Analiza i modelowanie zmian opinii społecznej z wykorzystaniem zaawansowanych metod Data Science

27.06.2017

Dr Agnieszka Figiel z Katedry Informatyki Ekonomicznej w konkursie Microsoft Azure Researcg Award zdobyła grant na badania naukowe w zakresie analizy i modelowania danych.

Nagrodzony w konkursie Microsoft projekt "Analiza i modelowanie zmian opinii społecznej z wykorzystaniem zaawansowanych metod Data Science" wykorzystuje szereg zaawanasowanych narzędzi analitycznych jakościowych i ilościowych (text mining, sentiment analysis, social network analysis, algorytmy machine learning i natural language processing) po to, by analizować w czasie rzeczywistym ogromne zbiory danych i by modelować i przewidywać zmiany w opinii społecznej. Ramy teoretyczne projektu stanowią koncepcja dyskursu publicznego, socjolingwistyka i teoria sieci społecznych, co nadaje przedsięwzięciu cechy interdyscyplinarności. Skalę trudności projektu wyznacza zaś nie tylko próba zmierzenia się z analizą tak wielowątkowego, uwarunkowanego rozmaitymi kontekstami społeczno-politycznymi problemu, jakim jest opinia społeczna, ale i stawienie czoła wyzwaniu, jakim jest maszynowe przetwarzanie języka polskiego.

Badanie opinii społecznej tylko z pozoru jest proste. Wydaje się, że wystarczy zrobić jeden czy drugi sondaż, i tyle, i już wiemy, co się dzieje w społeczeństwie. Tymczasem metoda sondażowa jest pełna niedoskonałości: bazuje na deklaracjach, może ujawniać nie rzeczywiste poglądy a artefakty, dostarcza danych z opóźnieniem w stosunku do rzeczywistości i wymaga odpowiedniego doboru próby. Odwołanie się do metod Data Science to nie tylko próba przezwyciężenia problemów wynikających ze stosowania sondaży, ale i ukazanie nowych możliwości w badaniach opinii społecznej.