ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В СОЦИОЛОГИИ
DOI:
https://doi.org/10.26726/1812-7096-2019-12-233-239Ключевые слова:
контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, причинно-следственный вывод, прогнозирование, неоднородность, обнаружениеАннотация
Цель работы. В статье рассматриваются тенденции применения машинного обучения в социологии и смежных науках. Метод или методология проведения работы. Проведено исследование фактов применения методов контролируемого и неконтролируемого машинного обучения в прогнозировании и моделировании. Результаты. Машинное обучение – это область знаний на стыке статистики и информатики, которая использует алгоритмы для извлечения информации и знаний из данных. Его все чаще применяют в экономике, политологии и социологии. Мы предлагаем краткий экскурс в этот обширный инструментарий, где будет проиллюстрировано его нынешнее использование в социальных науках, включая извлечение информации из новых источников данных, таких, как текст и изображения, характеризующие неоднородность населения; улучшение причинно-следственных выводов и выработка прогнозов для оказания помощи в развитии теории. В дополнение к обеспечению подобного использования в социологии мы утверждаем, что инструменты машинного обучения могут применяться в моделировании. Область применения результатов. Результаты проведенного исследования могут быть использованы при анализе и прогнозировании изменений в социальной сфере. Выводы. Делается вывод, что дальнейшее развитие социологии и смежных наук тесно связано с применением методов контролируемого и неконтролируемого машинного обучения, а инструменты машинного обучения дополняют, а не заменяют существующие методы в социологии.