Что такое большие данные и чем они прекрасны. Лаборатория наук о больших данных и проблемах общества презентация

данных и проблемах общества

в главный инструмент создания новой ценности, но и в самостоятельный товар.

По прогнозам экспертов к 2025 году общий объем данных в мире достигнет 160 зеттабайт

В 10 раз больше общего объема данных за 2016 год

Объем накопленных миром данных в зеттабайтах

цифровой экономики затрагивает каждый аспект жизни современного человека, что дает огромные преимущества:

Увеличение производительности труда
Искусственный интеллект
Криптовалюты
Персонифицированные продукты и услуги
Электронное правительство
Технологии онлайн образования

Возможности цифровой эпохи

другого подхода к решению актуальных задач, в том числе научных:

Воздействие на политическую ситуацию извне, информационные войны
Проблемы социализации людей
Киберпреступность, кража персональных данных
Пропаганда радикальных идеологий в онлайн пространстве
Информационная безопасность
Регулирование Интернет

очень быстро, результаты необходимо оперативно

...

(социальные сети, блоги, биометрия, геоданные …)

Новые методы и инструменты (машинное обучение, нейронные сети, анализ естественного языка, сетевой анализ …)

Количество против качества (извлечение информации из неструктурированных данных)

Новые междисциплинарные направления (компьютерная лингвистика, анализ данных в приложении к соц. наукам ....)

и мужгрупповых связей экстремистских сообществ в русскоязычном сегменте Интернет
Идентификация экстремистских сообществ основана на разработке лингвистических маркеров на основе экспертных интервью с участниками подобных сообществ и анализа работ, включенных в Федеральный список экстремистских материалов (http://minjust.ru/ru/extremist-materials).
Разработаны Индексы онлайн активности экстремистских сообществ, исследованы тактики адаптации в условиях государственного противодействия экстремистской деятельности и динамика внутренней сетевой структуры подобных сообществ

участников >860 000, 21 сообщество закрыто по решению судов РФ за время проведения исследования.
> 2 млн профилей пользователей
> 1.7млн лайков, 350 тысяч репостов и 1 млн комментариев
17 млн связей (совместная дружба) для оценки внутригрупповых связей
классификация 417 тысяч групп для оценки перекрестных репостов контента

Исследование экстремизма в социальных медиа

неграми"|"с жидами"|"c предатели"),
"брать свободу", "валилово», (выступать против|нападение) &(хохлы|хач|чурка|хачик|кавказец|негр|жид|тварь|мусульмане|ислам), "вязалово", (давить|валить|затыкать|ненавидеть|протестуй|сопротивляйся|сдохни|долой|казнить|убивать|расстреливать|уничтожить|уничтожать|презирать) &
(тварь|предатель|бандерлог|хунта|бандеровец|хохлы|хач|чурка|хачик|кавказец|негр|жид), (зачистить|очистить) &
(предатель|бандерлог|хунта|бандеровец|хохлы|хач|чурка|хачик|кавказец|негр|жид|тварь), "люли", "месиво", (призывать|разжигать) &
(ненависть|убийство|репрессия|превосходство|революция|терроризм), "разрушать", "резня", "судилище"
"хватит молчать", "хватит прислуживать", "путинская мразь", "пятая колонна", "рашизм", "революция", "кремлевское корыто", "кровавая тюрьма"

Поисковый словарь проекта по исследованию праворадикальной активности на основе маркеров языка вражды

интересами и когнитивными способностями школьника с одной стороны и его «электронным следом в социальной сети» с другой, на основе данных анализа профилей абитуриентов в социальной сети Вконтакте.
Данные:
Профили ВК 126 000 потенциальных абитуриентов СФО
Контент анализ маркерных сообществ (150+)
Классификация тематических сообществ (100 000+)
Профдиагностика школьников 3000+

аккаунты в социальных сетях, пользователь будет подписываться на источники информации исходя из своих политических предпочтений.
С использованием трехслойной искусственной нейронной сети (ANN), проведен анализ и классификация 34000 пользователей Вконтакте в соответствии с их политическими предпочтениями.
В качестве обучающей выборки выступали данные открытого опроса, проведенного среди пользователей Вконтакте сервисом ЦИМЕС.

Взвешенного индекса коррупционного рисков (ВИКР) на основе анализа исторических данных о проведенных конкурсах, введения индикаторов коррупционного риска и использовании логистической регрессии.
Данные
выгрузка Единой информационной системы в сфере закупок РФ
652 882 контракта на общую сумму 11.3 триллиона рублей
за период 2006–2017 гг.
сумма каждого контракта >100 000 рублей

— выпускники. Существующие рейтинги опираются на репутационные и предметные показатели, не учитывая взаимосвязь университета и общества.
Предложен показатель, учитывающий влияние университета на общество через выпускников, основанный на поиске выдающихся выпускников университета с использованием данных интернет-энциклопедии Wikipedia.
Идентифицировано 177 000 выпускников из 326 международных университетов

+ преподаватели)
Компетенции
Наличие специалистов в компьютерных технологиях, кто знает как работать с данными, и специалистов из других областей (социологи, лингвисты, химики, биологи и …), кто знает зачем и может интерпретировать результаты

данным (СМИ, социальные сети, блоги, цифровые следы пользователей, местоположение и т.д.) и обмен ими
Методы и технологии обработки и анализа данных
Совместные междисциплинарные исследования с объединением научных коллективов и компетенций
Сотрудничество с коммерческими компаниями
Доступ к вычислительным мощностям