CC BY
37удк: 30.51-7+004.8 msc2010: 91d30
ИНТЕРНЕТ-МЕМ В ВИРТУАЛЬНЫХ КОММУНИКАЦИЯХ: МЕТОДОЛОГИЯ СОЗДАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗИРОВАННОЙ
СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА1
© О. А. Габриелян, Т. О. Габриелян, М. В. Гаспарян
КРЫМСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. В. И. ВЕРНАДСКОГО ТАВРИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ
просп. Академика Вернадского, 4, Симферополь, 295007, Российская Федерация e-mail: [email protected], [email protected], [email protected]
© Л. С. Гаспарян
Крымский университет культуры, искусств и туризма 295000, Симферополь, Республика Крым, Россия e-mail: [email protected]
Internet меме in virtual communications: a methodology for creating an intellectual monitoring system.
Gabrielyan O. A., Gabrielyan T. O., Gasparyan M. V., Gasparyan L. S.
Abstract. The current state of IT development allows us to talk about the formation of a new type of society, not only informational, but also digital. Virtual communications plays important role in its development. The network of these communications creates a new space of being virtual. When we talk about virtual space, we primarily mean Internet. Internet memes are one of the important phenomena that embody the features of information and virtual processes of the XXI century. They are subject to comprehensive research due to the fact that these communications and their content significantly affect social processes and require monitoring and decision-making. The Internet memes considered in this paper represents a completely objective reality. The authors proposes an interdisciplinary approach to research at the intersection of the Humanities and exact Sciences: sociology, semiotics, computer science, management, etc., with access the tools in the form of appropriate software. It is obvious that the developed methodology and methodic open up the prospect of applying them to other similar entities and processes in the virtual space. The article describes in the detail both the methodology (developed during three research stages of studying the Internet meme: in static (synchrony), dynamics (diachrony) and artificially intelligent automated mode.), and the methodology for studying the influence of Internet memes on Internet users. This creates problems-issues that need to be resolved:
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и ЭИСИ в рамках научного проекта № 20-011-31460. (Acknowledgments: The reported study was funded by RFBR and EISR, project number 20-011-31460)
revealed the essential characteristics of the Internet meme with the possibility of their formalization;
describes the mechanism and parameters of Internet meme distribution in social networks; describes a mechanism for monitoring the impact of an Internet meme on communication in social networks on the Internet, based on formalized criteria and a software product;
these mechanisms are designed as self-learning neural networks (software product) with minimal participation of experts who calibrate their work mainly at the initial stage.
As an object of research, we consider a large array of weakly structured data memes identified through search engines.
Keywords: Internet meme, communication, methodology, virtual social network.
Введение
Сегодня стало трюизмом упоминание о влиянии виртуальной реальности на человека, о том, что коммуникации в социальных сетях имеют серьезные последствия. Но далеко не очевидно, как исследовать это влияние, как определить соответствующие параметры, как их получать и обрабатывать в автоматическом режиме, например, с помощью искусственного интеллекта (ИИ) — Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Data Mining (DM), самообучающейся сверточной нейросети [35]. Такой анализ открывает две перспективы. С одной стороны, достаточно наглядно виден процесс объективного влияния, а с другой — важен механизм такого влияния. Очевидно, что ответы на поставленные вопросы позволят найти способы «влиять на такое влияние».
Актуальность исследования обусловлена тем, что современные коммуникации в значительной степени переместились в виртуальную среду. Эти коммуникации и их контент существенно влияют на социальные процессы и требуют глубокого исследования, мониторинга и принятия соответствующих решений. Предлагается междисциплинарное исследование интернет-мемов на стыке гуманитарных и точных наук: социологии, семиотики, информатики, управления и др., с выходом на инструменты в виде соответствующего программного обеспечения. Разработанная методология применима к иным подобным сущностям и процессам виртуального пространства. В настоящее время существует значительная потребность в мониторинге виртуального влияния на поведение людей, в создании автоматизированных и интеллектуализиро-ванных систем такого мониторинга.
Не менее актуальным и важным является то, что результаты исследования могут быть использованы как инструмент противодействия техногенным, биогенным, социокультурным угрозам, терроризму и идеологическому экстремизму, а также ки-беругрозам и иным формам и источникам опасности для общества.
В центре исследования будет интернет-мем. Для проверки гипотез и разрабатываемых исследовательских инструментов используются политические интернет-мемы. Будем придерживаться следующего определения.
Интернет-мем — это способ когнитивной коммуникации, представленный в форме визуального объекта (картинка + текст), посредством которого осуществляется процесс распространения определенной социокультурной информации. Характерным для интернет-мема является способность к репликации (длительному копированию). Интернет-мем — это визуализированное высказывание.
