Развитие Интернет-технологий - вызов современной российской социологии

А.А.Давыдов

Развитие Интернет-технологий - вызов современной российской социологии

Развитие Интернет-технологий

Интернет-технологии развиваются стремительными темпами. На рис. 1 представлена динамика развития Интернет - технологий за последние несколько лет. 

Рис.1

Динамика развития Интернет-технологий

( http://novaspivack.typepad.com/nova_spivacks_weblog/memes_memetics )

В целом, динамика развития Интернет-технологий происходит в направлении Web - Intelligence (Интеллектуальный Web) [1]. Напомним, что Web - Intelligence (WI) включает в себя следующие разделы [цит. по 1]: WI Systems and Applications, Knowledge Networks and Management, Ubiquitous Computing and Social Network Intelligence, Intelligent Human-Web Interaction, Web Information Management, Web Information Retrieval, Web Agents, Web Mining and Farming, Web Technology. Перечислим содержание данных разделов на английском языке, чтобы заинтересованный российский социолог смог найти в Интернете описание перечисленных направлений, технологий, методологий,  методов и более глубоко ознакомиться с ними.

WI Systems and Applications. Business Intelligence, E-Business, E-Commerce, E-Community, E-Finance, E-Government, E-Learning, E-Publishing, E-Science, Intelligent Enterprise Portals, Intelligent Web Information Systems, Price Dynamics and Pricing Algorithms, Measuring and Analyzing Web Merchandising, Web-Based Direct Marketing and CRM, Web-Based EDI.

Knowledge Networks and Management. Digital Library, Information and Knowledge Markets, Knowledge Community Formation and Support, Ontology Engineering, Semantic Web, Visualization of Information and Knowledge, Web-Based Decision Support , Web Regularities and Models.

Ubiquitous Computing and Social Network Intelligence. Competitive Dynamics of Web Sites, Computational Societies and Markets, Dynamics of Information Sources, Reputation Mechanisms, Theories of Small World Web, Ubiquitous Learning Systems,  Ubiquitous Web Access,  Web-Based Cooperative Work, Web Security, Integrity, Privacy and Trust, Wireless Web Intelligence.

Intelligent Human-Web Interaction. Adaptive Web Interfaces, Multimedia Representation, Multimodal Data Processing, Science and Art of Web Design.

Web Information Management. Data Models for the Web, Integrated Exploration and Exploitation, Internet and Web-Based Data Management, Multi-Dimensional Web Databases and OLAP, Multimedia Information Management, Object Oriented Web Information Management, Personalized Information Management, Semi-Structured Data Management, Use and Management of Metadata, Web-Based Distributed Information Systems.

Web Information Retrieval. Automatic Cataloging and Indexing, Conceptual Information Extraction, Information Retrieval Support Systems, Multi-Linguistic Information Retrieval, Multimedia Retrieval, Multimodal Information Retrieval, Ontology-Based Information Retrieval.

Web Agents. Conversational Systems, E-mail Filtering and Automatic Handling, Global Information Foraging, Information Filtering, Navigation Guides, Recommender Systems, Remembrance Agents, Resource Intermediary and Coordination Mechanisms, Semantic Web Agents.

Web Mining and Farming. Data Mining and Knowledge Discovery, Learning User Profiles, Multimedia Data Mining, Text Mining, Web-Based Ontology Learning, Web-Based Reverse Engineering, Web Content Mining, Web Farming, Web Log Mining, Web Structure Mining, Web Warehousing.

Web Technology. Knowledge Grid and Grid Intelligence, Mediators and Middleware, Web Information Description and Query Languages, Peer-to-Peer Computing, Problem Solver Markup Language (PSML), Soft Computing (neural networks, fuzzy logic, evolutionary computation, rough sets and granular computing) and Uncertainty Management for WI, Web Document Prefetching, Web Inference Engine, Web Intelligence Development Tools, Web Protocols Wisdom Web.

