Python-библиотеки открывают новые возможности для исследователей туризма – репортаж с семинара рабочей группы факультета социальных наук

На семинаре рабочей группы факультета социальных наук «Туристические практики населения под воздействием внешних шоков» ее участники рассмотрели несколько Python-библиотек для анализа текстов, в том числе комментариев, оставляемых туристами в Интернете.

В рамках своего доклада «Text mining комментариев в социальных сетях (на примере комментариев к постам в Telegram-группах блогеров-путешественников)» аспирант Аспирантской школы по социологическим наукам Сергей Куликов познакомил аудиторию с основными принципами машинного обучения и его использования в исследовательских целях. Для большей наглядности были представлены несколько открытых проектов, позволяющих решать базовые задачи обработки данных. Например, одна из Python-библиотек работает со структурой естественного русского языка и в качестве результата выдает связный текст, в том числе представляющий собой относительно грамотно составленное резюме множества материалов.

Возможности такого алгоритмизированного анализа и достаточно высокое качество получающегося продукта вызвали оживленную дискуссию. Никто в аудитории не подвергал сомнению те преимущества, которые text mining дает исследователям, однако ряд участников рабочей группы обратили внимание на потенциальные угрозы, возникающие при этом. Речь идет о трудностях в оценивании качества материалов, профессиональной этике, формах сосуществования материалов, созданных людьми и машинами.

 

 

Анастасия Дергачева,

студентка образовательной программы «Социология»,

участник рабочей группы
«Туристические практики населения под воздействием внешних шоков»