Исследованию политических интернет-мемов, как феномена современной политической коммуникации посвящено ряд работ как отечественных, так и зарубежных исследователей. В прикладном плане мемами занимаются практики коммуникации, маркетологи и программисты, создающие поисковые системы для распознавания ме-мов. Однако, в прикладных подходах много от эмпирического обобщения и недостаточно методологии и строгости научного анализа, теоретического осмысления. В частности, нет даже более или менее приемлемого рабочего операционального определения интернет-мема. Значительная часть статей начинают со ссылок на работы Докинза Р. («Эгоистичный ген») [15], Броди Р. [2] и Рашкоффа Д. [23]. Но предложенный подход исчерпал возможности построения моделей передачи культурной информации.
На наш взгляд, нужен переход на уровень конкретно-научных исследований. Здесь стоит отметить отечественных исследователей — Вешнякову А. В. [4], Ба-зенкова Н. И., Губанова Д. А., Новикова Д. А., Чхартишвили А. Г. [1, 14], Зиновьеву Н. А. [16], КанашинуС. В. [17], Квята А. Г. [18], Кронгауза М. А. [19], Савицкую Т. Е. [24], Столетова А. [26], Столярова А. А. [27], Шомову С. А. [28] и др. Ряд исследователей анализируют коммуникации в виртуальном пространстве, в том числе социально-политические: Лысенко Е. Н. [20], Поляков Е. М. [22], Щурину Ю. В. [29] и др. Креолизованные тексты в основном активно исследуют филологи: Ворошилова М. Б. [5], Гришаева Л. И. [13], Нежура Е. А. [21], Сорокин Ю. А. [25].
Среди зарубежных исследователей следует отметить Blackmore S. [30, 31], Burgess T. [32], Dennett D. [33], Gonzalez-Bailon S. [34], Lissack M. [36], Pech R. [37].
Свой вклад в исследование заявленной проблемы вносят работы группы исследователей: Габриеляна О. А. [3, 6-8], Габриеляна Т. О. [9], Гаспаряна М. В. [10], Герман-чук М. С., Козловой М. Г., Лукьяненко В. А. [11, 12], Кравченко И. В. [3]. В совокупности представленные работы задают междисциплинарный каркас для ее решения.
Следует констатировать тот факт, что работ междисциплинарного, комплексного характера, результатом которых были бы автоматизированные и интеллектуали-зированные (нейросетевые) системы, отслеживающие влияние интернет-мема (в том числе политического интернет-мема) на коммуникацию в виртуальном пространстве, нами не выявлено. Этот пробел на методологическом и методическом уровне попытаемся восполнить, предлагаемым исследованием.
Научная новизна исследования заключается в разработке методологии и подхода к созданию программного обеспечения для автоматизированного и интеллектуа-лизированного выявления влияния (политического) интернет-мема на пользователей Интернета; выявление «паттернов влияния» и обучение нейросетей для интеллектуализации процесса анализа и мониторинга такого влияния.
Целью исследования является разработка методологии эмпирического исследования влияния мемов (например, политических) на пользователей Интернета.
Задачи исследования:
1) описать эмпирическую базу предлагаемого исследования, используя поисковую систему Google, так как по ряду объективных характеристик этот поисковик обращается к наиболее полной базе изображений, а логика формирования запросов простая с позиции их формализации;
2) описать трансдисциплинарную позицию, основанную на исследовании эмпирических данных и их формализации. Этим она принципиально отличается от основного массива социально-гуманитарных исследований;
3) решение задач предваряется методологией исследования.
этапы исследования
Методология любого исследования предполагает формирование принципов и подходов разрабатываемой программы, определение концепта, рабочих понятий, выдвижение гипотез и возможность их проверки, а также включает методы исследования. Методология вырабатывается на протяжении трёх исследовательских этапов изучения интернет-мема: в статике (синхронии), динамике (диахронии) и искусственно-интеллектуальном автоматизированном режиме.
Первый этап исследования — выявление «паттернов влияния» посредством анализа интернет-мемов в синхронии, в «ручном режиме».
1.1. Изначально предполагается, что не навязывается никакого представления о том, что такое мем и для формирования понятия «мем» полностью полагаются на те результаты, которые представляет поисковая машина, как репрезентант «big data».
Предварительный эмпирический анализ результатов поисковых запросов позволяет говорить об изобразительной сущности интернет-мема. В дальнейшем выкладки основаны на том, что интернет-мем — это big data, обладающая изобразительной природой. При этом изобразительность присуща не только статичным изображениям, но и динамичным — анимационным и видео-мемам.
1.2. Для изучения интернет-мемов необходимо программное обеспечение (ПО) с развитым инструментарием. Это обусловлено тем, что слишком большой объем информации и работа с потоком данных интернет-мемов, не может быть осуществлена только исследователем-экспертом.
