Конференция Город IT
Город IT 2018 | «ЦИФРОВОЕ И НАСТОЯЩЕЕ»
Большие данные
для больших целей
9 ноября
14:00 — 16:00
Как университет применяет анализ данных социальных медиа для оценки личности, организаций и общества в целом.
О чем будет секция:
Ведущие университеты включились в проекты цифровизации: унифицируют сбор данных об успеваемости и траектории прохождения студентами обучающих курсов, ищут способы для привлечения наиболее талантливых абитуриентов с использованием данных социальных медиа, предлагают метрики и индексы для оценки различных объектов и явлений на основе постоянно обновляемых и открытых данных сети интернет. Эти исследования основываются на использовании современных подходов и технологий по работе с большими массивами данных.
Формат секции:
  • 1 ключевой доклад (keynote), 4 доклада о проектах, открытое обсуждение

Цели:
  • демонстрация результатов исследований, проводимых лабораторией наук о больших данных и проблемах общества ТГУ, участниками Университетского консорциума исследователей больших данных

Задачи:
  • презентация результатов трех исследовательских проектов
  • презентация Университетского консорциума исследователей больших данных
  • получение обратной связи от участников секции
Кому будет интересно
ученые университетов, интересующиеся исследованиями с применениями технологий анализа больших данных
студенты и аспиранты
представители ИТ-компаний, интересующиеся исследованиями, которые проводятся в университете по теме больших данных и машинного обучения
Программа секции
Вопросы и темы

Университет - обществу
Мягков Михаил

Вступительное слово. Краткая презентация лаборатории наук о больших данных и проблемах общества и Университетского консорциума исследователей больших данных.

Мягков Михаил Георгиевич - заведующий лабораторией экспериментальных методов в общественных и когнитивных науках ТГУ, научный руководитель лаборатории наук о больших данных и проблемах общества ТГУ, профессор университета штата Орегон (США), председатель Совета Университетского консорциума исследователей больших данных (Россия).

Большие данные социальных сетей
Ашманов Игорь Станиславович - управляющий партнер компании "Ашманов и партнеры", президент компании "Крибрум", известный российский эксперт по искусственному интеллекту и проектному управлению.


Что мы можем узнать о благотворительности из данных социальных сетей?
Мундриевская Юлия

В докладе будут представлены результаты исследования благотворительности в России. В рамках исследования проанализированы цифровые следы как индивидуальных, так и официальных (фонды, сообщества, центры) субъектов благотворительности в социальной сети «Вконтакте». На основе этих данных выявлены ключевые игроки, проанализирована их активность, а также особенности взаимодействия с помощью социально-сетевого анализа (Social Network Analysis).

Мундриевская Юлия Олеговна - младший научный сотрудник лаборатории наук о больших данных и проблемах общества, аспирант Томского государственного университета.

Пульс города
Гойко Вячеслав

В докладе будут представлены результаты мониторинга региональных мнений относительно социально-экономических процессов и политических событий в социальных медиа. В рамках исследования проанализирован контент тематических региональных сообществ, построены индексы онлайн активности пользователей, произведена эмотивная оценка контента.

Гойко Вячеслав Леонидович - заведующий лабораторией наук о больших данных и проблемах общества, аспирант Томского государственного университета

Университет в поисках своего абитуриента: как мы прогнозируем когнитивные особенности личности по цифровым следам
Фещенко Артем Викторович

В докладе будут представлены: общие подходы к исследованию личности человека через анализ цифровых следов, специальная методология прогнозирования признаков одаренности школьников по профилю "Вконтакте", примеры прикладного применения разработанной методологии.

Фещенко Артем Викторович - заведующий лабораторией компьютерных средств обучения Института дистанционного образования Национального Исследовательского Томского государственного университете.

Интеллектуальный анализ данных онлайн социальных сетей: еще один подход для проведения опросов и прогнозирования выборов
Козицин Иван

В докладе будет рассказано, как команда исследователей из МФТИ и ТГУ строила прогноз результатов выборов Президента Российской Федерации 2018 на основании открытых данных из социальной сети "Вконтакте". В фокусе внимания плюсы и минусы предлагаемой методологии по сравнению с обычными социальными опросами ФОМа и ВЦИОМа.

Козицин Иван Владимирович - аспирант МФТИ, математик Института Проблем Управления им. В.А. Трапезникова РАН, ассистент кафедры высшей математики МФТИ.

Как измерить влияние университета, используя открытые данные о его выпускниках?
Бабкина Татьяна

Университет - это, прежде всего, люди, а значит успешность университета мы можем измерить, оценив потенциал его студентов, сотрудников и выпускников. В данном исследовании мы строим модель, которая поможет определить влияние университета на общество через его выпускников. Мы мониторим траектории развития выпускников с помощью сбора данных из социальных медиа. На данный момент на основе цифровых следов, которые выпускники
оставляют в социальных медиа, проанализированы шесть крупных российских университетов (ТГУ, САФУ, СВФУ, ВШЭ, МГУ и УрФУ.)

Бабкина Татьяна Сергеевна - младший научный сотрудник лаборатории экспериментальных методов в общественных и когнитивных науках ТГУ; аналитик лаборатории методов науки о
данных в исследованиях образования Института образования ВШЭ; аспирант МФТИ.