CC BY
0
DEVELOPMENT AND APPLICATION EDUCATIONAL AND TRAINING FACILITIES THEORETICAL ORIENTATION FOR OPERATOR TRAINING TRANSPORTERGATIC SYSTEMS
S.A. Zavidov, D.D. Bezdverny
The issues of relevance are considered development and application educational and training facilities theoretical orientation for operator training transport ergatic systems.
Key words: educational and training facilities, transport ergatic systems, operator.
Zavidov Sergey Anatolievich, doctor of technical sciences, docent, _ [email protected], Russia, Moscow, Concern VCO «Almaz-Antey»,
Bezdverny Daniel Dmitrievich, postgraduate, bezdvernyy99@mail. ru, Russia, Moscow, JSC «Design Bureau of special equipment»
УДК 316.472.45
Б01: 10.24412/2071-6168-2024-3-122-123
ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ И МЕССЕНДЖЕРАХ И ИХ АНАЛИЗ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНФОРМАЦИОННОГО
ВОЗДЕЙСТВИЯ
М.А. Сазонов, М.А. Гальцев
Предложен вариант классификации характеристик информационных процессов в социальных сетях и мессенджерах, разработана методика их использования, основанная на визуализации отдельных характеристик и выработке рекомендаций по повышению эффективности информационного воздействия сообщений канала
Ключевые слова: инфокоммуникационное пространство, характеристика, контент, информационный ресурс, социальные сети, мессенджеры, видеохостинг, канал, чат, эмодзи, репост, интеракция, количество просмотров.
Современное инфокоммуникационное пространство - совокупность информационных ресурсов, созданных субъектами информационной сферы, средств взаимодействия таких субъектов, их информационных систем и необходимой информационной инфраструктуры. [1] Оно включает в себя все технологии, которые используются для обмена информацией, такие как компьютеры, мобильные телефоны, Интернет, социальные сети, мессенджеры, телевидение, радио и т.д.
Инфокоммуникационное пространство обеспечивает взаимодействие между людьми, предприятиями, организациями, обеспечивает быстрый и надежный обмен информацией, что способствует ускорению бизнес-процессов и повышению эффективности, конкурентоспособности. Оно также является важной средой, обеспечивающей информационный обмен в научных, культурных и политических сферах.
В связи с ростом количества и разнообразия информационных ресурсов система в целом существенно усложнилась. Для решения различных прикладных задач требуется выявлять и оценивать процессы распространения информационного материала в инфокоммуникационной среде, существенную и наиболее динамически развивающуюся часть которой составляют социальные сети, другие информационные сервисы, обеспечивающие информационное взаимодействие, в том числе различные мессенджеры [2, 3]. В связи с этим вопрос о способах измерения параметров инфокоммуникационного пространства становится особенно актуальным.
Исследование подходов к измерению характеристик инфокоммуникационного пространства. Для оценивания процессов в инфокоммуникационном пространстве используются различные характеристики, которые позволяют измерять степень выраженности широкого спектра свойств - прямых и производных, имеющих прикладное значение. Проведенный анализ открытых источников информации позволил классифицировать выявленные характеристики информационных процессов в социальных сетях, информационных сервисах и различных мессендже-рах следующим образом.
Характеристики информационных процессов, позволяющие оценить их свойства в социальных сетях и мессенджерах (ХИП ССМ) можно разделить на два основных класса: прямые (метаданные) и производные от метаданных.
Прямые характеристики информации представляют собой метаданные, которые могут быть явно определены путем подсчета для любого контента или канала. К метаданным относятся: количество просмотров, количество участников и интеракции.
Интеракция в социальных сетях и мессенджерах - это совокупность реакций взаимодействия, происходящего между потребителем и автором контента. Основными интеракциями являются количество лайков и комментариев. Вторичные интеракции показывают количество репостов (пересылок), количество ответов на сообщение и количество реакций в виде графических символов - эмодзи.