Анализ существующего ПО показал отсутствие нужного функционала в одном программном продукте. Существуют различные решения, каждое из которых выполняет отдельный набор функций. Например, Microsoft Excel способен хранить данные, формировать сложные запросы, прогнозировать временные ряды (средствами различных алгоритмов), строить по ним инфографику. Программа digiKam (работа с цифровыми фотографиями, каталогизация, редактирование) — позволяет маркировать изображения и отдельные их области, формировать простые запросы по ключевым словам. Но даже в случае успешной реализации первого этапа, средствами Microsoft Excel и digiKam, на втором этапе потребуется дополнительное ПО, позволяющее сравнивать множество новых изображений с существующими в базе, а на третьем этапе — способное распознавать образы. Обновление собранной информации вручную неоправданно при работе с большим объёмом, постоянно обновляющейся информацией. Более того, в результате разработки новых методов потребуется доработка инструментария. А это можно осуществить только при условии наличия модульного ПО, непосредственно разработанного под конкретную методологию.
В первой версии ПО (Мемометрии) реализуются следующие возможности:
- сохранение технических характеристик изображения-файла: ширина, высота, разрешение, пропорции, цветовая модель, источник, дата создания и т.п.;
- «ручное» маркирование изображения или отдельных его частей ключевыми словами (тегами);
- формирование первичной базы интернет-мемов (базы изображений) — сохранение изображений, их технических характеристик и ключевых слов;
- создание простых (применение операций булевой логики к двум множествам) и сложных (с применением сложных выражений булевой алгебры к большому количеству множеств) экспертных запросов к первичной базе интернет-мемов.
1.3. Подготовка исследовательского запроса для поисковой машины. Для первого этапа исследования на запрос достаточно выдать не более 250-500 изображений,
подлежащих анализу. Это связано с тем, что на первом и втором этапах маркирование мемов производится вручную. Поэтому большое количество мемов может привести к смещению исследовательской позиции с выявления «паттернов влияния» на рутинный механический труд.
В целом базовый исследовательский запрос формируется следующим образом.
Запрос состоит из двух частей. Первая часть, отражающая и определяющая предмет суждения (предикат запроса). В работе предикат является постоянным понятием — мем. Вторая часть имеет вариативный характер и отражает изучаемую область в структуре виртуальной коммуникации. Для получения результатов поиска, наиболее приближенных к содержанию запроса, фраза запроса помещается в кавычки («мем...»).
Вторая часть запроса формируется на основании анализа двух баз. Первая представляет собой результат онто-семантического анализа гипертекста, сформированного из заголовков новостных сообщений общественно-политического характера за единицу времени. Он представлен в форме семантической сети (совокупность графов). Осуществляя процедуру обхода графов по нисходящей его степеней, получаем предварительный список запросов. В основной список запросов включаются только те слова (вершины графа), которые смежные вершине с наибольшей степенью.
Вторая база источников представляет данные еженедельного социологического опроса «ФОМнибус» (Фонд Общественное Мнение). В частности, речь идет о массиве данных ответов респондентов на открытый вопрос «Какие события прошедшей недели, о которых сообщалось в средствах массовой информации, больше всего заинтересовали Вас, привлекли Ваше внимание?». Использование этого массива позволило уравновесить язык официальных СМИ, дополнив «язык» запроса неформальным сленгом (повседневный язык). Это имеет существенное значение, так как предмет исследования отчасти является продуктом народного (массового) творчества — интернет-фольклора.
Преимущества предлагаемого алгоритма формирования запроса в том, что он создается объективно и может быть представлен программой без участия исследователя или эксперта.
1.4. Сбор первичной базы интернет-мемов. Предполагает сохранение всех изображений, выданных поисковой машиной в базе изображений разработанного ПО, для дальнейшей работы.
1.5. Маркирование первичной базы интернет-мемов посредством разработанного ПО. Маркирование осуществляется согласно следующим правилам:
- последовательность маркирования интернет-мема осуществляется слева направо, сверху вниз (если нет логического исключения);
- к каждому отдельному текстовому (слово) и изобразительному (лицо, причёска, цвет волос, взгляд, одежда, дополнительные аксессуары и пр.) объекту соответствует одно или несколько ключевых слов (маркеров, тегов);
- каждое ключевое слово, характеризующее текстовый объект, в точности соответствует написанному на изображении слову;
- каждое ключевое слово, характеризующее изображение, должно быть простым существительным. Верно: красный, чёрный. Неверно: красно-черный;
- области изображения для маркирования выделяются по границам подлежащего описанию объекта.
1.6. Создание системы экспертных запросов. Эксперты работают с промаркированной первичной базой интернет-мемов. Выдвигаются различные гипотезы о том, какие данные представляются формализовано:
- сущностные характеристики мема и изучаемых текстовых и изобразительных объектов;
- смысловые изменения объекта в результате его меметизации;
- паттерны влияния» на потребителей интернет-мемов.
