internationalconference1

ВНИМАНИЕ!!! В БЛИЖАЙШИЕ ДВА МЕСЯЦА ПРОЙДУТ ДВЕ МЕЖДУНАРОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ. В ЛОНДОНЕ (ИЗДАЁТСЯ СБОРНИК В США), В МОСКВЕ (ИЗДАЁТСЯ В РОССИЙСКОМ НАУЧНОМ ЖУРНАЛЕ, ЗАРЕГИСТРИРОВАННОМ РОСКОМНАДЗОРЕ). ВЫБИРАЙТЕ ЛЮБУЮ! Конференция «European Research: Innovation in Science, Education and Technology/Европейские научные исследования: инновации в науке, образовании и технологиях» проводится ежемесячно, 9 числа (ежемесячно уточняется).

LIV Международная научно-практическая конференция (Лондон, Великобритания) состоится - 09.10.2019 г. Статьи принимаются до 04.10.2019 г.

LV Международная научно-практическая конференция (Москва, Российская Федерация) состоится - 20.09.2019 г. Статьи принимаются 20.09.2019 г.

Если Вы хотите напечататься в ближайшем номере, не откладывайте отправку заявки. Потратьте одну минуту, заполните и отправьте заявку в Оргкомитет конференции.




Маклин Наталия / Mclean Natalia - – аспирант,
факультет информационных технологий,
Университет Сиднея, г. Сидней, Австралийский Союз

Abstract: we use data mining techniques (in particular, social network analysis approach) to measure the influence and ‘community spirit’ coefficient of various online groups in the Easter European blogosphere. The purpose of this paper is to demonstrate how we collect, clean and model inter-member relationships data of a large number of groups hosted on an Eastern European SNB Diary.ru in order to measure the cohesion of the group – i.e., how strongly members of a group as a whole are bonded with each other. Translating the notions of friendship and communication into the realm of computational analytics and assigning a number to every group will arm us with important scientific data that can be used in a variety of subsequent experiments and research projects (for example, creating a classification of groups or discovering links between a group cohesion coefficient and a central theme or interaction style of the group).
Аннотация: в статье описан структурно-алгоритмический подход к анализу групп пользователей европейской блогосферы. Статья уделяет особое внимание методам сбора, очистки и моделирования данных для измерения коэффициента структурной целостности группы.

Keywords: social network analysis, data mining, linked web data, social networks, online communities, computational sociology, blogosphere.
Ключевые слова: анализ данных, структурный анализ, социальные сети, блогосфера, алгоритмическая социология.

References

1.    Nardi B. A. et al. Blogging as Social Activity, or, Would You Let 900 Million People Read Your Diary? New York, New York, USA: ACM Press, 2004. Pp. 222–23110 pp.
2.    Karpf D., Karpf D. Understanding blogspace. Taylor & Francis, 2008. Vol. 5, № 4. Pp. 369–38517 pp.
3.    Godwin M., Godwin M. Nine Principles for Making Virtual Communities Work. 1994. Vol. 6, № 2. Pp. 12–143 pp.
4.    Lenhart A. et al. Bloggers: A portrait of the Internet’s new storytellers. PEW Internet & American Life Project, 2006.
5.    Donath J. et al. Public Displays of Connection // Social Network Analysis and Mining. Kluwer Academic Publishers, 2004. Vol. 22, № 4. Pp. 71–8212 pp.
6.    Merry S. K. et al. Living and lurking on LiveJournal: The benefits of active and non-active membership // Aslib Proceedings. Emerald Group Publishing Limited, 2012. Vol. 64, № 3. Pp. 241–26121 pp.
7.    Efimova L. et al. Finding“the life between buildings”: An approach for defining a weblog community // Internet Research. 2005. Vol. 6, № 1997. Pp. 1–1515 pp.
8.    Soukup C., Soukup C. Computer-mediated communication as a virtual third place: building Oldenburg's great good places on the world wide web // New Media & Society. 2006. Vol. 8, № 3. Pp. 421–44020 pp.
9.    Kendall L. S., Kendall L. S. Hanging out in the virtual pub: identity, Masculinities, and relationships online. University of California, Davis, 1998.
10.    Rheingold H., Rheingold H. The virtual community: Homesteading on the electronic frontier. MIT press, 2000. № 28.
11.    Ducheneaut N. et al. Virtual “Third Places”: A Case Study of Sociability in Massively Multiplayer Games // Comput. Supported Coop. Work. Kluwer Academic Publishers, 2007. Vol. 16, № 1-2. Pp. 129–16638 pp.
12.    Rheingold H. et al. Net Smart: How to Thrive Online. MIT Press (MA), 2012.
13.    Scott J., Scott J. Social network analysis. Sage Publications, 1988.
14.    Knoke D. et al. Social network analysis. Sage Publications Los Angeles, CA, 2008. Vol. 2.
15.    Jamali M. et al. Different Aspects of Social Network Analysis. IEEE, 2006. Pp. 66–727 pp.
16.    Jin E. et al. Structure of growing social networks // Physical Review E. 2001. Vol. 64, № 4. Pp. 64–707 pp.
17.    Hanneman R. et al. Introduction to Social Network Methods. Riverside, CA:  University of California, Riverside, 2005.
18.    Wang X. F., Chen G. Complex networks: small-world, scale-free and beyond. IEEE, 2003. Vol. 3, № 1. Pp. 6–2015 pp.
19.    Thelwall M., Thelwall M. A web crawler design for data mining // Journal of Information Science. Sage Publications, 2001. Vol. 27, № 5. Pp. 319–3257 pp.
20.    Mirkin B. G., Mirkin B.G. Core Concepts in Data Analysis: Summarization, Correlation and Visualization. Springer London, 2011.

internationalconference

Сейчас 74 гостей и ни одного зарегистрированного пользователя на сайте

 

Журнал индексируется

cyberleninka

elibrary

logo base

logo wcmasthead en

scholar

socionet

OpenAIREplus logo

logo ebsco integrated knowledge base

Журнал в каталогах

DOIBANNER

Импакт-фактор российских научных журналов