубокое проникновение интеллектуальных инструментов для работы с данными в различных сферах жизни человека. Информационные технологии помогают в инженерной и управленческой деятельности по управлению сложными инфраструктурными системами и территориями.
Принятие обоснованных решений является необходимым предварительным условием для выбора вариантов социального развития, как на уровне руководства региона, так и для местных органов власти.
Существенной проблемой для определения направлений социального развития является трудоемкость сбора и обработки данных о предпочтениях жителей региона. Информация, необходимая для анализа текущего состояния, имеет большой объем, постоянно обновляется и характеризуется неоднородностью. Существующие статистические методы часто не позволяют своевременно обновлять данные, поэтому необходимы альтернативные методы мониторинга социальных процессов.
Принимая во внимание пожелания жителей регионов посредством анализа данных социальных сетей, можно значительно повысить эффективность получения информации о текущем состоянии дел в регионе и качестве принимаемых решений.
Для получения актуальных данных о предпочтениях жителей разных территорий необходимо обеспечить оперативный сбор информации и ее хранение в базе данных в унифицированном формате. Одним из источников являются социальные сети. Сбор таких данных из профилей пользователей, таких как пол, возраст, интересы, место работы, место учебы, фотографии, а также хэштеги и геоданные, коррелированные с ними, может помочь в определении социальных потребностей, реализованных в определенный момент времени. Например, пользователи социальных сетей регулярно публикуют значительное количество фотографий, отражающих их любимые или наиболее посещаемые места. Выявляя частые повторения, можно определить фактические социальные потребности по сравнению с местами их реализации [3, с. 70].
Одним из основных критериев качества данных при определении социальных предпочтений является полнота информации о жителях территории, поэтому основной проблемой поиска релевантных данных является частичное закрытие пользовательских профилей. Для обеспечения полноты собираемых данных можно использовать алгоритм сбора данных с механизмом построения замыкания социального графа, который позволяет собирать наиболее полную информацию. Алгоритм основан на добавлении недостающей информации из данных в профилях наиболее релевантных пользователей, состоящих из взаимного статуса «друзей» с исследуемым профилем.
На начальном этапе целесообразно организовать сбор данных из социальных сетей ВКонтакте и Instagram, как наиболее популярных в регионе. Для этого может применяться технология «веб-сканирование», реализованная в подсистеме сбора данных по заданным параметрам (возраст человека, пол, социальные предпочтения, регион проживания): поля приложения позволяют указать временной интервал выборки данных, города, возраста, пола и типа исследуемых социальных потребностей пользователя.
На следующем этапе собранные данные профилей пользователей обрабатываются в подсистеме структурирования данных и определения социальных предпочтений. Затем выполняется поиск для наиболее популярных посещенных сайтов. Для этого в подсистеме анализа данных и формирования решений в границах участков территории, которые имеют более пяти геотегов одного и того же типа в радиусе 300 метров, обозначаются границы.
После определения популярных сайтов выявляется проблема отсутствия или превышения объектов инфраструктуры любого типа. Такая проблема развития территории определяется в зависимости от типа геотега, среднего возраста пользователей на этом сайте, пола, времени геотегирования. Так, например, для геотегов с типом «Развлечения», сделанного в 23:00, и средним возрастом пользователей 22 лет, этот компонент представляет собой количество объектов инфраструктуры досуга, таких как караоке, клубы, кафе. А для геотега с типом «Исследование» средний возраст пользователей составляет 16 лет, а интервал времени 13:00-14:00 выявляет в качестве проблематичного компонента количество мест питания низкой ценовой категории [5].
Текущая ситуация для этих сайтов определяется путем вычисления количества объектов инфраструктуры. Данные о количестве объектов в определенной области могут быть получены с использованием API 2GIS. Если требуемых объектов меньше 5 (например, для типа «Пища»), то считается, что территория имеет слабое развитие целевого компонента инфраструктуры.
Таким образом, выявление и исследование социальных потребностей жителей регионов с использованием анализа данных социальных сетей, является одним из определяющих факторов при построении эффективной социальной политики, а также выбором конкретных проектных и бизнес-решений для государственных муниципальных органов власти и коммерческих организаций. Зная о самых популярных местах и их целях в формальных выражениях и восприятии жителей, становится возможным дополнить картину возникающей ситуации в инфраструктуре: определить недостаток или избыток инфраструктуры сетей и коммуникаций, а впоследствии - формировать назначение неиспользуемых территорий.
Список литературы
1. Гаврилов А.И. Региональная экономика и управление. Н. Новгород: Изд-во Волго-Вят. акад. гос. службы, 2012. 271 с.
2. Новые медиа сегодня: развитие территорий // Материалы II Междунар. науч.-практич. конф., Ростов-на- Дону, Россия, 16-17 окт. 2015 / Дон. гос. техн. ун-т. Ростов н /Д : ДГТУ, 2015. 393 с.
3. Разработка онтологии для интеллектуальной системы поддержки принятия решений в задачах управления развитием города / А.В. Матохина, Н.П. Садовникова, Д.С. Парыгин, Е.П. Гнедкова // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2015. № 14(178). С. 69-74.
4. Мильчук Я.Г. Система поддержки принятия решений для управления регионом с использованием данных социальных сетей / Я.Г. Мильчук, М.К. Мартынова // Успехи современной науки и образования. Белгород, 2016. № 6. Т. 3. С. 88-94.
5. Машкин А.А. Опыт создания системы управления развитием территорий Санкт-Петербурга [Электронный ресурс] / А.А. Машкин, А.Е. Загоруйко // 11-я Всероссийская конференция «Градостроительство и планирование территориального развития России». 2013. Режим доступа: http://www.gisa.ru/88592.html/ (дата обращения: 28.05.2018).