1.7. Доработка ПО для графического представления результатов экспертных запросов в виде инфографики: таблиц, диаграмм, графиков и пр.
1.8. В результате формирования экспертных запросов, может возникнуть необходимость в применении существующих или разработанных экспертами-исследователями методов. Описание и применение новых методов в разрабатываемом ПО, потребуют разработки дополнительной надстройки второго уровня, что позволит анализировать полученные данные средствами статистического и вероятностного анализа.
1.9. Построение моделей «паттернов влияния»2 интернет-мемов на потребителей путём выявления количественных и качественных закономерностей. Применённые к первичной базе интернет-мемов экспертные запросы и методы, выявляют формализованные закономерности, характеризующие мем и отличие его от обычного изображения. Это отличие, или набор отличий и являются «паттернами влияния».
1.10. Доработка ПО для реализации надстройки третьего уровня, позволяющей описывать и сохранять синхронические модели «паттернов влияния».
2Моделыо «паттерна влияния» следует называть наличие определённых характеристик или состояния интернет-мема, при которых он начинает оказывать влияние на потребителей, изменять их ценности
Второй этап исследования — выявление «паттернов влияния» посредством анализа характеристик политических интернет-мемов в диахронии в автоматическом режиме. Для этого реализуется:
2.1. Доработка ПО для автоматизации систематического обновления первичной базы интернет-мемов. Решение этой задачи завязано на работу с поисковой машиной Google. Выбор поисковой системы сделан на основе следующих двух факторов:
• поисковая система Google проиндексировала более 60-65 млрд. веб-страниц (согласно данным www.worldwidewebsize.com), тогда как у других поисковых систем этот показатель в 6 раз меньше;
• поисковая система Google, обрабатывает более 80 % всех поисковых запросов в мире, согласно данным statcounter.com;
• обозначенные факторы, определяют объективный характер исследования, т.к. исследователи и искусственно интеллектуальная автоматизированная система, будут работать с общедоступной big data, которая максимально репрезентует существующий контент глобальной сети интернет.
Работа с поисковой системой Google строится следующим образом:
A. Ежедневно в автоматическом режиме, программа задает базовый запрос, и сохраняет все изображения, полученные от поисковой машины во временную папку. Далее программа поочерёдно сравнивает новые изображения с теми, которые находятся в первичной базе интернет-мемов:
• если новое изображение совпадает с тем, которое уже находится в первичной базе интернет-мемов:
a) сохранить информацию позиции интернет-мема в поисковых результатах базового исследовательского запроса;
b) удалить новое изображение из временной папки;
• если новое изображение отсутствует в первичной базе интернет-мемов, тогда:
a) добавить новое изображение в первичную базу интернет-мемов;
b) отправить уведомление исследователю-эксперту о необходимости маркировки новых изображений.
B. Ежедневно осуществляется поочерёдный поиск изображений из первичной базы интернет-мемов средствами поисковой машины Google. Цель этого процесса — изучить степень распространённости интернет-мема. Для этого в первичной базе интернет-мемов сохраняются следующие данные:
• адрес интернет-ресурса, на котором представлен интернет-мем;
• имя домена верхнего уровня (ru, com, org и др.) интернет-ресурса;
• название заголовка интернет-ресурса, для последующего мониторинга потенциально языковой принадлежности интернет-ресурса, на котором представлен интернет-мем;
• дата размещения интернет-мема на конкретном сайте;
• количество результатов поискового запроса по конкретному изображению;
• позиция в результатах поискового запроса.
Данные, полученные в ходе ежедневного мониторинга базового исследовательского запроса и изучения распространённости интернет-мема, можно охарактеризовать как «сырые» данные, потенциально хранящие в себе информацию о диахронии (развитие во времени) интернет-мема. К «сырым» данным необходимо применить ряд традиционных или новых, разработанных методов — позволяющих получить информацию о «паттернах влияния».
2.2. Доработка ПО для создания экспертных запросов к данным диахронии ин-тернет-мемов. Эти данные отличаются от того набора ключевых слов, которые характеризуют синхронию интернет-мемов. У эксперта есть возможность:
• выполнять простые запросы, описываемые по правилам булевой логики, к диахроническим данным об интернет-мемах — доработка надстройки первого уровня. Например, просматривать «жизненный цикл»3 интернет-мема, в том числе с количественными характеристиками позиции интернет-мема в поисковом запросе;
• выполнять сложные запросы, описываемые по правилам булевой логики, к диахроническим данным об интернет-мемах — доработка надстройки первого уровня. Например, сравнивать «жизненные циклы» различных мемов по их соответствующим количественным характеристикам;
• применять статистические и вероятностные методы при анализе диахронических данных об интернет-мемах — доработка надстройки второго уровня;
• описывать и сохранять различные модели «паттернов влияния» представленные в диахронии — доработка надстройки третьего уровня.