Характеристики информационных процессов в социальных сетях и мессенджерах
Рис. 1. Структура характеристик информационных процессов в социальных сетях и мессенджерах
Более подробно рассмотрим основные метаданные:
1.Количество просмотров - показывает, сколько раз пользователи просмотрели сообщение (публикацию, изображение, видеоролик), размещенное на ресурсах канала (обособленная информационная площадка, созданная пользователем в среде социальной сети, мессенджера или видеохостинга, обеспечивающая размещение контента) или чата (чат, (англ. chatter «болтать») - информационная среда для обмена сообщениями в сети в режиме реального времени). Эта характеристика позволяет оценить, насколько популярен канал или чат, а также определить, какие сообщения наиболее интересны пользователям.
2.Количество участников - отображает общее количество участников (подписчиков) канала или чата. Эта характеристика позволяет оценить, как быстро увеличивается численность потребителей информации канала или группы, а также определить потенциальную аудиторию для продвижения продуктов или услуг.
3. Виды интеракций:
3.1 Количество позитивных реакций (лайков) - показывает, сколько пользователей оценили сообщение, выразив свою поддержку, согласие. Эта характеристика позволяет оценить популярность тем, которые обсуждаются в сообществе, а также понять, какие сообщения наиболее эффективны для удержания внимания аудитории. При этом реакция может быть отрицательной (дизлайк) или иметь иную промежуточную семантику (смех, удивление и т.д.) фактически трансформируясь в эмодзи
3.2 Количество комментариев - отображает количество текстовых или иных сообщений в качестве комментариев к сообщению, размещенному на площадке информационного ресурса. Эта характеристика позволяет оценить, насколько важна для пользователей взаимная коммуникация, а также обеспечивает выявление потенциальных проблем пользователей.
3.3 Количество пересылок (репостов) - показывает, сколько раз публикации, размещенные на площадке информационного ресурса, были пересланы пользователями для размещения на других ресурсах. Эта характеристика позволяет оценить, насколько сообщения полезны и интересны для пользователей, а также выявить популярные темы и контент.
3.4 Количество ответов на сообщения - отображает количество ответов на сообщения, размещённые на площадке информационного ресурса. Эта характеристика позволяет оценить, насколько публикация, размещенная на площадке канала или чата, стимулируют обсуждение, а также выявить проблемы и вопросы, которые волнуют пользователи.
3.5 Количество реакций в виде графических символов с эмоциональной коннотацией (эмодзи) - показывает количество реакций (эмодзи) на конкретную публикацию, размещенную на площадке информационного ресурса. За счет возможности удобного выставления реакции на контент, данная характеристика позволяет более точно оценить обобщенную реакцию пользователей на контент. На многих популярных информационных площадках перешли от бинарного формата интеракций (позитивные или негативные) к более дифференцированным эмодзи.
ХИП ССМ, отражающие динамику количества пользователей позволяют оценить объем аудитории, а также насколько привлекает пользователей определенный контент. К ним относятся:
1. Количество новых подписчиков - показатель, отражающий прирост новых пользователей, которые присоединились к информационному ресурсу за определенный период времени.
2. Количество отказов от подписки - показатель, отражающий отток пользователей, которые покинули информационную площадку за определенный период времени. Эта характеристика является одним из показателей снижения интереса, уровня поддержки.
Для получения более точных данных об информационных процессах, протекающих в ходе воздействие контента, используют производные характеристики от метаданных. Данный класс можно разделить на 5 основных подклассов.
1) Скорость роста количества подписчиков позволяет оценить динамику изменения аудитории информационной площадки за определенный промежуток времени. Ее можно представить в виде двух основных характеристик: коэффициент рота и коэффициент оттока.
Коэффициент роста - показатель, отражающий процентный прирост количества участников канала или группы за определенный период времени. Она вычисляется по формуле:
Кр = 100%, С1)
где Ы0 - количество подписчиков в начальный момент рассматриваемого периода; Ы1 —количество подписчиков в конечный момент рассматриваемого периода.
