Сomputer tools in the analysis of students' digital footprints in social network: possibilities and primary results
Keywords:
social networks, psychological traits, digital footprints, research automation
Abstract
In the paper we discussed the results of pilot study aimed to determine associations between type of user's posts in social network VKontakte and his/her psychological traits. We considered the possible ways to apply user account analysis as a rapid primary test in student groups. We provided examples of both open and already closed automation tasks that appeared during the development of the research tool.
References
1. Бычкова М.Н., Окушова Г.А. Интернет как среда реализации общественных инициатив российской молодежи // Исторические, философские, политические и юридические науки, культурология и искусствоведение. Вопросы теории и практики. Тамбов: Грамота, 2012. № 8. С. 22.
2. Крылов А.А. Психология. М.: Велби: Проспект, 2008.
3. «Любовь и ненависть» на карте России, лето 2015: исследование эмоционального состояния 25 млн пользователей социальных медиа // Блог Brand Analytics — все о бренд мониторинге и социальной аналитике, 2015. URL: http://br-analytics.ru/blog/lyubov-i-nenavist-na-karte-rossiileto-2015-issledovanie-emocionalnogo-sostoyaniya-35-mln-polzovatelej-socialnyx-media/ (дата обращения 15.08.2015).
4. Москвина В. Пользователи социальных сетей // Телескоп: журнал социологических и маркетинговых исследований, 2010. № 2. С. 35–38.
5. Носовец А.А. Система экспресс-классификации постов в социальной сети: обнаружение маркеров в тексте. Дипломная работа. СПб: СПбГУ, 2015.
6. Пащенко А.Е., Тулупьева Т.В. Экспресс-анализ реплик и метаданных социальных сетей с использованием программных средств автоматизации получения данных / Список-2014: материалы всерос. науч. конф. по пробл. информатики. СПб.: ВВМ, 2014. С. 563–568.
7. Работа с API // Разработчикам. URL: https://vk.com/dev/apiusage(дата обращения 15.08.2015).
8. Радкевич А.Л. Интернет-аудитория в России: состояние, динамика, тенденции // Знание. Понимание. Умение, 2009. № 1.
9. Телегина Н.Л. Виртуальные социальные сети как составляющая современного образовательного пространства // ББК И 466.01 А 43 Редакционная коллегия. 2010. С. 255.
10. Титов В.В. Интернет как пространство трансформации системы коммуникативных идентичностей российского общества: по материалам международного исследования World Internet project (WIP) // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены, 2013. № 3 (115).
11. Тулупьева Т.В, Тулупьев А.Л., Ющенко Н.А. Проявление ценностных ориентаций пользователей социальных сетей в контенте персональных страниц (на примере сети «В контакте») // Вестник психотерапии, 2014. № 52. С. 37–50.
12. Amichai-Hamburger Y., Hayat Z. The impact of the Internet on the social lives of users: Arepresentative sample from 13 countries // Computers in Human Behavior, 2011. Vol. 27. No. 1. P. 585–589.
13. Bond R.M. et al. A 61-million-person experiment in social influence and political mobilization // Nature, 2012. Vol. 489. No. 7415. P. 295–298.
14. Duh´ e S. An overview of new media research in public relations journals from 1981 to 2014 // Public Relations Review, 2015. Vol. 41. No. 2. P. 153–169.
15. Golder S.A., Macy M.W. Digital footprints: opportunities and challenges for online social research // Sociology, 2014. Vol. 40. No. 1. P. 129.
16. McCreanor T. et al. Youth drinking cultures, social networking and alcohol marketing: implications for public health // Critical public health, 2013. Vol. 23. No. 1. P. 110–120.
17. Muchnik L., Aral S., Taylor S.J. Social influence bias: A randomized experiment // Science, 2013. Vol. 341. No. 6146. P. 647–651.
18. Oremus W. Pew Internet Survey: Twitter is full of haters and negative opinions // Future Tense. 2013. URL: http://www.slate.com/blogs/future_tense/2013/03/04/pew_internet_survey_twitter_is_full_of_haters_and_negative_opinions.html (дата обращения 15.08.2015).
