Основные проекты
FAKENEWS SDT (ИССЛЕДОВАНИЕ КОГНИТИВНЫХ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ВОСПРИЯТИЕ НОВОСТЕЙ)
Руководитель: Рейнхольд Клигль
Проект является самостоятельным ответвлением исследования, поддержанного грантом РНФ в 2019-2021 годах и направленного на изучение факторов влияющих на распознавание фальшивых новостей. В проекте основное внимание уделяется методологии применения теории обнаружения сигнала, которая предположительно позволит провести совместное моделирование воздействий на чувствительность и bias в одной модели, чего не предпринималось ранее.
ВЛИЯНИЕ СПОСОБОВ АКЦЕНТИРОВАНИЯ НОВОСТЕЙ НА ВОСПРИЯТИЕ ИХ ВАЖНОСТИ
Руководитель: Олеся Кольцова
Поведение людей и процессы в обществе определяются доверием потребителей новостей не только к их содержанию, но и к способности источников новостей (профессиональные медиа, социальные сети) выбирать и освещать среди событий самые важные. Если и когда в СМИ или социальных сетях внимание к общественно важным событиям подменяется вниманием к событиям, отобранным по другим принципам, возможны негативные общественные последствия. Для их предотвращения следует понимать, какие способы убеждения читателей в важности той или иной новостной повестки оказывают наибольшее воздействие на аудиторию. Проект посвящен исследованию маркеров важности онлайн-новостной повестки, приписываемые СМИ и аудиториями.
FAKENEWS (ПОЛИТИЧЕСКИЕ НОВОСТИ О РОССИИ И ЕЕ СОСЕДЯХ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ: ОСНОВНЫЕ СОДЕРЖАТЕЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ, ФАКТОРЫ ДОВЕРИЯ И РАСПОЗНАВАНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯМИ РАЗНЫХ СТРАН, 2019-2021) (РНФ)
Руководитель: Олеся Кольцова
Проект посвящен изучению восприятия новостей и того как потребители ориентируются в растущем океане практически непроверяемой информации, насколько они уязвимы для ложных новостей, что влияет на способность их обнаруживать. В ходе исследования планируется предложить модель восприятия достоверности новостей и факторы выявления обмана в них пользователями в ситуациях с низкой и высокой международной напряженностью.
Eye-tracking study (ОКУЛОМОТОРНАЯ АКТИВНОСТЬ ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ ДОСТОВЕРНОСТИ НОВОСТНЫХ СООБЩЕНИЙ)
Руководитель: Олеся Кольцова
Проект продолжает серию исследований восприятия новостей FakeNews и направлено на поиск физиологических коррелятов различения достоверной и ложной информации в новостном потоке. Реализуется проект через сбор поведенческих реакций (глазодвигательной активности) в ходе лабораторного эксперимента. Эксперимент проходит на базе Лаборатории социальной и когнитивной информатики. Прохождение эксперимента займет у Вас не более часа, однако для него необходимо очное присутствие, потому что мы используем специальное аппаратное обеспечение: мобильный айтрекер (в виде очков). Вы можете ознакомиться с требованиями к участникам на этой странице.
SocSig (ФЕНОМЕН "СОЦИАЛЬНОГО ПОЧЕРКА" ЛИЧНОСТИ В ВИРТУАЛЬНЫХ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ)
Руководитель проекта: Лариса Марарица
Проект посвящен изучению значимости онлайн-друзей и ролей, которые они играют вжизни индивидов. Изучение факторов близости пользователей со своим онлайнокружением и выделение специфических маркеров дружбы призвано: улучшитьпонимание социальной динамики, укрепляющей социальные связи; уточнить модели,предсказывающие либо объясняющие наличие дружеских отношений.
BeWell (ПРЕДИКТОРЫ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО БЛАГОПОЛУЧИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ)
Руководитель проекта: Олеся Кольцова
Проект направлен на выявление и оценку характеристик коммуникации и других “цифровых следов”, позволяющих предсказывать, насколько человек доволен своей жизнью.
DigiFriends (СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ, СОЦИАЛЬНЫЙ КАПИТАЛ И ПРИВАТНОСТЬ) (ЦФИ)
Руководитель проекта: Олеся Кольцова
Возрастающая дифференциация отношения людей к повседневному использованию социальных сетей, где задачи наращивания социального капитала сталкиваются с рисками для приватности, требует дальнейшего совершенствования методов онлайн-исследований.
QTM (СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОЛОГИИ АВТОМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ТЕКСТОВ НА ОСНОВЕ ТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ)
Руководитель проекта: Сергей Кольцов
Проект о тематическом моделировании (ТМ) посвящен анализу текстовых данных, полученных из блогосферы, социальных сетей (постов, комментариев, тредов). В рамках данного проекта проводится исследование применимости различных моделей тематического моделирования, а также анализ стабильности ТМ и критерия выбора оптимального числа тем.
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.