Коэффициент оттока - показатель, отражающий долю пользователей в процентах, которые покинули информационную площадку за определенный период времени от общего числа участников. Данная характеристика вычисляется следующим образом:
Ко = 100%, (2)
где ЫоТП - количество подписчиков, покинувших канал за определенный период; N —общее количество подписчиков на канале.
2) Качество контента отражает оценку пользователей контента, размещаемого на площадке информационного ресурса.
В ходе проведенных исследований выявлено пять характеристик качества контента: коэффициент негативных отзывов, коэффициент положительных отзывов, коэффициент возврата пользователей, коэффициент подписки на рассылки и количество уникальных просмотров. Рассмотрим каждый из них более подробно.
Коэффициент негативных отзывов - отношение числа негативных отзывов на публикацию к общему числу отзывов на публикации.
Коэффициент положительных отзывов - отношение числа положительных отзывов на публикацию к общему числу отзывов на публикацию.
Коэффициент возврата пользователей - показатель, отображающий процент пользователей, которые вернулись на площадку информационного ресурса после первого посещения. Это может указывать на уровень удовлетворенности контентом и сервисом информационного ресурса.
Коэффициент подписки на рассылки - показатель, отображающий процент пользователей, которые подписались на рассылки информационного ресурса. Это может указывать на интерес пользователей к контенту и готовность получать уведомления о новых сообщениях.
Количество уникальных просмотров - показатель, определяющий количество уникальных пользователей, просмотревших определенные сообщения (например, видео, статью, пост в социальных сетях) за некоторый период времени. Он показывает, сколько различных пользователей действительно просмотрели информационный продукт.
3) Активность пользователей позволяет оценить характеристики взаимодействия пользователей с контентом информационного ресурса. Ее оценка позволяет понять эффективность контента, насколько он привлекает внимание аудитории. Это может помочь в создании более качественного и востребованного контента, а также в планировании дальнейших маркетинговых стратегий и рекламных кампаний. Кроме того, анализ активности взаимодействия пользователей с контентом может помочь выявить потенциальные проблемы и узкие места в маркетинговых кампаниях и улучшить их эффективность. К данному подклассу относится четыре показателя: среднее время просмотра, коэффициент вовлеченности, коэффициент удержания пользователей и коэффициент активных действий.
Среднее время просмотра - показатель, отражающий усреднённое время просмотра пользователем сообщений, размещенных на площадке информационного ресурса. Он вычисляется как отношение среднего времени просмотра контента к общему количеству просмотров. Данная характеристика помогает оценить, насколько интересным является контент для пользователей и насколько долго они готовы находиться на площадке информационного ресурса.
Коэффициент вовлеченности - это отношение количества действий пользователей (лайков, комментариев, пересылок) к общему количеству просмотров контента.
Коэффициент удержания пользователей - показатель, отражающий долю пользователей, которые активны на площадке информационного ресурса за определенный период времени. Эта показатель позволяет оценить, насколько успешно информационный ресурс обеспечивает удержание внимания пользователи.
Коэффициент активных действий - отношение количества пользователей, которые совершили определенное действие (например, перешли по ссылке, оставили заявку на покупку и т.д.), к общему количеству просмотров контента. Эта характеристика помогает оценить эффективность канала или группы в привлечении пользователей к активным действиям.
4) Данные о пользователях представляют собой информацию об аудитории, взаимодействующей с информационным контентом. Они включают в себя геолокацию пользователей, их возраст и пол. Информация об аудитории, включая ее геопозицию, пол и возраст, может быть очень полезна для маркетинговых и рекламных кампаний. Например, зная геопозицию аудитории, можно настроить геотаргетинг в рекламных кампаниях, чтобы формировать контент с учетом специфики региона. Информация о поле и возрасте аудитории может быть использована для настройки более точных рекламных кампаний, которые будут более специфицирвоаны для конкретной аудитории. Стоит отметить, что получение данных сведений является сложной задачей и ее решение возможно на определенных информационных платформах.