2.3. Доработка ПО для графического представления диахронии интернет-мемов, в виде инфографики.
2.4. Доработка ПО для реализации надстройки четвёртого уровня, позволяющей создавать сложноорганизованные модели «паттернов влияния» состоящие из синхронических и диахронических моделей.
3Под «жизненным циклом» следует понимать последовательность временных маркеров, первый из которых определяется датой начала мониторинга, а последний датой, когда конкретный интернет-мем исчезает из результатов поискового запроса
2.5. Доработка ПО для мониторинга интернет-мемов согласно моделям «паттернов влияния». В каждой синхронической и диахронической модели «паттернов влияния», предусмотрена возможность направлять уведомление о возникновении внештатной ситуации (достижения интернет-мемом пороговых значений).
Третий этап исследования. Применение технологии искусственного интеллекта (Machine Learning, Deep Learning, Data Mining, глубинных сверточных нейронных сетей) для автоматизированного и интеллектуализированного выявления «паттернов влияния» политических интернет-мемов.
На данном этапе реализуются следующие задачи:
• расширение одного базового экспертного запроса до множества экспертных запросов. Эксперты определяют набор поисковых запросов, подлежащих анализу средствами разработанных моделей выявления «паттернов влияния»;
• переход от «ручного» маркирования интернет-мемов к частично автоматизи-ровано-интеллектуальному. В ПО реализуются два дополнительных модуля на основе обученных нейронных сетей:
— модуль распознавания текста;
— модуль распознавания образов. Последовательность работы с изображениями:
— входное изображение разбивается на части, выделяющиеся на фоне;
— каждая из частей прогоняется через модули;
— полученные результаты анализируются по принципам первого и второго исследовательского этапа, а полученные данные записываются в базу интернет-мемов.
В реальности, на каждом этапе потребуется вмешательство исследователя-эксперта, хотя его работа здесь будет сводиться скорее к контролю работы модулей, чем к непосредственному «ручному» исследованию интернет-мемов. Контроль необходим в связи с тем, что задача распознавания текста и образов средствами нейронных сетей, пока ещё имеет высокую степень погрешности.
• переход от частной базы интернет-мемов к общей — хранящей результат по всем исследовательским запросам. На этом этапе возникнет необходимость реализовать пятый уровень надстройки в ПО. Этот уровень позволяет описывать, сохранять и применять модели «паттернов влияния» полученных в результате сравнения моделей «паттернов влияния» четвёртого уровня по множеству исследовательских запросов.
• разработка надстройки шестого уровня для нейросетевого, раннего выявления «паттернов влияния». Предполагается, что на полученных моделях «паттернов влияния» (3-5 уровни) можно будет обучить нейронную сеть прогностическому анализу. Например, на самых ранних этапах сбора информации об интернет-меме, исследователь-эксперт будет обладать прогностической моделью о характеристиках, «жизненном цикле», классификации и пр.
методологические исследовательские надстройки
Описанная методология предполагает многоуровневый подход к изучению интернет-мемов (рис. 1). Первому уровню предшествует набор различных данных. На последнем уровне, появляется интеллектуализированная система, способная к прогнозированию влияния интернет-мемов на конкретную целевую аудиторию.
Первый уровень — выявление, описание, сохранение и применение простых и сложных запросов, задаваемых средствами булевой логики, к синхроническим данным (по ключевым словам), а также к диахроническим данным («жизненном цикле») об интернет-мемах.
Второй уровень — выявление, описание, сохранение и применение статистических методов к синхроническим и диахроническим данным об интернет-мемах, а также к сформированным запросам первого уровня.
Третий уровень — выявление, описание, сохранение и применение моделей «паттернов влияния», представленных результатами запросов первых двух уровней.
Четвертый уровень — выявление, описание, сохранение и применение сложно-организованных моделей «паттернов влияния» состоящих из моделей «паттернов влияния», сформированных на третьем уровне.
Пятый уровень — выявление, описание, сохранение и применение моделей «паттернов влияния» полученных в результате сравнения множества моделей сложноор-ганизованных «паттернов влияния» четвёртого уровня.
Шестой уровень — обучение нейронной сети прогнозированию «паттернов влияния» интернет-мема, при отсутствии полной информации о нем.
Заключение
Как было отмечено выше, конечным результатом исследования является ПО, для интеллектуализированного мониторинга распространения и воздействия (политических) интернет-мемов в русскоязычном сегменте Интернет (MVP — minimum viable
Рис. 1. Методологические исследовательские надстройки: 1) булевые запросы; 2) статистические и вероятностные методы; 3) простые «паттерны влияния»; 4) сложноорганизованные «паттерны влияния»; 5) закономерности в сложноорганизованных «паттернах влияния»; 6) искусственно-интеллектуальное прогнозирование «паттернов влияния»
product — минимально жизнеспособный продукт). В рамках данной работы, подробно описаны различные аспекты проблемы, обозначены пути их решения, приведен тезаурус исследования и операционализированы базовые понятия.