По каждому из перечисленных выше направлений WI, издаются десятки монографий, сотни научных статей, проводятся ежегодные международные симпозиумы и конференции, разрабатываются принципиально новые технологии и методы анализа, моделирования и прогнозирования. С некоторыми выше перечисленными технологиями, методологиями и методами WI заинтересованный читатель может ознакомиться по 162 видео-лекциям (28 декабря 2008 г.), представленным на видео-портале Videolectures.Net ( http://videolectures.net ).

Автор уже делал обзоры зарубежной литературы, посвященные некоторым направлениям WI [2]. В частности, были рассмотрены Artificial Social Intelligence Agents - искусственные социальные агенты, обладающие AI (Artificial Intelligence) - искусственным интеллектом [3], Artificial Social Systems (искусственные социальные системы) [4], методология ABSSS [5], информационная социальная Интернет - технология Collaborative Tagging Systems [6] . Также автором были рассмотрены некоторые методы, которые используются в WI, а именно, Data Mining («извлечение знаний») [7], Internet Data Analysis [7], Intelligent Data Analysis (интеллектуальный анализ данных) [8], Soft Computing [7], Neuro Computing [7], Cognitive Computing [9], Visual Computing [9-10], Qualitative Research [11].

В рамках WI активно осуществляется разработка компьютерных систем Distributed Artificial Social Intelligence (DASI) - распределенного социального искусственного интеллекта, которым посвящены современные монографии, например [12-18], статьи в международных журналах, например [19], международные симпозиумы и конференции ( http://www.aaai.org/home.html ), например [20-22]. Напомним, что разработка Artificial Social Intelligence (ASI) началась в социологии США в 1993 г. при поддержке Национального научного фонда и Национального центра суперкомпьютерных приложений ( http://www.nsf.gov/sbe/ses/soc/works5.jsp ), ведущими специалистами США по Computational Sociology (компьютационная, вычислительная социология) [23], с целью создания принципиально новых информационных технологий. В настоящее время Национальный научный фонд США финансирует несколько научно-исследовательских проектов, направленных на разработку DASI, например, Knowledge and Distributed Intelligence ( http://www.ehr.nsf.gov/kdi ), Information and Intelligent Systems: Advancing Human-Centered Computing, Information Integration, Informatics and Robust Intelligence ( http://www.nsf.gov/pubs/2006/nsf06572/nsf06572.htm ). Одно из активно разрабатываемых в последние несколько лет направлений DASI - Cognitive Computing (когнитивные вычисления) [цит. по 9]. Cognitive Computing финансируется в рамках The Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) ( http://www.darpa.mil/index.html ) Министерства обороны США, поскольку развитие Cognitive Computing имеет стратегическое значение для разработки принципиально новых глобальных информационных технологий и национальной безопасности в целом. Сенат США в 2008 г. выделил на развитие Cognitive Computing в рамках программы  DARPA около 95 млн. долларов США ( http://www.darpa.mil/index.html ). Cognitive Computing разрабатывают  в Almaden Research Center IBM, в научно-исследовательских лабораториях ведущих Университетов США, например Berkeley, MIT, в национальных суперкомпьютерных Центрах США.

Существует множество направлений, технологий, методологий и методов, используемых при разработке DASI. В качестве иллюстрации перечислим только некоторые. Computational aspects of distributed intelligence: dynamic task allocation, interaction, coordination, process and organization representation, collective learning, consistency management, protocol, negotiation. Cognition by groups, teams and organizations. Cognitive and social processes of creating, developing, maintaining and dismantling knowledge networks. Distributed knowledge: sharable ontologies, processes for distributed classification, taxonomy, collaborative knowledge construction (folksonomy), translation of representations and filtering tools. Dynamics, adaptation and evolution of knowledge networks. Distributed Knowledge-intensive Problem solving, planning and scheduling. Distributed AI architectures, Languages and programming techniques. Integrated architectures for Cognition, Ontologies generation and representation of common sense. Software tools for DAI. Natural language processing. Automated reasoning: deductive, probabilistic, diagnostic, causal and analogical inference. Case-based Reasoning.  Machine Learning, Knowledge discovery and acquisition. Reasoning under Uncertainty, Spatial Reasoning, Temporal Reasoning, Qualitative reasoning. Constraint-based reasoning and constraint programming. State space Combinatorial Search and meta-heuristics. Artificial Life (Being). Multi-Agent Systems. Swarm Intelligence и т.д. В режиме реального времени проводятся эмпирические Интернет-исследования, для выявления принципов и законов динамики сетей взаимодействий пользователей Интернета и мультимедийной Web-информации, е-поведения и субъективных оценок, мнений, ценностей, привычек, знаний и т.д. пользователей Интернета. 

