Цифровые технологии и большие данные в социологических исследованиях: концепция, методология, возможности

Аннотация

Процессы цифровизации преобразили многие сферы социальной жизни. По одним направлениям внедрение цифровых технологий проходило в плавном, «сглаженном» режиме, в других сферах пришлось экстренно осваивать новые цифровые технологии. Сфера социологических исследований не является исключением: цифровые технологии сбора и анализа данных прочно укореняются в практике исследований социальных наук. Их применение и анализ больших данных в социологических исследованиях выступают колоссальным ресурсом прорывных исследований социальной действительности, но и не меньшим риском в ее объяснении и разработке практических рекомендаций по решению социально-прикладных задач. Прежде чем приступить к работе с цифровыми технологиями, инструментами и большими данными, необходимо прояснить их теоретико-методологическую природу и потенциал практической значимости с позиции академической социальной науки. Целью статьи является анализ возможностей, ограничений и первых уроков существующей к настоящему времени практики применения цифровых технологий (в том числе больших данных) в социологических исследованиях. Рассматриваются особенности сбора и анализа таких данных, анализируются различные способы их интерпретации. Внимание акцентируется на сопряжении социальных наук, больших данных и машинного обучения. В частности, отмечается, что до сих пор уделяется мало внимания моделям машинного обучения. Подчеркивается необходимость развивать математическую и алгоритмическую стороны указанного синтеза. Делается предположение, что умеренный эмпиризм и априоризм способны стать отправными точками для плодотворного обсуждения методологии, эпистемологии и принципов получения социологических знаний на основе больших данных. Формулируются ответственность и роль социолога в решении социально-прикладных задач при анализе больших данных. Обосновывается критичность применения метода триангуляции данных.