список литературы
1. Базенков, Н. И. Обзор информационных систем анализа социальных сетей / Н. И.Базенков, Д. А. Губанов // Управление большими системами. — 2013. — Вып. 41. — C. 357-394.
BAZENKOV, N. & GUBANOV, D. (2013) Overview of information systems for social network analysis. Managing large systems. 41. p. 357-394.
2. Броуди, Р. Психические вирусы. Как программируют ваше сознание / Р. Бро-уди. — М.: Поколение, 2004. — 304 с.
BROUDY, R. (2007) Psychic viruses. How to program your mind. Moscow: Pokolenie.
3. Буряк, В. В. Социальные сети как востребованный ресурс гражданского общества и коммуникативный инструмент в цифровой образовательной среде / В. В. Буряк, О. А. Габриелян, И. В. Кравченко // Вестник Московского Государственного университета культуры и искусств. — 2017. — 5 (79). — C. 95-104.
BURYAK, V., GABRIELYAN, O. & KRAVCHENKO I. (2017) Social networks as a popular resource of civil society and a communicative tool in the digital educational environment. Bulletin of the Moscow State University of Culture and Arts. 5 (79). p. 95-104.
4. Вешнякова, А. В. Лингвокреативный аспект интернет-мемов / А. В. Вешнякова // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. — 2016. — 6-4. — C. 34-40.
VESHNYAKOVA, A. (2016) Lingvokreativnyy aspekt internet-memov. Current problems of the humanities and natural sciences. 6-4. p. 34-40.
5. Ворошилова, М. Б. Креолизованный текст: аспекты изучения / М. Б. Ворошилова // Политическая лингвистика. Екатеринбург. — 2006. — 20. — C. 180-189.
Voroshilova M. B. (2016) Creoled text: aspects of study. Political linguistics. Yekaterinburg. 20. p. 180-189.
6. Габриелян, О. А. Распространение мифов в обществе: аналогии с математическим описанием распространения эпидемии? / О. А. Габриелян, И. Э. Сулейменов, М. Н. Калимолдаев и др. // Проблемы информатики. — 2015. — 4. — C. 35-44.
GABRIELYAN O. A., SULEYMANOV, I. E., KALIMOLDAEV, M. N. and others. (2015) The spread of myths in society: Analogies with a mathematical description of the spread of the epidemic?. Problems of informatics. 4. p. 35-44.
7. Габриелян, О. А. Культурный код — концептуализация понятия / О. А. Габриелян // Межкультурные коммуникации: размерность и измерения: монография. Под общей ред. Е. В. Черного. — Симферополь: ООО «Антиква», 2016. — C. 42-52.
GABRIELYAN, O. A. (2016) Cultural code — conceptualization of the concept. Intercultural communication: dimension and dimensions: monograph . General red. E. B. Chernogo. p. 42-52.
8. Габриелян, О. А. К методике исследования топологических моделей реального и виртуального социопространств (на примере Крыма) / О. А. Габриелян, М. В. Гаспарян // Проблемы моделирования социальных процессов: Россия и страны АТР: материалы Второй всерос. научно-практич. конф. с междунар. участием. Владивосток. — 2016. — C. 565-567.
GABRIELYAN, O. A. & GASPARYAN, M. V. (2016) Towards a methodology for the study of topological models of real and virtual sociospaces (case of Crimea). Problems of modelling social processes: Russia and ATP countries. Materials of the Second All-Russian. Scientific-practical. conf. c international. participation. Vladivostok. p. 565-567.
9. Габриелян, Т. О. Семиотико-интерактивная графика как альтернативный вектор развития графического дизайна в контексте цифрового искусства / Т. О. Габриелян // Сборник трудов Всероссийской науч.-практ. конф. «Компьютер и визуальная культура дизайна в контексте эстетических, онтологических, аксиологических проблем и проектных технологий» (Цифровая революция-2017)». - М.: МГХПА, 2017. - C. 115-119.
GABRIELYAN, T. O. (2017) Semiotic interactive graphics as an alternative vector for the development of graphic design in the context of digital art. Collection of works of the All-Russian School. prakt. conf. «Computer and visual culture of design in the context of aesthetic, ontological, axiological problems and design technologies». (Digital revolution-2017)». p. 115-119.
10. Гаспарян, М. В. Методология анализа деструктивной коммуникации в виртуальном пространстве / М. В. Гаспарян // Межкультурные коммуникации: размерность и измерения: монография. Под общей ред. Е. В. Черного. — Симферополь: ООО «Антиква», 2016. - C. 87-99.