В системной социологии [1,9] существуют компьютационная и математическая методологические парадигмы, в рамках которых широко используются и разрабатываются многочисленные Интернет-технологии и методы, которые были перечислены выше, для системного анализа, моделирования, прогнозирования и управления социальными явлениями, процессами, социальными системами и социумом в целом. Используются потому, что системная социология изначально ориентирована на «передний край» науки, социальные сети пользователей Интернета, сети Web-знаний, распределенный искусственный интеллект и т.д. являются сложными, динамическими, адаптивными e-социальными системами [24-25], в которых наблюдаются общесистемные принципы и законы строения и динамики [6,7,10, 26].

В целом, развитие Интернет-технологий происходит настолько стремительными темпами, что «необходимо бежать изо всех сил, чтобы остаться на месте», т.е. на «переднем крае» науки.

Проблемы современной российской социологии в использовании и разработке современных Интернет-технологий

По наблюдениям автора, на российских факультетах социологии, кафедрах социальной информатики, недостаточно изучают современные Интернет-технологии и не учат их разработке.  Об этом свидетельствуют незначительное количество материалов по данной проблематике и их существенное отставание от «переднего края» разработок в данной области, в статьях журналов «Социологические исследования», «Социология 4М», «Социологический журнал» ( https://www.isras.ru/Magazines.html ), в тезисах докладов III Всероссийского социологического конгресса (Москва, ИС РАН, 2008) ( https://www.isras.ru/index.php?page_id=760 ), доступных автору программ по социальной информатике социологических факультетов и кафедр российских Университетов, практике проведения немногочисленных Интернет-исследований в России, в частности, блогосферы [9,27]. В результате, современная российская социология катастрофически отстала от «переднего края» науки в данной области.  

По наблюдениям автора, специалисты по современным Интернет-технологиям практически не приходят в академическую российскую социологию и имеются основания предполагать, что в ближайшие годы ситуация не изменится в лучшую сторону. Поэтому было бы наивным ожидать, что высококлассные,  профессионально подготовленные, «на стороне», специалисты по использованию и разработке современных Интернет-технологий, придут в российскую социологию.

Проблемой также является ограниченный доступ российских социологов к немногочисленным существующим суперкомпьютерам в России, а также в Интернет-компании, например, Google, Яндекс, которые собирают статистику в Интернете и осуществляют Internet Data Analysis в режиме реального времени, разрабатывают новые Интернет-технологии. Совместные научно-исследовательские проекты российских социологов с ведущими Интернет-компаниями являются редкостью.

Не говорить, а делать

Катастрофическое отставание современной российской социологии от «переднего края» науки в использовании и разработке современных Интернет-технологий настолько безнадежное, что необходимо принимать срочные научно-организационные меры, некоторые из которых, в качестве обсуждения, представлены ниже.

На уровне академических Институтов РАН. Представляется целесообразным  более тесное научное сотрудничество Института социологии РАН и Института социально-политических исследований РАН с Институтом системного анализа РАН ( http://www.isa.ru/start.html ),  где занимаются разработкой современных Интернет-технологий с использованием Artificial Intelligence (AI). Здесь необходимы совместные академические научно-исследовательские проекты с участием крупных Интернет-компаний, совместные научные семинары, использование суперкомпьютеров, имеющихся в распоряжении РАН, получение грантов РФФИ, РГНФ и других научных фондов, широкое международное сотрудничество, участие в международных симпозиумах и конференциях. Представляется также необходимым более активное участие российских социологов в регулярных научно-исследовательских конкурсах «Интернет-математика», которые проводит компания Яндекс  ( http://company.yandex.ru/academic/grant ), которая предоставляет финансовую поддержку на выполнение исследований и разработок и доступ к реальным Интернет-данным.  

