Моделирование динамики онлайн-дискуссий в сети Интернет с использованием многоагентных систем

IF 0.5 Q4 BUSINESS
E. Babkin, Tatiana Babkina, Boris Ulitin
{"title":"Моделирование динамики онлайн-дискуссий в сети Интернет с использованием многоагентных систем","authors":"E. Babkin, Tatiana Babkina, Boris Ulitin","doi":"10.17323/1998-0663.2018.2.17.29","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Э.А. Бабкин - кандидат технических наук, PhD in Computer Science, профессор кафедры информационных систем и технологий, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Адрес: 603155, г. Нижний Новгород, ул. Большая Печерская, д. 25/20E-mail: eababkin@hse.ruТ.С. Бабкина - старший преподаватель кафедры информационных систем и технологий, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Адрес: 603155, г. Нижний Новгород, ул. Большая Печерская, д. 25/20E-mail: tbabkina@hse.ruБ.И. Улитин - старший преподаватель кафедры информационных систем и технологий, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Адрес: 603155, г. Нижний Новгород, ул. Большая Печерская, д. 25/20E-mail: bulitin@hse.ru Совместный анализ общей структуры онлайн-дискуссий в Интернете и различных психолингвистических характеристик отдельных сообщений является актуальной исследовательской задачей в фундаментальном и прикладном аспектах. Несмотря на успехи алгоритмических методов автоматического анализа сообщений с помощью методов машинного обучения, остаются нерешенными проблемы моделирования динамики структуры дискуссий и характеристик отдельных сообщений при наличии группы автономных авторов. Авторами предлагается использовать для решения этих проблем методы многоагентного имитационного моделирования. В данной работе представлены две многоагентные модели дискуссии, которые позволяют в полной мере учесть характеристики отдельных сообщений и наличие группы авторов с индивидуальными моделями поведения, сформированными на основе анализа реальных онлайн-дискуссий в сети Интернет. Одна из моделей является централизованной в том смысле, что поведение всех авторов идентично и описывается единым блоком управления, зависящим от нескольких параметров. В отличие от централизованной модели, вторая модель является распределенной и характеризуется индивидуализированным поведением каждого автора. Поведение автора в данном случае задается посредством иерархической марковской цепи особой формы. Такая структура модели позволяет не только максимально приблизить процесс ее работы к реальному процессу создания дискуссий, но и обеспечивает возможность сравнения результатов работы моделей с фактическими данными онлайн-дискуссий в Интернете. Важной особенностью предлагаемого подхода к моделированию является активное использование предобработанных фактических данных реальных дискуссий на различных Интернет-площадках. Предобработка данных включает как методы экспертной оценки психолингвистических характеристик (интент- и контент-анализа), так и методы математического статистического анализа. Поэтому в целом исследование является удачным примером междисциплинарного похода к изучению феноменов Интернет-коммуникаций.Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проект № 16-06-00184 А «Разработка и исследование моделей online-дискуссии на материале обсуждения политических новостей»","PeriodicalId":41920,"journal":{"name":"Biznes Informatika-Business Informatics","volume":"50 5 1","pages":"17-29"},"PeriodicalIF":0.5000,"publicationDate":"2018-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Biznes Informatika-Business Informatics","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.17323/1998-0663.2018.2.17.29","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"BUSINESS","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Э.А. Бабкин - кандидат технических наук, PhD in Computer Science, профессор кафедры информационных систем и технологий, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Адрес: 603155, г. Нижний Новгород, ул. Большая Печерская, д. 25/20E-mail: eababkin@hse.ruТ.С. Бабкина - старший преподаватель кафедры информационных систем и технологий, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Адрес: 603155, г. Нижний Новгород, ул. Большая Печерская, д. 25/20E-mail: tbabkina@hse.ruБ.И. Улитин - старший преподаватель кафедры информационных систем и технологий, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Адрес: 603155, г. Нижний Новгород, ул. Большая Печерская, д. 25/20E-mail: bulitin@hse.ru Совместный анализ общей структуры онлайн-дискуссий в Интернете и различных психолингвистических характеристик отдельных сообщений является актуальной исследовательской задачей в фундаментальном и прикладном аспектах. Несмотря на успехи алгоритмических методов автоматического анализа сообщений с помощью методов машинного обучения, остаются нерешенными проблемы моделирования динамики структуры дискуссий и характеристик отдельных сообщений при наличии группы автономных авторов. Авторами предлагается использовать для решения этих проблем методы многоагентного имитационного моделирования. В данной работе представлены две многоагентные модели дискуссии, которые позволяют в полной мере учесть характеристики отдельных сообщений и наличие группы авторов с индивидуальными моделями поведения, сформированными на основе анализа реальных онлайн-дискуссий в сети Интернет. Одна из моделей является централизованной в том смысле, что поведение всех авторов идентично и описывается единым блоком управления, зависящим от нескольких параметров. В отличие от централизованной модели, вторая модель является распределенной и характеризуется индивидуализированным поведением каждого автора. Поведение автора в данном случае задается посредством иерархической марковской цепи особой формы. Такая структура модели позволяет не только максимально приблизить процесс ее работы к реальному процессу создания дискуссий, но и обеспечивает возможность сравнения результатов работы моделей с фактическими данными онлайн-дискуссий в Интернете. Важной особенностью предлагаемого подхода к моделированию является активное использование предобработанных фактических данных реальных дискуссий на различных Интернет-площадках. Предобработка данных включает как методы экспертной оценки психолингвистических характеристик (интент- и контент-анализа), так и методы математического статистического анализа. Поэтому в целом исследование является удачным примером междисциплинарного похода к изучению феноменов Интернет-коммуникаций.Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проект № 16-06-00184 А «Разработка и исследование моделей online-дискуссии на материале обсуждения политических новостей»
使用多代理系统模拟网络讨论动态模拟
巴布金是计算机科学博士,计算机科学博士,信息系统和技术教授,国家经济研究所,地址:大佩切尔,d。25/20电子邮件:eabkin@ hse.rut。布基纳法索信息系统和技术高级讲师,国立经济高等研究院,地址:诺夫哥罗德下诺夫哥罗德街60,3155号。大佩切尔,25/20电子邮件:tbabkina@ hse.rub。尤利廷是国家经济高等研究院信息系统和技术学系的高级讲师,地址是诺夫哥罗德下诺夫哥罗德街603155号。大佩切拉、d . 25/20电子邮件:bulitin@hse.ru联合分析网络讨论的总体结构和不同的心理语言学特征是在基础和应用方面的重要研究任务。尽管通过机器学习自动分析信息的算法取得了成功,但在一组自主作者的存在下,对讨论结构动力学的建模和单个消息的特征仍未解决。作者建议使用多代理模拟模拟来解决这些问题。本文介绍了两种多代理讨论模式,使我们充分考虑到单个报告的特点和一组作者的个人行为模式,这些模式是基于对网络实际讨论的分析。一个模型是集中的,因为所有作者的行为都是相同的,由一个控制单元描述,取决于多个参数。与中央模型不同的是,第二个模型是分布式的,具有每个作者的个性化行为的特征。作者的行为是通过一种特殊形式的等级制度来定义的。这种模式的结构不仅使工作过程更接近实际的讨论过程,而且还提供了一个机会来比较模型的结果和网络讨论的实际数据。拟议的建模方法的一个重要特点是积极利用不同互联网平台上的实际讨论。数据处理包括分析心理语言特征(指导和内容分析)的专家方法和数学统计分析方法。因此,总的来说,这项研究是对网络通信现象进行跨学科研究的一个很好的例子。研究俄罗斯基础研究基金会的财政支助下,执行项目16 - 06 00184№而“研究和开发模式线上讨论材料讨论政治新闻”
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
33.30%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信