5) Статистика просмотров материала включает в себя количество просмотров из разных стран, количество просмотров с разных устройств и количество просмотров в зависимости от времени суток.
Количество просмотров из разных стран позволяет получить информацию о географическом распределении аудитории и о том, в каких странах контент был наиболее популярен. Это может помочь при формировании стратегии расширения аудитории и определении стран для продвижения продукта или услуги.
Количество просмотров с разных устройств позволяет получить информацию о том, на каких устройствах пользователи предпочитают просматривать контент. Например, если большинство просмотров приходится на мобильные устройства, то это может говорить о том, что аудитория предпочитает использовать мобильные устройства для доступа к информации. Это может быть полезной информацией при разработке и оптимизации контента
под мобильные устройства. Кроме того, можно выявить наиболее популярные устройства и операционные системы среди пользователей, что может помочь в адаптации контента под них.
Количество просмотров в зависимости от времени суток позволяет получить информацию о том, когда пользователи наиболее активны и интересуются контентом. Например, если большинство просмотров происходит вечером или ночью, то можно сделать вывод, что аудитория предпочитает просматривать контент в свободное от работы время. Это может помочь в планировании оптимального времени публикации контента, чтобы максимизировать его охват и достигнуть целевой аудитории в наиболее подходящее время. Также, зная примерное распределение просмотров по времени суток, можно определить время наибольшей загрузки серверов и сделать соответствующие технические настройки для обеспечения бесперебойной работы сайта или приложения.
Ежедневная аудитория (Daily асйуе users (DAU) - ежедневные активные пользователи) - показатель, используемый для измерения общего числа уникальных пользователей, взаимодействующих с информационным ресурсом. Обычно DAU рассчитывается как среднее значение количества уникальных пользователей, которые посетили сайт или информационный ресурс в течение предыдущих 24 часов. Аналогично рассчитывается и ежемесячная аудитория (МAU), показывающая среднее значение количество уникальных пользователей в течении предыдущих 30 дней. DAU и MAU являются одними из ключевых параметров оценивания эффективности информационного ресурса, а также для планирования бизнес-стратегии в сфере интернет-маркетинга.
Методика использования ХИП ССМ для оценивания информационного воздействия. Для владельцев информационных ресурсов целесообразно иметь следующую информацию, получаемую с помощью рассмотренных характеристик:
1. Рекомендуемое время между размещением публикаций;
2. Рекомендуемое время суток для размещения публикаций;
3. Аномальные значения количества просмотров для конкретной публикации.
Для получения необходимой информации собраны данные о количестве просмотров публикаций с временным промежутком 15 минут в течении 24 часов для нескольких реальных информационных ресурсов под условными названиями «Альфа», «Бета», «Гамма», «Дельта» «Сигма». Пример накопления данных для анализа одного сообщения канала «Альфа» представлен в таблице 1.
Таблица 1
Пример накопления данных для анализа одного сообщения канала «Альфа»_
Канал Id сообщения Количество просмотров Время получения данных Новое количество просмотров
119187 13:03 0
145359 13:19 26172
Канал «Альфа» 12155
264264 16:05 7954
270788 16:25 6524
Рассчитывая изменения количества просмотров за каждые 15 минут, строится функция зависимости данного показателя от времени. На примере, представленном для условного канала «Альфа» (рис. 2) можно сделать вывод, что основное количество просмотров публикации происходит в течении первых 40 минут. После этого количество новых просмотров плавно уменьшается. Примерно через 6 часов количество новых просмотров приближается к наименьшему показателю, который держится на протяжении долгого времени.