GABRIELYAN, O. A. (2016) Methodology for analysing destructive communication in virtual space. Intercultural communication: dimension and dimensions: monograph. General red. E. B. Chernogo. p. 87-99.
11. Германчук, М. С. Разработка инструментария обработки и анализа потока интернет-мемов / М. С. Германчук, М. Г. Козлова, В. А. Лукьяненко,
A. Е. Пивовар // Сборник научных трудов Всероссийской научно-практической конференции МИКМО-2019 и Таврической научной школы-конференции студентов и молодых специалистов по математике и информатике / Под ред.
B. А. Лукьяненко. — Симферополь: ИП Корниенко А. А., 2019. — Вып. 1. —
C. 121-127.
GERMANCHUK, M. S., KOZLOVA, M. G., LUKIANENKO, V. A. and PIVOVAR, A. E. (2019) Development of internet meme flow analysis and processing toolkit. Collection of scientific works of the All-Russian Scientific and Practical Conference MIKMO-2019 and the Tauric Scientific School-Conference of students and young specialists in mathematics and informatics / Ad Red. B. A. Lukyanenko. 1. p. 121-127.
12. Германчук, М. С. Распознавание, анализ и визуализация интернет-мемов / М. С. Германчук, М. Г. Козлова // Математические методы распознавания образов: Тезисы докладов 19-й Всероссийской конференции с международным участием. — М.: Российская академия наук, 2019. — C. 351-355.
GERMANCHUK, M. S. & KOZLOVA, M. G. (2019) Recognition, analysis and visualization of Internet memes. Mathematical methods of pattern recognition. Talking points of the 19th All-Russian Conference with International Participation. p. 351-355.
13. Гришаева, Л. И. Креолизованные тексты — тексты XXI века / Л. И. Гришаева // Возвращение к истокам французской культуры. Вестник ВГУ, Серия лингвистика и межкультурная коммуникация. — 2003. — 2. — C. 107-112.
GRISHAEVA, L. I. (2003) Creoled texts — 21st century texts. A return to the roots of French culture. Gazette of BGU, Series of Linguistics and Intercultural Communication. p. 107-112.
14. Губанов, Д. А. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства / Д. А. Губанов, Д. А. Новиков, А. Г. Чхартишвили. — М.: Изд-во физико-математической литературы, 2010. — 228 c.
GUBANOV, D. A., NOVIKOV, D. A. & CHKHARTISHVILI, A. G. (2010) Social networks: models of information power, governance and conflict. Moscow: Physics and mathematics literature.
15. Докинз, Р. Эгоистичный ген = The Selfish Gene / Р. Докинз. — М.: Corpus, 2013. — 512 c.
DOKINZ, R. (2013) Selfish gene = The Selfish Gene. Moscow: Corpus.
16. Зиновьева, Н. А Трансляция социокультурных кодов в создании информационного продукта: анализ интернет-мемов: автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. соц. наук (22.00.06) / С.-Петерб. гос. ун-т. — Санкт-Петербург, 2016. — 26 c.
ZINOV'EVA, N. A. (2016) Translation of sociocultural codes in the creation of an information product: Analysis of Internet memes: autoref. dis. on co-claim. studied. step. kand. social. science (22.00.06). S. Petersburg.
17. Канашина, С. В. Что такое интернет-мем? / С. В. Канашина // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Гуманитарные науки. — 28(277), т. 36. — 2017. — C. 1-7.
KANASHINA, S. V. (2017) What is an Internet meme?. Belgorod State University Scientific Statements. Series: Humanities. 28 (277). p. 1-7.
18. Квят, А. Г. Медиамем как инструмент политического PR: когнитивный подход [Электронный ресурс] / А. Г. Квят // Наука и жизнь. — Электрон. журн. № 1. —
2013. — Режим доступа: https://www.nkj.ru
KVYAT, A. G. (2013) Media as a tool of political PR: a cognitive approach. Science and life. — URL: https://www.nkj.ru
19. Кронгауз, М. А. Мемы в Интернете: опыт декострукции [Электронный ресурс] / М. А. Кронгауз // Медиаскоп. — Электрон. журн. № 11. — 2012. — Режим доступа:
https://www.nkj.ru
KRONGAUZ, M. A. Memes on the Internet: Decomposition Experience. Media scope. — URL: https://www.nkj.ru
20. Лысенко, Е. Н. Интернет-мемы в коммуникации молодежи / Е. Н. Лысенко // Вестник СПбГУ. Социология. - 4, т. 10. - 2017. - C. 410-424.
LYSENKO, E. N. (2017) Internet memes in youth communication. SpGU Gazette. Sociology. 4. Vol. 10. p. 410-424.