На уровне Университетов. Научно - организационные меры здесь могут быть следующими. Можно использовать полезный опыт компании Яндекс ( http://company.yandex.ru/school ), которая решает проблему дефицита специалистов следующим образом. В Высшей школе экономики (ГУ-ВШЭ) компания Яндекс организовала свой филиал Школы анализа данных и информатики ( http://www.hse.ru/org/hse/bi/67595/mat_model/index.html ). Данная стратегия подготовки специалистов по предметной области, с углубленным знанием современных Интернет-технологий, очевидно полезна для современной российской социологии, и ее надо перенимать. Однако, для поступления в Школу анализа данных и информатики Яндекса ( http://company.yandex.ru/school ), необходимо хорошо знать некоторые направления современной математики, иметь хорошие навыки программирования, а математическая социология [28], Computational Sociology [2] насколько известно автору, на российских факультетах социологии пока не преподаются.

Можно также использовать межфакультетскую интеграцию в Университетах, где имеются факультеты социологии, вычислительной математики, компьютерных технологий, Вычислительные Центры и т.д. Например, в МГУ  открылся суперкомпьютерный Центр ( http://www.msu.ru/projects/supercomp.html ), где установлен суперкомпьютер IBM Blue Gene/P. Однако, здесь, особенно в начале интеграции, неизбежны трудности взаимопонимания специалистов различных научных дисциплин. В этой связи отметим, что в системной социологии [9] данных трудностей взаимопонимания нет, поскольку специалисты, занимающиеся различными аспектами системной социологии, базируются на общенаучном системном подходе, однозначно определенных системных терминах, теориях, методологиях, методах. Возможны и другие варианты организации учебного процесса, например, исходя из положительного опыта зарубежных Университетов, в частности Гарварда, Принстона, Стэнфорда, Калифорнийского Университета Беркли, Кембриджа,  Оксфорда и т.д., которые по различным международным рейтингам [29-31] за 2007-2008 гг., входили в двадцатку ведущих Университетов мира.

В Меморандуме III Всероссийского социологического конгресса ( https://www.isras.ru/vsk_memo.html ) была поставлена задача разработки нового стандарта подготовки студентов по направлению «Социология». Представляется необходимым, чтобы в новом стандарте была предусмотрена специализация по углубленному изучению и разработке современных Интернет-технологий. Если студенты-социологи будут глубоко изучать использование и разработку современных Интернет-технологий, то к завершению высшего образования академическая социология, государственные и частные компании, общественные организации и т.д. получат высококлассных социологов-профессионалов в области использования и разработки инновационных Интернет-технологий, которые будут безусловно востребованы на рынке труда и конкурентоспособны в информационном обществе, основанном на знаниях.

