Журнал: Социологический журнал

Каныгин Г. В., Полтинникова М. С., Корецкая В. С.
Опыт построения социального знания на основе компьютерных онтологических методов

DOI: https://doi.org/10.19181/socjour.2017.23.3.5367

Каныгин Геннадий Викторович
Социологический институт ФНИСЦ РАН
Полтинникова Мария Сергеевна
Социологический институт ФНИСЦ РАН
Корецкая Виктория Станиславовна
Социологический институт ФНИСЦ РАН


 

Полный текст

Открыть текст

Ссылка при цитировании:

Каныгин Г. В., Полтинникова М. С., Корецкая В. С. Опыт построения социального знания на основе компьютерных онтологических методов // Социологический журнал. 2017. Том. 23. № 3. С. 125-143.
DOI: https://doi.org/10.19181/socjour.2017.23.3.5367

Рубрика:

ИТОГИ МЕТОДОЛОГИЧЕСКОГО СЕМИНАРА ПАМЯТИ Г.С. БАТЫГИНА

Аннотация:

В статье обсуждаются проблемы создания инструментальных средств коллективного описания социальных процессов. Продемонстри-рованы плюсы и минусы естественного языка в роли инструмента такого описания. Проанализированы преимущества графовых контекстно-ориентированных онтологических (ГКОО) методов управления знаниями, позволяющих создавать и интегрировать знания, возникающие в социальной коммуникации разного уровня. Показаны достоинства ГКОО методов в качестве инструмента, ассистирующего при естественно-языковом описании социальных процессов их рядовыми участниками: наглядность и доступность для неспециалиста, генерация структурного представления знаний любого объема в виде графов, составленных из естественно-языковых обозначений; контроль связности аналитического представления знаний, выраженных на естественном языке; возможности алгоритмического соединения результатов разных концептуализаций и др. Прикладные преимущества ГКОО методов проанализированы на примерах концептуализации текстов разной направленности.

Литература:

  • Девятко И.Ф., Абрамов Р.Н., Кожанов А.А. О пределах и природе дескриптивного обыденного знания о социальном мире // Социологические исследования. 2010. № 9. С. 3–17.
  • Каныгин Г.В., Полтинникова М.С. Конструирование социальных объектов с помощью контекстно-ориентированных онтологических методов // Социология и общество: социальное неравенство и социальная справедливость (Екатеринбург, 19–21 октября 2016 года) Материалы V Всероссийского социологического конгресса / Отв. ред. В.А. Мансуров. М.: Российское общество социологов, 2016. С. 7933–7945 [электронный ресурс — DVD ROM].
  • Каныгин Г.В., Полтинникова М.С. Контекстно-ориентированные онтологические методы в социологии. Труды СПИИРАН. 2016. Вып. 48. C. 107–124.
  • Каныгин Г.В., Хорева Л.В. Инновационный взгляд на сферу услуг: онтологии сервиса // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2016. № 5 (101). С. 78–85.
  • Лапшин В.А. Онтология в компьютерных системах. М.: Научный мир, 2010. — 224 с.
  • Обыденное и научное знание об обществе: взаимовлияния и реконфигурации: [Монография] / Под ред. И.Ф. Девятко, Р.Н. Абрамова, И.В. Катерного. М.: Прогресс-Традиция, 2016. — 328 с.
  • Рубашкин В.Ш. Онтологическая семантика. Знания. Онтологии. Онтологически ориентированные методы информационного анализа текстов. М.: Физматлит, 2012. — 348 с.
  • Теория метафоры: Сборник / Пер. с анг., фр., нем., исп., польск. яз.; Под ред. Н.Д. Арутюновой, М.А. Журинской; Вступ. ст. и сост. Н.Д. Арутюновой. М.: Прогресс, 1990. — 512 с.
  • Фрумкина Р.М. Психология и лингвистика как контексты социального познания // Пути России: Проблемы социального познания / Под общ. ред. Д.М. Рогозина. М.: МВШСЭН, 2006. С. 128–144.
  • Электронный документооборот. Базовые понятия и терминология. DOCFLOW [электронный ресурс]. Дата обращения 14.06.2017. URL: .
  • Allais M. La science ?conomique d’aujourd’hui et les faits. Revue des Deux Mondes. Juin 1990. P. 54–74.
  • Context oriented knowledge [online]. Accessed 10.06.2017. URL: .
  • Guizzardi G., Wagner G., Almeida J.P.A., Guizzardi R.S.S. Towards Ontological Foundations for Conceptual Modeling: The Unified Foundational Ontology (UFO) Story, 2015 [online]. Accessed 25.08.2017. URL: .
  • Howe J. Crowdsourcing. Why the Power of the Crowd is Driving the Future of Business. New York: Crown Publishing Group, 2008. — 320 p.
  • Kelle U. Theory Building in Qualitative Research and Computer Programs for the Management of Textual Data // Sociological Research Online. 1997. Vol. 2. No. 2 [online]. Accessed 05.04.2008. URL: .
  • Lewins A. and Silver C. Using Qualitative Software: A Step-by-Step Guide. London: Sage publ., 2007. — 283 p. DOI: 10.4135/9780857025012
  • Nilsen P., Nordstr?m G., Ellstr?m P.E. Integrating research-based and practice-based knowledge through workplace ref lection // Journal of Workplace Learning. 2012. Vol. 24. Iss. 6. P. 403–415. DOI: 10.1108/13665621211250306
  • How and what to code. ONLINE QDA. Learning Qualitative Data Analysis on the Web [online]. Accessed 01.09.2017. URL: .
  • Wagner Ch. Breaking the Knowledge Acquisition Bottleneck Through Conversational Knowledge Management // Information Resources Management Journal. January-March 2006.No. 19 (1). P. 70–83.

Сведения об авторах


Каныгин Геннадий Викторович
Социологический институт ФНИСЦ РАН
доктор социологических наук, ведущий научный сотрудник

Полтинникова Мария Сергеевна
Социологический институт ФНИСЦ РАН
кандидат физ.-мат. наук, старший научный сотрудник

Корецкая Виктория Станиславовна
Социологический институт ФНИСЦ РАН
младший научный сотрудник

Содержание выпуска

>> Содержание выпуска 2017. Том. 23. № 3.
>> Архив журнала



КОММЕНТАРИИ К ЭТОЙ СТРАНИЦЕ



rss подписаться на RSS ленту комментариев к этой странице

ОСТАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ

Комментарии. Всего [0]: