Информационная технология автоматизации социологических исследований: методы, технологии и преимущества

Авторы и правообладатели:

• Кузнецов А. М. , Тамбовский государственный технический университет (Тамбов, Россия)

• 1. Data Collection and Labelling Market Size, Share, Trends and Analysis by Region, Type, Vertical, and Segment Forecast to 2030 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.globaldata.com/store/report/data-collection-andlabelling-market-analysis, свободный (дата обращения: 30.07.2024).
• 2. Data Collection and Labeling Market [Электронный реcурс]. – Режим доступа: https://www.factmr.com/report/4726/data-collection-and-labelling-market, свободный (дата обращения: 31.07.2024).
• 3. Обзор перечня и особенностей программного обеспечения, применяемого для статистической обработки данных при выполнении экспертной работы / К.А. Кошечкин, А.В. Козлович, В.Н. Котиков, А.Н. Миронов // Ведомости научного центра экспертизы средств медицинского применения. – 2014. – № 3. – С. 46–51.
• 4. Андреева А.А. Возможности использования профессионального статистического пакета для социальных наук SPSS Statistics для анализа и обработки данных исследования общественного мнения // Теория и практика современной науки. – 2020. – № 1(67). – C. 30–43.
• 5. Орестова В.Р., Бастрон А.А. Применение статистического пакета анализа данных SPSS Statistics в психологических исследованиях на примере факторного анализа // История и архивы. – 2017. – № 2(8). – С. 38–51.
• 6. Демаков В.И. Сравнительный обзор статистических пакетов для анализа данных / В.И. Демаков, Е.Ю. Ларионова, Ю.Э. Голодков, В.И. Рерке // Вестник БГУ. Математика, информатика. – 2023. – № 3. – C. 78–89.
• 7. Унгуряну Т.Н. Однофакторный дисперсионный анализ с использованием пакета статистических программ Stata / Т.Н. Унгуряну, А.М. Гржибовский // Экология человека. – 2014. – № 5. – C. 60–64.
• 8. Смирнов В.А. Новые компетенции социолога в эпоху «Больших данных» // Мониторинг. – 2015. – № 2 (125). – C. 44–54. DOI: https://doi.org/10.14515/monitoring.2015.2.04.
• 9. Андреюк Д.С. Семантический анализ структуры ценностей группы с помощью тезауруса Роже: автоматизированный алгоритм / Д.С. Андреюк, А.С. Ливитина, Н.С. Сушко // Государственное управление. Электронный вестник. – 2022. – № 91. – С. 148–161.
• 10. Использование машинного обучения для изучения качества жизни населения: методологические аспекты / Е.В. Щекотин, В.Л. Гойко, П.А. Басина, В.В. Бакулин // Цифровая социология. – 2022. – № 1. – С. 87–97.
• 11. Рагимова Н.А. Применение технологий больших данных для мониторинга социальных процессов в университете / Н.А. Рагимова, В.Г. Абдуллаев, М.Э. Халилов // Science Rise. – 2019. – № 8 (61). – С. 17–23.
• 12. Гегер А.Э. Компьютерные программы для анализа качественных и смешанных данных / А.Э. Гегер, Ю.А. Чупахина, С.А. Гегер // Петербургская социология сегодня. – 2015. – № 6. – С. 374–383.
• 13. Каныгин Г.В. Аналитическое кодирование / Г.В. Каныгин, В.С. Корецкая // Петербургская социология сегодня. – 2018. – № 10. – С. 99–121.
• 14. Хуажев А.А. Технологические средства анализа имиджформирующих политических медиатекстов: возможности и ограничения // Изв. Сарат. ун-та. Сер.: Социология. Политология. – 2022. – № 2. – С. 232–236.
• 15. Чудновская И.Н. Модель коммуникации в цифровом образовательном пространстве в рефлексии студентов / И.Н. Чудновская, И.Н. Бухтиярова, М.Е. Липатова // Социология. – 2022. – № 1. – С. 173–183.
• 16. Харламов А.А. Инструментарий для информационно-аналитической экспертной оценки научной продукции с целью выявления приоритетных научных направлений и коллективов / А.А. Харламов, Б.И. Васин // Вестник Моск. гос. лингвистического ун-та. Гуманитарные науки. – 2018. – № 6 (797). – С. 164–174.
• 17. Ученые ТГУ с помощью платформы PolyAnalyst измерили настроения россиян [Электронный реcурс]. – Режим доступа: https://www.megaputer.ru/uchenye-izmerilischaste-rossijan/, свободный (дата обращения: 30.07.2024).
• 18. Василенко Л.А. Социология цифрового общества: монография / Л.А. Василенко, Н.Н. Мещерякова. – Томск: Изд-во Том. политехн. ун-та, 2021. – 226 с.
• 19. Утепбергенов А.О. Большие данные в управлении человеческими ресурсами // Экономика и социум. – 2022. – № 4–3(95). – С. 513–519.
