Компаративный анализ методологических основ задач прогнозирования исходов выборов и протестов по цифровым следам пользователей в социальных медиа

А. А. Фильченков, А. А. Азаров, М. В. Абрамов

Аннотация


Задача прогнозирования протестной активности по цифровым следам пользователей социальных медиа до сих пор является нерешенной, кроме того в широком доступе не существует научных статей на эту тематику. В данной статье использован сравнительный анализ этой задачи и задачи прогнозирования результатов выборов, являющейся уже достаточно изученной. Сравнение осуществлялось по шести выделенным критериям: представленность, репрезентативность, открытость, теоретическая предсказуемость, математическая постановка задачи и доступность данных.


Ключевые слова


Прогнозирование исходов выборов; прогнозирование протестов; цифровые следы; анализ социальных медиа

Полный текст:

PDF

Литература


Asur S., Huberman B. APredicting the future with social media. Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT) // IEEE/WIC/ACM International Conference on. IEEE. . 2010. Vol. 1. P. 492–499.

Азаров А.А., Бродовская Е.В., Дмитриева О.В., Домбровская А.Ю., Фильченков А.А. Стратегии формирования установок протестного поведения в сети Интернет: опыт применения киберметрического анализа (на примере Евромайдана, ноябрь 2013 г.). Часть I // Мониторинг общественного мнения. 2014. Вып. 2 (120). С. 63–78.

Азаров А.А., Бродовская Е.В., Дмитриева О.В., Домбровская А.Ю., Фильченков А.А. Стратегии формирования установок протестного поведения в сети Интернет: опыт применения киберметрического анализа (на примере Евромайдана). Часть II // Мониторинг общественного мнения. 2014. Вып. 3 (121). С. 56–74.

Bagozzi B. Forecasting civil conflict with zeroinflated count models. Manuscript. Pennsylvania State University, 2011..

Бараш Р.Э. Интернет как средство самоактуализации и революционной самоорганизации // Мониторинг общественного мнения. 2012. №. 3. С. 100–109.

Bermingham A., SmeatonA. F. On Using Twitter to Monitor Political Sentiment and Predict Election Results // Workshop on Sentiment Analysis where AI meets Psychology. (Chiang Mai, Thailand, November 13, 2011)

Bohdanova T. Unexpected revolution: the role of social media in Ukraine’s Euromaidan uprising // European View. 2014. P. 1–10.

Bollen J., Mao H., Pepe A. Modeling public mood and emotion: Twitter sentiment and socio-economic phenomena // ICWSM. 2011. P. 450–452.

Brandt P.T., Freeman, J.R., Schrodt P.A. Racing horses: constructing and evaluating forecasts in political science // 28th summer meeting of the society for political methodology. 2011.

Бродовская Е.В., Шумилова О.Е. Российские пользователи и непользователи: соотношение и основные особенности // Мониторинг общественного мнения. 2013. №. 3(115). С. 3–18.

Campbell J.E. The science of forecasting presidential elections // Before the Vote: Forecasting American National Elections. 2000. 169–187.

Castillo C., Mendoza M., Poblete B. Information credibility on twitter // Proceedings of the 20th international conference on World wide web. 2011. P. 675–684.

Contractor D., Faruquie T. A. Understanding election candidate approval ratings using social media data // Proceedings of the 22nd international conference on World Wide Web companion. International World Wide Web Conferences Steering Committee. 2013. P. 189–190.

Curry D., Cochran J., Radhakrishnan R., Pinnell J. Hierarchical Bayesian Prediction Methods in Election Politics: Introduction and Major Test // Journal of Political Marketing. 2013. Vol. 12 (4). P. 275–305.

Dunn J. Modern revolutions: an introduction to the analysis of a political phenomenon. Cambridge University Press, 1989.

Eckstein H. More about applied political science // PS: Political Science & Politics. 1990. Vol. 23 (1). P. 54–56.

Enikolopov R., Makarin A., Petrova M., Polishchuk L. Social Media and Protest Participation: Cross-City Evidence from Russia // XV April International Academic Conference on Economic and Social Development. 2013.

Fearon J.D., Laitin D.D. Ethnicity, insurgency, and civil war // American political science review. 2003. Vol. 97 (1). P. 75–90.

Franch F. Election Prediction with Social Media // Journal of Information Technology & Politics. 2013. Vol. 10 (1). P. 57–71.

Francisco R. A. Theories of Protest and the Revolutions of 1989 // American Journal of Political Science. 1993. P. 663–680.

Gayo-Avello D. A. Meta-analysis of state-of-theart electoral prediction from Twitter data. 2013. arXiv preprint arXiv:1206.5851.

Geller D.S. The impact of political system structure on probability patterns of internal disorder // American Journal of Political Science. 1987. P. 217–235.

Gurr T. R. Political protest and rebellion in the 1960s: The United States in world perspective // Violence in America: Historical and Comparative Perspectives, Rev. Ed.,(Beverley Hills: Sage, 1979).

Gurr T. R., Lichbach M. I. Forecasting domestic political conflict. J. Singer and M. Wallace, To Augur Well: Early Warning Indicators in World Politics. 1979. P. 153–194.

Huff D. How to lie with statistics. WW Norton & Company? 1954.

Krishnamoorthy M., Miller W., Krishnamoorthy R. Evolution of choices over time: The US Presidential election 2012 and the NY City Mayoral Election. 2013. arXiv preprint arXiv:1310.1118.

Kuran T. Now out of never: The element of surprise in the East European revolution of 1989 // World politics. 1991. Vol. 44 (1). P. 7–48.

Lewis-Beck M. S., Stegmaier M. To improve their predictions, election forecasters should look to other disciplines like meteorology // LSE American Politics and Policy. 2014.

Lichbach M. Protest: Random or Contagious? The Postwar United Kingdom // Armed Forces & Society. 1985. Vol. 11 (4). P. 581–608.

Nam T. Dynamics Between Government Signal and Dissident Groups // Annual Meeting of the Midwest Political Science Association. (Chicago, April 11, 2003).

O’Connor B., Balasubramanyan R., Routledge B., Smith N. From tweets to polls: Linking text sentiment to public opinion time series // ICWSM. 2010. Vol. 11. P. 122–129.

Шерстобитов А.С., Брянов К.А. Технологии политической мобилизации в социальной сети "Вконтакте": сетевой анализ протестного и провластного сегментов // Исторические, философские, политические и юридические науки, культурология и искусствоведение. Вопросы теории и практики. Тамбов: Грамота. 2013. Вып. 10-1. С. 196–202.

Vesnic-Alujevic L. Political participation and web 2.0 in Europe: A case study of Facebook // Public Relations Review. 2012. Vol. 38 (3). P. 466–470.

Vitak J. It's complicated: Facebook users' political participation in the 2008 election // CyberPsychology, behavior, and social networking. 2011. Vol. 14 (3). P. 107–114.

White S., McAllister I. Did Russia (Nearly) have a Facebook Revolution in 2011? // Social Media's Challenge to Authoritarianism. Politics. 2014. Vol. 34 (1). P. 72–84.

Yu S., Kak S. A survey of prediction using social media. 2012. arXiv preprint arXiv:1203.1647.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.