Журнал: Социологический журналКаныгин Г. В., Полтинникова М. С., Корецкая В. С.Опыт построения социального знания на основе компьютерных онтологических методов

Институт социологии
ФНИСЦ РАН

версия для печати

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
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

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.