• 20. Анализ социальных сетей: методы и приложения / А. Коршунов, И. Белобородов, Н. Бузун, В. Аванесов, Р. Пастухов, К. Чихрадзе, И. Козлов, А. Гомзин, И. Андрианов, А. Сысоев, С. Ипатов, И. Филоненко, К. Чуприна, Д. Турдаков, С. Кузнецов // Труды ИСП РАН. – 2014. – № 26 (1). – С. 439–456.
• 21. Груданова А.А. Обзор инструментов онлайн-опросов для информационного обеспечения маркетинговых исследований / А.А. Груданова, Н.А. Груданов // StudNet. – 2021. – № 7. – С. 1814–1829.
• 22. Никонорова М.Л. Компьютерная модель решения задач классификации в программной среде Rapid Miner // Медицинское образование и профессиональное развитие. – 2017. – № 2–3. – С. 28–29.
• 23. Василькова В.В. Боты на публичных аренах социальных сетей / В.В. Василькова, Н.И. Легостаева // Социологический журнал. – 2021. – № 4. – С. 99–117.
• 24. Гончарова И.В. Технологии больших данных как инструмент решения задач устойчивого развития общества / И.В. Гончарова, Г.Б. Прончев // Право и управление. – 2023. – № 5. – С. 215–226.
• 25. Рогожа А.И. Сравнительный анализ российских систем Business Intelligence // Скиф. – 2022. – № 8 (72). – С. 282–287.
• 26. Хасанов А.Р. Влияние предиктивной аналитики на деятельность компаний // Стратегические решения и риск-менеджмент. – 2018. – № 3. – С. 108–113. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2018-3-108-113.
• 27. Цыпин А.П. Статистические пакеты программ в социально-экономических исследованиях / А.П. Цыпин, А.С. Сорокин // АНИ: экономика и управление. – 2016. – № 4 (17). – С. 379–384.
• 28. Шимановский К.В. Импортозамещение в области программного обеспечения бизнес-аналитики // Международный журнал прикладных наук и технологий «Integral». – 2022. – № 2. – С. 527–537.
• 29. Борханова А.Д. Применение анкеты Google Forms для изучения педагогических условий реализации инновационных проектов в школе // КПО. – 2021. – № 3 (27). – С. 32–36.
• 30. The Google Forms Online Service is Used to Assess the Socio-psychological Qualities of a Person and the Level of Professional Competence of Average Medical Professionals / A. Syzdykova, L. Orakbay, A. Mansharipova, B. Shuzheev, M. Kushniyazova // Актуальные проблемы теоретической и клинической медицины. – 2021. – № 2. – С. 35–40.
• 31. Кед А.П. Интернет-опрос как метод социологического исследования / А.П. Кед, П.М. Агаева // Проблемы современной экономики (Новосибирск). – 2015. – № 27. – С. 112–116.
• 32. Пантелеев Д.Н. Исследование и характеристика маркетингового атрибута инноваций // Вестник Академии знаний. – 2022. – № 6 (53). – С. 453–456.
• 33. Информационная система REDCap для сбора и хранения данных популяционных биомедицинских исследований / А.В. Аталян, Л.И. Колесникова, С.И. Колесников, А.М. Гржибовский, Л.В. Сутурина // Экология человека. – 2019. – № 2. – С. 52–59.
• 34. Кузнецов А.М. Структура модели информационно-аналитической системы обработки социологических данных // Нанобиотехнологии. Теплоэнергетика. Математическое моделирование: сборник статей междунар. науч.-практ. конф., Липецк, 27–28 февраля 2023 г. – Липецк: Липецкий гос. техн. ун-т, 2023. – С. 258–262.
• 35. Саклаков В.М. Методология цифрового социологического исследования: общественная система как базовый инструмент моделирования // Доклады ТУСУР. – 2023. – Т. 26, № 4. – С. 61–77. DOI: 10.21293/1818-0442-2023-26-4-61-77.
• 36. Св-во о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2024617985 / А.М. Кузнецов. – Заявка № 202461581. Дата поступ.: 22 марта 2024 г. Зарег. в Реестре программ для ЭВМ: 08 апреля 2024 г.
• 37. Св-во о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2024666569 / А.М. Кузнецов. – Заявка № 2024665224. Дата поступ.: 3 июля 2024 г. Зарег. в Реестре программ для ЭВМ: 15 июля 2024 г.
• 38. Кузнецов А.М. Выбор модели и алгоритма прогнозирования событий на основе результатов обработки данных социологических исследований // Нейрокомпьютеры и их применение: сборник тезисов XXI Всерос. науч. конф., Москва, 28 марта 2023 г. – М.: Моск. гос. психолого-педагогический ун-т, 2023. – С. 93–94.
• 39. Курбатова А.С. Перспективы импортозамещения в российском секторе информационных технологий в условиях санкционного давления // Современная мировая экономика. – 2023. – Т. 1, № 4 (4). – С. 108–128. DOI: 10.17323/2949-5776-2023-1-4-108-128.
• 40. Злобина О.В. Перспективы автоматизации и цифровизации производства в условиях введения санкций / О.В. Злобина, Г.Ю. Пешкова // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2022. – № 8-1. – С. 66–73.