21. Нежура, Е. А. Новые типы креолизованных текстов в коммуникативном пространстве интернета / Е. А. Нежура // Теория языка и межкультурная коммуникация. - 2. - 2012. - C. 47-52.
NEZURA, E. A. (2012) New Types of Creoled Texts in the Communicative Space of the Internet. Language theory and intercultural communication. 2. p. 47-52.
22. Поляков, Е. М. Кибернетика, меметика и теория массовой коммуникации: обзор естественно-научных подходов к проблемам социологии / Е. М. Поляков // Человек. Сообщество. Управление. — 3. — 2009. — C. 32-41.
POLYAKOV, E. M. (2009) Cybernetics, memetics and mass communication theory: a review of science approaches to sociology. Man. Community. Governance. 3. p. 32-41.
23. Рашкофф, Д. Медиавирус. Как поп-культура тайно воздействует на наше сознание / Д. Рашкофф. — М.: Ультра. Культура, 2003. — 368 c.
RASHKOFF, D. (2002) The media virus. How pop culture secretly affects our consciousness. Moscow: Ultra. Culture.
24. Савицкая, Т. Е. Интернет-мемы как феномен массовой культуры [Электронный ресурс] / Т. Е. Савицкая. — Режим доступа:
http : // infoculture.rsl.ru / donArch / home / KVM _ archive / articles/2013/03/2013-03_r_kvm-s3.pdf.
SAVITSKAYA, T. E. Internet memes as a phenomenon of mass culture. — URL: http:// infoculture.rsl.ru / donArch / home / KVM _ archive / articles/2013/03/2013-03_r_kvm-s3.pdf.
25. Сорокин, Ю. А. Креолизованные тексты и их коммуникативная функция / Ю. А. Сорокин // Оптимизация речевого воздействия. — M. — 1990. — C.180-186.
SOROKIN, Yu. A. (1990) Creoled texts and their communicative function. Optimization of speech exposure. Moscow. p. 180-186.
26. Столетов, А. Мемы: мифы и реальность. [Электронный ресурс] / А. Столетов. — Режим доступа: http://www.advertology.ru/article74564.htm.
STOLETOV, A. Memes: Myths and Reality. — URL: http://www.advertology.ru/article74564.htm.
27. Столяров, А. А. Политические мемы эпохи «Фейсбук-революции» как способ конструирования медиареальности [Электронный ресурс] / А. А. Столяров // Медиаскоп. — Электрон. журн. № 3. — 2014. — Режим доступа: http:// www.mediascope. ru/node/1590#13
STOLYAROV, A. A. Political memes of the «Facebook revolution» era as a way to construct media reality. Media scope. — URL: http:// www.mediascope. ru/node/1590#13
28. Шомова, С. А. Мемы как они есть: учебное пособие / С. А. Шомова. — М.: Аспект Пресс, 2019. — 136 c.
SHOMOVA, S. A. (2019) Memes as they are: training manual. Moscow: Press aspect.
29. Шурина, Ю. В. Интернет-мемы как средство межкультурной коммуникации / Ю. В. Шурина // Известия Волгоградского государственного педагогического университета. — 6(81). — 2013. — C. 34-39.
SCHURINA, Yu. V. (2013) Internet memes as a means of intercultural communication. Optimization of speech exposure. News of the Volgograd State Pedagogical University (81). p. 34-39.
30. BLACKMORE, S. Do memes make sense? Yes. — URL: http:// www.susanblackmore.co.uk/Articles / Free
31. BLACKMORE, S. (2007) Memes, Creativity and Consciousness. PROP. p. 50-51
32. BURGESS, T. Friday Fun: What Different Types of Memes Say about IT Service Management Professionals. — URL: http://blog.samanage.com/friday-fun/friday-fun-what-diffrent-types-of-memes-say-about-it-service-management-professionals.
33. DENNETT, D. (1990) Memes and the Exploitation of Imagination. The Journal of Aesthetics and Art Criticism. Vol. 48 No. 2. p. 127-135.
34. GONZALEZ-BAILON, S. (2017) Decoding the Social World: Data Science and the Unintended Consequences of Communication. Moscow: MIT Press.
35. GOODFELLOW, I. & BENGIO, A. (2016) Deep Learning. MIT Press Cambridge, Massachusets, London, England.
36. LISSACK, M. R. The Redefinition of Memes: Ascribing Meaning to an Empty Clich? Journal of Memetics — Evolutionary Models of Information Transmission. — № 8. — 2004/ — URL: http://cfpm.org/jom-emit/2004/vol8/lissack_mr.html
37. PECH, R. J. (2003) Memes and cognitive hardwiring: why are some memes more successful than others?. European Journal of Innovation Management. Vol. 6 Iss:3. p. 173-181.
