СОЦИОЛОГИЯ ОБЩЕСТВЕННОГО МНЕНИЯ И ВЫЗОВ BIG DATA (in russ.) (original) (raw)

Abstract. Big Data has become one of the factors that shook the legitimacy of the polling techniques being dominant in studying social reality. Facing the big data challenge, scholars have to answer the question about the nature of the data they used before. The basic characteristics of big data (3V — volume, velocity, variety) allow drawing up the mass behavior forecasting models more efficiently than the public opinion sociology does. Taken into account constant criticism over the forecasting based on public surveys, this feature makes Big Data more attractive for the research community. The article considers two strategies that the public opinion sociology can use in response to Big Data: criticism and search for vulnerabilities (D. Boyd, K. Crawford, J. Fan, H. Liu, D. Lazer, M. Wilson, L. Manovich), and collaboration (M. Kosinski, H. Ford, S. Bowman). Аннотация. ‘Big Data’ стали одним из факторов, поколебавших легитимность опросных методик как доминирующих в изучении социальной реальности. Именно их появление поставило перед исследователями общества вопрос о природе тех данных, с которыми они работали прежде. Сущностные характеристики ‘Big Data’ (3V - volume, velocity, variety) дают им возможность более эффективно создавать прогностические модели массового поведения, чем социология общественного мнения. Это, учитывая постоянную критику прогнозирования, базирующегося на массовых опросах, делает ‘Big Data’ все более привлекательным для исследования общества. В статье особо рассматриваются 2 стратегии, которые может использовать социология общественного мнения в качестве ответа на появление ‘Big Data’: критика и поиск уязвимостей (Д. Бойд, К. Кроуфорд, Дж. Фан, Ф. Хан, Х. Лю, Д. Лазер, М. Вилсоном, Л. Манович); коллаборация (М. Косински, Х. Форд, С. Боуман)