Авторская методика прогнозирования результатов выборов на основе использования больших данных
https://doi.org/10.21686/2413-2829-2024-1-67-75
Аннотация
Интернет-СМИ предлагают своим читателям возможность высказать мнение по опубликованным темам (комментариям). С этой целью с каждой статьей, размещенной в Интернете, связаны средства коммуникации. Эти комментарии серьезно воспринимаются средствами массовой информации, так как они содержат ценную информацию, позволяющую узнать чувства пользователей Интернета. Социальные сети генерируют огромное количество неструктурированных данных благодаря их использованию тысячами пользователей. Таким образом, наше исследование направлено на обоснование и использование подхода машинного обучения (искусственного интеллекта) для анализа чувств пользователей через комментарии, собранные на YouTube по поводу пресс-конференций, проводимых кандидатами в депутаты. Полученные результаты показывают осуществимость этого подхода, а также автором предложены другие пути его совершенствования.
Об авторе
А. С. Козин
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Россия
Россия
Антон Сергеевич Козин, аспирант
факультет социальных наук и массовых коммуникаций
Департамент политологии
125167
Ленинградский проспект, д. 49/2
Москва
Список литературы
1. Окунев И. Ю., Горелова Ю. С., Груздева Е. Е. Региональные особенности электорального поведения в Польше: опыт сравнительного пространственного анализа // Сравнительная политика. – 2021. – № 12 (1). – С. 149–160.
2. Окунев И. Ю., Жирнова Л. С. Этнический раскол в электоральном поведении Латвии // Научно-аналитический журнал «Обозреватель – Observer». – 2019. – № 11. – С. 78–90.
3. Осколков П. В. Партийная система Эстонии на современном этапе: электоральная турбулентность и смена этнорегиональных паттернов // Балтийский регион. – 2020. – Т. 12. – № 1. – С. 4–15.
4. Осколков П. В. Этнические партии и этническое голосование: проблемы концептуализации и факторы развития // Мировая экономика и международные отношения. – 2020. – Т. 64. – № 8. – С. 112–118.
5. Панов П. В. Этнические и региональные партии в странах Центральной и Восточной Европы: специфика и траектории развития // Вестник Пермского университета. Политология. – 2020. – Т. 14. – № 3. – С. 20–34.
6. Сироткина Е. В., Карандашова С. А. Лояльность элит и выборы глав регионов: роль предвыборных конфликтов в исходе голосования // Полис. Политические исследования. – 2017. – № 6. – С. 76–91.
7. Солопенко А. В. Сравнение электорального поведения русскоязычных граждан Латвии и Эстонии на парламентских выборах в 2011–2015 годах // Прибалтийские исследования в России : материалы Международной научной конференции / под ред. А. П. Клемешева, Н. М. Межевича, Г. М. Федорова. – Калининград : Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, 2016. – С. 163–167.
8. Тарасов И. Н. Инструменты этнической политики в Латвии // Южно-российский журнал социальных наук. – 2019. – Т. 20. – № 2. – С. 34–44.
9. Тарасов И. Н. Выборы в Польше и Литве в 2020 году // Вызовы и перспективы развития Калининградской области: геополитика и геоэкономика / под ред. Г. М. Федорова. – Калининград : Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, 2021. – С. 68–70.
10. Тарасов И. Н., Фидря Е. С. География электоральной волатильности в Варминьско-Мазурском воеводстве Польши // Балтийский регион. – 2016. – № 8 (4). – С. 78–89.
11. Уразбаев Е. Е., Ямалова Э. Н. Этнополитическое движение как проводник институционализации национализма в современной Латвии // Балтийский регион. – 2020. – Т. 12. – № 2. – С. 54–69.
Рецензия
Для цитирования:
Козин А.С. Авторская методика прогнозирования результатов выборов на основе использования больших данных. Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2024;(1):67-75. https://doi.org/10.21686/2413-2829-2024-1-67-75
For citation:
Kozin A.S. The Author’s Methodology of Forecasting Election Results on the Basis of Big Data. Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics. 2024;(1):67-75. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2413-2829-2024-1-67-75
Просмотров:
240
Послать статью по эл. почте 