8000
6000
4000
2000
Канал "Альфа"
0
19:12
21:36 0:00 2:24 4:48 7:12 9:36 12:00 14:24 16:48 19:12 21:
Рисунок 2- График зависимости количества просмотров от времени на канале «Альфа»
12148
12149
12150
12151
12152
12153
12154
12155
12156
12157
12158
12159
12160 12161 12162 12163
:36
Анализ графиков позволяет утверждать, что рекомендуемое время для размещения публикаций в соответствии с активностью пользователей соответствует интервалам с 9:00 до 12:00 и с 16:00 до 19:00.
Помимо этого, можно выделить две публикации, интерес к которым явно выше других. Связано это может быть с содержимым публикации, которое наиболее заинтересовало пользователей, либо с попыткой искусственного воздействия, направленного, например, на улучшение статистики канала.
Аналогичный анализ проведем и для канала «Бета». Можно сразу отметить особенность, что при вечерней публикации информационного сообщения, некоторая часть пользователей просматривает ее только утром, во временном промежутке с 10:00 до 11:00. Основное количество просмотров публикация получает в течении первого часа. Наибольшее значение количества просмотров в течении первых 40 минут соответствует интервалам с 14:00 до 15:00 и с 17:00 до 18:00.
60000 50000 40000 30000 20000 10000
Канал "Бета"
0
16:48 21:36 2:24 7:12 12:00 16:48
Рис. 3. График зависимости количества просмотров от времени на канале «Бета»
21:36
На графике также заметна одна публикация, имеющая больший показатель первичных просмотров относительно других публикаций.
60000 50000 40000 30000 20000 10000 0
Канал "Гамма"
16:48
21:36
2:24
7:12
12:00
16:48
21:36
Рис. 4. График зависимости количества просмотров от времени на канале «Гамма»
На канале «Гамма» основное количество просмотров публикация получает в течении первого часа. Наибольший охват получают публикации, которые выкладываются в интервалах времени с 12:00 до 13:00, с 21:00 до 22:00 и с 16:00 до 18:00.
Отдельно стоит отметить, что на графике заметно множество публикаций, которые значительно различаются по количеству первичных просмотров за первый час. Это может быть связано как с содержимым публикаций, так и с высокой интенсивностью их размещения.
20000
Канал "Дельта"
-71658
-71659
-71660
-71661
-71662
-71663
-71664
-71665
-71666
-71667
-71668
-71669
-71670
-71671
-71672
-71673
-71674
-71675
0 —" 7 -- - 71676
16:48 21:36 2:24 7:12 12:00 16:48 21:36
Рис. 5. График зависимости количества просмотров от времени на канале «Дельта»
На канале «Дельта» можно наблюдать, что основное количество просмотров публикации получают за первые два часа. Но при этом нельзя выделить промежутки времени, в которых публикации получают наибольший
15000
10000
5000
охват по просмотрам. На фоне остальных публикаций в явно выделяются четыре, которые стали наиболее популярны среди пользователей.
45000 40000 35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000
Канал "Сигма"
0
19:12
0:00
4:48
9:36
хн
14:24
19:12
Рис. 6. График зависимости количества просмотров от времени на канале «Сигма»
Канал «Сигма» имеет наибольшее количество публикаций за сутки. Как и на канале «Дельта», основное количество новых просмотров публикации получают в течении первых двух часов. Несмотря на большее количество публикаций, на графике явно видны интервалы времени, в которых количество просмотров больше: с 9:00 до 10:00, с 12:30 до 13:30 и с 21:00 до 0:00. В интервале времени с 15:00 до 17:00 публикации получили наибольший охват по просмотрам, но это произошло из-за снижения интенсивности выхода публикаций в этот период. Следовательно, можно сделать вывод, что перед публикацией наиболее важного материала необходимо снизить интенсивность опубликования.
Как и на всех каналах, на графике явно видны публикации, которые наиболее популярны для пользователей.
Анализ результатов исследования позволяет сформулировать критерий выявления наиболее успешных публикаций, размещаемых на площадке информационного ресурса. Этот критерий позволяет понять на основе статистических данных, какие из всех публикаций получили наибольший охват за сутки:
КП = ^ , (3)
где М; - число просмотров за первый час 1-ой публикации; п - общее число публикаций.
