УДК 004.6
doi: 10.37993/2712-8733-2022-3-3-26-35
TO THE QUESTION OF EFFICIENCY CLASSICAL METHODS OF COLLECTION AND PROCESSING INFORMATION IN THE INTERNET IN THE FIELD OF SOCIO-RELIGIOUS STUDIES
Alexander A. Bayurskij
Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russia
albaurskey@gmail.com, orcid.org/0000-0002-6199-1763
Abstract. A modern person spends a lot of time in the digital space: the Internet, social networks, instant messengers. When communicating with other people, we increasingly give priority to correspondence or video calls than live communication. With the increasing role of digital space in human life, the role of a person in digital space also increases. On the Internet, people get to know each other, communicate, organize communities of interest, build social ties, which, thanks to the possibilities of the digital space, acquire a qualitatively new format of human interaction, somewhat different from the format typical for offline space. A qualitatively new sphere of social interaction is beginning to take shape – interaction in the digital space: with its own rules and laws.
This trend has not bypassed the spiritual sphere of society, a particular manifestation of which are various religious associations, to which this process has given a whole bunch of opportunities. For the researcher, this situation forms a qualitatively new database with which it is necessary to be able to work. The paper considers the issue of the effectiveness of classical methods used in socio-religious studies, as a result of which a conclusion is made about the weak effectiveness of classical methods of applied sociology; a review of modern scientific research on the topic of topical methods for collecting primary sociological information, its processing and analysis in conducting digital socio-religious studies is given.
The result of the work is an overview of the current state of the classical methods of applied sociology and their applicability in digital socio-religious research, as well as a list of ready-made software used to work with large amounts of information: its collection, processing and analysis.
Keywords: digital religion, religious studies, information collection methods, information analysis methods, digital space
For citation: Bayurskij А. А. To the question of efficiency classical methods of collection and processing information in the Internet in the field of socio-religious studies // Цифровизация. 2022. Т. 3, № 3. С. 26—35. https://doi.org/10.37993/2712-8733-2022-3- 3-26-35. EDN: SSRQHA
References
1. Базенков Н. и др. Обзор информационных систем анализа социальных сетей //Управление большими системами: сборник трудов. – 2013. – №. 41. – С. 357-394. EDN: RDQAYJ
2. Басараб М. А. и др. Обнаружение противоправной деятельности в киберпространстве на основе анализа социальных сетей: алгоритмы, методы и средства (обзор) //Вопросы кибербезопасности. – 2016. – №. 4 (17). – С. 11-19. EDN: XCMUZR
3. Горшков М. К., Шереги Ф. Э. Прикладная социология: методология. М.: Институт социологии РАН, 2011. EDN: PVJAJP
4. Добровольская И. А. Понятие “информационное пространство”: различные подходы к его изучению и особенности //Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Литературоведение, журналистика. – 2014. – №. 4. – С. 140-147. EDN: TCRWIL
5. Дорофеев А. В. Прикладные вопросы анализа социальных сетей //Безопасные информационные технологии (БИТ-2016). – 2016. – С. 153-155. EDN: YLDQUP
6. Коршунов А. и др. Анализ социальных сетей: методы и приложения //Труды Института системного программирования РАН. – 2014. – Т. 26. – №. 1. – С. 439-456. EDN: RUMXCP
7. Рыцарев И. А. Анализ текстовых данных с применением конверсационного анализа //Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020): сборник трудов VI Международной конференции и молодёжной школы. – 2020. – С. 60-63. EDN: PZEMAY
8. Рыцарев И. А., Благов А. В. Анализ социальных сетей. – Самара: Изд-во Самар. ун-та, 2020.
9. Рыцарев И. А., Куприянов А. В., Кирш Д. В. Кластеризация изображений социальных сетей с использованием технологии BigData // Информационные технологии и нанотехнологии. – 2018. – С. 2306-2310. EDN: XMXAMX
10. Рыцарев И. А., Хотилин M. И., Благов А. В. Разработка и реализация сервисов по сбору данных социальных сетей в целях улучшения среды обитания человека // Сборник трудов IV международной конференции и молодежной школы “Информационные технологии и нанотехнологии” (ИТНТ-2018). – Самара: Новая техника, 2018. – С.2452-2457. EDN: XMXATB
11. Сидорова А. П. Понятие цифрового пространства и его характеристики. Возможности и угрозы использования цифрового пространства //Научный диалог: Молодой ученый. – 2020. – С. 48-55. EDN: PQCULK
12. Jensen L. X. et al. Digital ethnography in higher education teaching and learning-a methodological review //Higher Education. – 2022. – С. 1-20.
13. Kozinets R. V. Netnography: The essential guide to qualitative social media research. – Sage, 2019.
14. Murthy D. Digital ethnography: An examination of the use of new technologies for social research //Sociology. – 2008. – Т. 42. – №. 5. – С. 837-855.
15. Vanhala M. et al. The usage of large data sets in online consumer behaviour: A bibliometric and computational text-mining-driven analysis of previous research //Journal of Business Research. – 2020. – Т. 106. – С. 46-59. EDN: GPWTIF