19. Wellman B., Haythornthwaite C. (ed.). The Internet in everyday life. John Wiley & Sons, 2008.
2. Крылов А.А. Психология. М.: Велби: Проспект, 2008.
3. «Любовь и ненависть» на карте России, лето 2015: исследование эмоционального состояния 25 млн пользователей социальных медиа // Блог Brand Analytics — все о бренд мониторинге и социальной аналитике, 2015. URL: http://br-analytics.ru/blog/lyubov-i-nenavist-na-karte-rossiileto-2015-issledovanie-emocionalnogo-sostoyaniya-35-mln-polzovatelej-socialnyx-media/ (дата обращения 15.08.2015).
4. Москвина В. Пользователи социальных сетей // Телескоп: журнал социологических и маркетинговых исследований, 2010. № 2. С. 35–38.
5. Носовец А.А. Система экспресс-классификации постов в социальной сети: обнаружение маркеров в тексте. Дипломная работа. СПб: СПбГУ, 2015.
6. Пащенко А.Е., Тулупьева Т.В. Экспресс-анализ реплик и метаданных социальных сетей с использованием программных средств автоматизации получения данных / Список-2014: материалы всерос. науч. конф. по пробл. информатики. СПб.: ВВМ, 2014. С. 563–568.
7. Работа с API // Разработчикам. URL: https://vk.com/dev/apiusage(дата обращения 15.08.2015).
8. Радкевич А.Л. Интернет-аудитория в России: состояние, динамика, тенденции // Знание. Понимание. Умение, 2009. № 1.
9. Телегина Н.Л. Виртуальные социальные сети как составляющая современного образовательного пространства // ББК И 466.01 А 43 Редакционная коллегия. 2010. С. 255.
10. Титов В.В. Интернет как пространство трансформации системы коммуникативных идентичностей российского общества: по материалам международного исследования World Internet project (WIP) // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены, 2013. № 3 (115).
11. Тулупьева Т.В, Тулупьев А.Л., Ющенко Н.А. Проявление ценностных ориентаций пользователей социальных сетей в контенте персональных страниц (на примере сети «В контакте») // Вестник психотерапии, 2014. № 52. С. 37–50.
12. Amichai-Hamburger Y., Hayat Z. The impact of the Internet on the social lives of users: Arepresentative sample from 13 countries // Computers in Human Behavior, 2011. Vol. 27. No. 1. P. 585–589.
13. Bond R.M. et al. A 61-million-person experiment in social influence and political mobilization // Nature, 2012. Vol. 489. No. 7415. P. 295–298.
14. Duh´ e S. An overview of new media research in public relations journals from 1981 to 2014 // Public Relations Review, 2015. Vol. 41. No. 2. P. 153–169.
15. Golder S.A., Macy M.W. Digital footprints: opportunities and challenges for online social research // Sociology, 2014. Vol. 40. No. 1. P. 129.
16. McCreanor T. et al. Youth drinking cultures, social networking and alcohol marketing: implications for public health // Critical public health, 2013. Vol. 23. No. 1. P. 110–120.
17. Muchnik L., Aral S., Taylor S.J. Social influence bias: A randomized experiment // Science, 2013. Vol. 341. No. 6146. P. 647–651.
18. Oremus W. Pew Internet Survey: Twitter is full of haters and negative opinions // Future Tense. 2013. URL: http://www.slate.com/blogs/future_tense/2013/03/04/pew_internet_survey_twitter_is_full_of_haters_and_negative_opinions.html (дата обращения 15.08.2015).
19. Wellman B., Haythornthwaite C. (ed.). The Internet in everyday life. John Wiley & Sons, 2008.
Published
2017-07-16
How to Cite
Тулупьева, Т. В., Суворова, А. В., Азаров, А. А., Тулупьев, А. Л., & Бордовская, Н. В. (2017). Сomputer tools in the analysis of students’ digital footprints in social network: possibilities and primary results. Computer Tools in Education, (5), 3-13. Retrieved from http://cte.eltech.ru/ojs/index.php/kio/article/view/1451
Issue
Section
Informational systems
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