Расчет критерия определения наиболее охватываемых публикаций на канале проведем на примере канала
«Альфа».
Первым шагом составим таблицу для каждого канала со следующими столбцами:
Состаленная таблица
Таблица 2
Канал И сообщения Максимальное количество просмотров за 15 минут Среднее значение
Канал «Альфа» 12148 3462 5392,8125
12164 5749
Для наглядного представления полученных вычислений, построим прямую уровня среднего количества новых просмотров за 15 минут.
Анализ графика на рисунке 7 позволяет оперативно выявить наиболее востребованные публикаций.
Предположим, что организация «Омега» выпустила 5 различных продуктов, для рекламирования которых использовалось пять различных каналов. В связи с этим, организации необходимо определить, какой из этих каналов наиболее эффективно выполняет свою функцию. Для этого необходимо ввести критерий определения наиболее эффективного канала в группе информационных ресурсов. Данный величину назовем канальный критерий, который вычисляется по формуле:
К1к = ^ , (4)
где К1к - среднее число просмотров за первый 15 минут 5-ти наиболее популярных публикаций 1-го канала; Ц - число просмотров за первый час ]-ой публикации.
Получив Кк, сравниваем данный критерий между всеми каналами группы. Наибольшее значения критерия покажет наиболее эффективный информационный ресурс.
тах(К\ |£к), £ = 1..п, (5)
где п - количество каналов в группе.
Рассмотрим выше исследуемые пять каналов «Альфа», «Бета», «Гамма», «Дельта» и «Сигма». Для них составим следующую таблицу.
8000 7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000
Канал "Альфа"
0
16:48
21:36
2:24
7:12
12:00
16:48
12148
12149
12150 12151 12152
12153
12154 ■12155
21:36
Рис. 7. Прямая среднего количества новых просмотров на канале «Альфа»
Таблица 3
Канал Максимальное количество просмотров за первый час Среднее значение
Канал «Альфа» 15955 16089
16821
Канал «Сигма» 54239 57462
60614
Используя формулу (5) для полученных значение, определяем, что наибольший канальный коэффициент у канала «Сигма». Следовательно, данный канал является наиболее эффективным внутри исследуемой группы.
Для сравнения эффективности продвижения продуктов нескольких организаций между собой введем новый групповой критерий Кг. Данная величина равна средневзвешенному значению канального критерия, где в качестве веса применяется коэффициент вовлеченности пользователей. Таким образом групповой критерий Кг вычисляется по формуле:
кг =
(6)
где К1к - канальный критерий 1-го информационного ресурса; ж1к - коэффициент вовлеченности пользователей 1-го информационного ресурса.
Чтобы определить наиболее эффективное воздействие в инфокоммуникационном пространстве, необходимо выбрать максимальное значение группового критерия:
тах(К\ |£г), £ = 1. .и, (7)
где п - количество каналов в группе.
Для примера рассмотрим две группы. В первую группу входят каналы «Альфа» и «Сигма», а во вторую группу «Бета» и «Гамма». С этим учетом составим таблицу.
Таблица групп
Таблица 4
Группа Канальный критерий 1-го информационного ресурса Коэффициент вовлеченности Групповой критерий
Группа № 1 16089 0,13 7367
57462 0,22
Группа № 2 48236 0,27 7003
49107 0,02
К полученным данным применим формулу (7). Результаты расчета показывают, что каналы группы № 1 «Альфа» и «Сигма» оказывает более эффективное информационное воздействие, чем группа № 2 «Бета» и «Гамма». Особенностью данной формулы является учет коэффициента вовлеченности пользователей, который может вносить существенные изменения в конечный результат.