 Обсудить эту статью в форуме

 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Давыдов А.А. Системная социология: введение в анализ динамики социума. М.: ЛКИ, 2007.
2. Давыдов А.А. Компьютерные технологии для социологии (обзор зарубежного опыта)// Социол. исслед. 2005, № 1, С. 131-138. ( http://www.ecsocman.edu.ru/socis/msg/239003.html )
3. Давыдов А.А. О компьютационной теории социальных агентов//Социол. исслед. 2006, № 2, С. 19-28. ( http://www.ecsocman.edu.ru/socis/msg/301146.html )
4. Давыдов А.А. Компьютационная теория социальных систем//Социол. исслед. 2005, № 6, С. 14-24. (http://www.ecsocman.edu.ru/socis/msg/274278.html )
5. Давыдов А.А. Успехи методологии ABSSS в системной социологии//Тезисы докладов III Всероссийского социологического конгресса. М.: ИСАН, 2008 ( https://www.isras.ru/index.php?page_id=763&alfavit=* )
6. Давыдов А.А. Системная социология: изучение и использование Collaborative Tagging Systems. М.: ИСАН, www ( https://www.isras.ru/index.php?page_id=951 )
7. Давыдов А.А. Системный подход в социологии: новые направления, теории и методы анализа социальных систем. М.: Эдиториал УРСС, 2005.
8. Давыдов А.А. Системная социология: введение в анализ динамики социума. М.: ЛКИ, 2007.
9. Давыдов А.А. Конкурентные преимущества системной социологии. (Электронное издание). М.: ИСАН, www https://www.isras.ru/publ.html?id=855 , http://www.ecsocman.edu.ru/db/msg/324618.html
10. Давыдов А.А. Системная социология: визуальный суперкомпьютинг взаимодействий пользователей Интернета. Доклад. М.: ИС РАН, www ( https://www.isras.ru/index.php?page_id=120&id=372 )
11. Давыдов А.А. Качественные исследования: перспективы развития. М.: ИСАН, www ( https://www.isras.ru/index.php?page_id=922 )
12. Mittu R., Bedrouni A., Boukhtouta A., Berger J. Distributed Intelligent Systems: A Coordination Perspective. Berlin.: Springer, 2009.
13. Nguyen N., Jain L. Intelligent Agents in the Evolution of Web and Applications. Berlin.: Springer, 2009.
14. Nayak R., Ichalkaranje N., Jain L. Evolution of the Web in Artificial Intelligence Environments. Berlin.: Springer, www
15. Sugumaran V. Distributed Artificial Intelligence, Agent Technology and Collaborative Applications. Oakland.: Oakland University, www
16. Badica C., Mangioni G., Carchiolo V. Intelligent Distributed Computing, Systems and Applications. Berlin.: Springer, www
17. Blum C., Merkle D. Swarm Intelligence: Introduction and Applications. Berlin.: Springer, www
18. Segaran T. Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications. Cambridge.: O'Reilly Media Inc., 2007.
19. Malsch T., Schulz-Schaeffer I. Socionics: Sociological Concepts for Social Systems of Artificial and Human Agents//Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2007,  Vol. 10, № 1. ( http://jasss.soc.surrey.ac.uk/10/1/11.html )
20. International Symposium on Distributed Computing and Artificial Intelligence 2009. Salamanca,  Spain, 2009. ( http://dcai.usal.es )
21. International Conference on Artificial Intelligence and Applications (ICAIA'09). Hong Kong, China, 2009. ( http://www.iaeng.org/IMECS2009/ICAIA2009.html )
22. The 2008 International Conference on Artificial Intelligence (ICAI'08). Las Vegas, USA,  www ( http://www.world-academy-of-science.org/worldcomp08/ws/conferences/icai08 )
23. Bainbridge W., Brent E., Carley K., Heise D., Macy M., Markovsky B., Skvoretz J. Artificial Social Intelligence// Annual Review of Sociology, 1994, Vol. 20, P. 407-436.
24. Gros C. Complex and Adaptive Dynamical Systems: A Primer. Berlin.: Springer, www
25. Miller J., Page S. Complex Adaptive Systems: An Introduction to Computational Models of Social Life. Princeton.: Princeton University Press, 2007.
26. Давыдов А.А. Системная социология. М.: КомКнига, 2006.
27. Давыдов А.А. Социология изучает блогосферу//Социолог. исслед. 2008, № 11, С. С.92-101.
28. Давыдов А.А. Математическая социология: обзор зарубежного опыта//Социол. исслед. 2008, №4, С. 105-111.
29. http://www.abroad.ru/reference/ratings/rating9.php  
30. http://www.ubo.ru/analysis/?cat=146&pub=1795  
31. http://www.ucheba.ru/vuz-rating/8266.html