В статье рассматриваются возможности применения методов Text Mining в практике анализа открытых вопросов анкеты. В работе представлен пример исследования униграмм и биграмм, а также поиска латентных топиков с помощью тематического моделирования. Эмпирическими материалами послужили данные проведённого в 2022 году анкетного опроса, в котором приняло участие 929 студентов одного московского экономического вуза. В открытом вопросе анкеты предлагалось определить миссию университета, что дало возможность представить в плоскости субъективной интерпретации предназначение высшей школы в современных условиях. Частотный анализ униграмм, дополненный качественным исследованием высказываний респондентов, позволил составить словарь студенческого дискурса о миссии вуза. Артикулирование биграмм осуществлялось на основе нескольких статистических метрик, с опорой на которые были проранжированы словосочетания и выделен ключевой набор концептов. Выявлено, что в восприятии студентов первоочередные задачи вуза прежде всего направлены на трансляцию профессиональных знаний и навыков, в широком смысле - подготовку квалифицированных специалистов. Социальные функции университета, ориентированные на удовлетворение потребностей общества и государства, в концептуальных интерпретациях опрошенных студентов выражены слабее. На следующем этапе исследования была выдвинута задача анализа латентных топиков с помощью тематического моделирования. Особенностью тематического моделирования является то, что объединённые в один топик слова отражают идентифицированное программой распределение слов, но не в буквальном смысле понятную для человека тему. Учитывая специфику применяемого метода, авторы продемонстрировали результаты поискового анализа в практике обработки открытого вопроса. Как оказалось, ключевые слова, сосредоточенные в ядре основных тем, в основном связаны с обеспечением потребностей самих обучающихся, оставляя на периферии вербализируемых определений понимание значимости вуза как платформы для инноваций, научных разработок, предпринимательских и иных инициатив во благо общества и страны. Результаты представленного исследования могут быть полезны для переосмысления исследовательского инструментария социологов в условиях активного развития цифровых технологий, что требует апробации новых методов, понимания их реальных возможностей и ограничений в решении задач социологического исследования.
Сайт https://scinetwork.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.
Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.
Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!
Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.
Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.
Спасибо, понятно.