Модель оценивания резонансности события на основе анализа информации, размещаемой в youtube.com

В статье рассматривается актуальная задача оценивания степени резонансности события на основе исследования соответствующих видеороликов и комментариев к ним, размещаемых на сервисе youtube.com. Исследования проводились с целью своевременного и обоснованного выявления событий, имеющих признаки общественного резонанса. Для достижения поставленной цели рассмотрено понятие общественного резонанса и механизмы развития этого явления. На основе анализа способов и подходов к оцениванию общественного мнения разработана модель оценивания резонансности события. В ее основе заложено измерение угла наклона касательной к графику распределения количества комментариев в единицу времени относительно оси абсцисс. Для выбора корректного способа измерения угла наклона касательной проведен анализ методов аппроксимации и выбрана интерполяция кубическими сплайнами. На основе предложенного подхода разработано программное обеспечение, позволяющее осуществлять сбор данных о распределении количества комментариев во времени, построение аппроксимированного графика и измерение угла наклона касательной в любой точке графика для поиска максимального значения. Использование представленного в статье подхода позволяет в автоматическом режиме выявлять наиболее резонансные события, содержание которых хранится в видео формате на видеохостингах, имеющих функцию свободного размещения комментариев.

1. Mediascope, Web Index, Март 2018, Россия 100+, Все 12-64. Доступно по: https://mediascope.net/data/?download=3184&date=2018%2003&set_filter=Y&FILTER_ TYPE=internet (дата обращения 01.09.2019).

2. Кара-Мурза С.Г. Манипуляция сознанием. М. Издательство «Алгоритм». 2000:464.

3. Коршунов А., Белобородов И., Бузун Н., Аванесов В., Пастухов Р., Чихрадзе К., Козлов И., Гомзин А., Андрианов И., Сысоев А., Ипатов С., Филоненко И., Чуприна К., Турдаков Д., Кузнецов С. Анализ социальных сетей: методы и приложения. Труды ИСП РАН. 2014;1. Доступно по: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-sotsialnyh-seteymetody-i-prilozheniya (дата обращения 02.09.2019).

4. Смирнова О.С., Петров А.И., Бабийчук Г.А. Основные методы анализа, используемые при исследовании социальных сетей. Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2016;3-1. Доступно по: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnyemetody-analiza-ispolzuemye-pri-issledovanii-sotsialnyh-setey (дата обращения: 02.09.2019).

5. Бартунов С., Коршунов А. Идентификация пользователей социальных сетей в Интернет на основе социальных связей. Доклады Всероссийской научной конференции «Анализ изображений, сетей и текстов» – АИСТ'2012. Екатеринбург, 16-18 марта. 2012.

6. Бузун Н., Коршунов А. Выявление пересекающихся сообществ в социальных сетях. Доклады Всероссийской научной конференции «Анализ изображений, сетей и текстов» – АИСТ'2012. Екатеринбург, 16-18 марта. 2012.