Заключение. Анализ собранных по публикациям данных и их визуализации позволили сформулировать следующие выводы
- время для опубликования материала, который должен получить наибольший охват, должно быть не менее 1 часа после последнего информационного материала;
- при большой интенсивности выхода публикаций, рекомендуемое время увеличивается до 2 часов;
- для наибольшего количества просмотров каждой публикации рекомендуемое время между их опубликования не менее 15 минут;
- рекомендуемое время суток размещения публикаций на канале зависит от его направленности, при этом средние значения для всех пользователей предполагают периоды: с 21:00-0:00, 9:00-10:00 и 16:00-19:00;
- на каждом графике выделены определенные публикации, имеющие аномальные значения просмотров относительно других публикаций, что позволяет определить причину повышенного интереса пользователя к данному материалу.
Список литературы
1.Указ Президента Российской Федерации от 09.05.2017 г. № 203 «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017 - 2030 годы».
2.Иванько А.Ф. Кибер-коммуникации. Особенности мессенджера Telegram / А. Ф. Иванько, М. А. Иванько, А. Е. Баранова // Молодой ученый. 2017. № 12 (146). С. 16-20.
3.Интеллектуальное программное обеспечение для анализа профилей пользователей социальной сети "Вконтакте": монография / А. И. Мартышкин; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Пензенский государственный технологический университет" (ПензГТУ). Пенза: Издательство Пензенского гос. ун-та, 2023. 103 с.
Сазонов Михаил Анатольевич, канд. техн. наук, доцент, сотрудник, [email protected], Россия, Орел, Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации,
Гальцев Михаил Александрович, сотрудник, galmimi2001@gmail. com, Россия, Орел, Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации
RESEARCH OF CHARACTERISTICS OF INFORMATION PROCESSES IN SOCIAL NETWORKS AND MESSENGERS AND THEIR ANALYSIS TO INCREASE THE EFFECTIVENESS OF INFORMATION IMPACT
M.A. Sazonov, M.A. Galtsev
An algorithm for classifying short text messages based on the use of classification dictionaries is proposed.
Key words: reference dictionary, automatic text classification, classifier.
Sazonov Mikhail Anatolyevich, candidate of technical sciences, docent, employee, [email protected], Russia, Orel, Academy of the Federal Security Service of the Russian Federation,
Galtsev Mikhail Alexandrovich, employee, galmimi2001@gmail. com, Russia, Orel, Academy of the Federal Security Service of the Russian Federation
УДК 620.193
Б01: 10.24412/2071-6168-2024-3-129-130
АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРОИЗВОДСТВА И ХАРАКТЕРИСТИК МЕТАЛЛОКОНСТРУКЦИЙ
М.А. Синелюбов
Данная статья посвящена контролю качества строительных металлоконструкций на всех этапах их производства и монтажа. В работе подробно рассматривается важность контроля качества материалов, процесса производства, сварных соединений, геометрических параметров и монтажа. Описываются различные методы контроля, такие как визуальный осмотр, измерения, лабораторные испытания, неразрушающие методы контроля, современные высокотехнологичные методы и средства измерения. В частности, упоминаются координат-но-измерительные машины, лазерные сканеры, компьютерная томография и ультразвуковые методы. Описаны принципы работы координатно-измерительных машин, лазерных сканеров и компьютерной томографии, а также их применение в различных отраслях промышленности. Отмечается, что использование этих технологий позволяет повысить точность измерений и автоматизировать процесс контроля качества. В качестве альтернативы дорогостоящему оборудованию предлагаются ультразвуковые методы. Рассматриваются некоторые новые патенты для определения линейных размеров полуфабрикатов и деталей, полученных штамповкой.
Ключевые слова: металлоконструкция, производственные технологии, контроль качества, размерные характеристики, методы контроля производства, строительство.
Строительные металлоконструкции являются частью современного строительства, обеспечивая прочность, надежность, быстровозводимость и долговечность зданий и сооружений, при этом для гарантии соответствия металлоконструкций высоким стандартам качества и безопасности необходимо проводить тщательный контроль на всех этапах производства и монтажа [1-4].
