• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта




Download (PDF, 3.53 Мб)

Download (PDF, 2.45 Мб)

Download (PDF, 963 Кб)

Download (PDF, 873 Кб)

Download (PDF, 6.09 Мб)


Download (PDF, 1.00 Мб) 

    2019 Koltsova, O. Y. (2019). Methodological Challenges for Detecting Interethnic Hostility on Social Media. In Workshop proceedings of Internet Science conference 2018. Saint Petersburg. pp.7-18. 
    Download (PDF, 402 Кб) 
    2018  2017   
    • Apishev, M., Koltcov, S., Koltsova, O., Nikolenko, S., & Vorontsov, K. (2017). Additive Regularization for Topic Modeling in Sociological Studies of User-Generated Texts. In G. Sidorov & O. Herrera-Alcántara (Eds.), Advances in Computational Intelligence (pp. 169–184). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-62434-1_14
    • Bodrunova, S. S., Koltsova, O., Koltcov, S., & Nikolenko, S. (2017). Who’s Bad? Attitudes Toward Resettlers From the Post-Soviet South Versus Other Nations in the Russian Blogosphere. International Journal of Communication11, 3242–3264. http://ijoc.org/index.php/ijoc/article/view/6408
    • Koltsova, O., Koltсov, S., & Sinyavskaya, Y. (2017). When Internet Really Connects Across Space: Communities of Software Developers in Vkontakte Social Networking Site. In G. L. Ciampaglia, A. Mashhadi, & T. Yasseri (Eds.), Social Informatics (Vol. 10540, pp. 431–442). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-67256-4_34
    • Koltsova, O., Nikolenko, S., Alexeeva, S., Nagornyy, O., & Koltcov, S. (2017). Detecting Interethnic Relations with the Data from Social Media. In Digital Transformation and Global Society (pp. 16–30). Springer, Cham.  https://doi.org/10.1007/978-3-319-69784-0_2
    • Koltsova, O. Y., Alexeeva, S. V., Nikolenko, S. I., & Koltsov, M. (2017). Measuring Prejudice and Ethnic Tensions in User-Generated Content. Annual Review of CyberTherapy and Telemedicine15, 76–81. http://www.arctt.info/volume-15-summer-2017
    • Koltsova O.Y., Pashakhin S.V., "Agenda Divergence in a Developing Conflict: A Quantitative Evidence from a Ukrainian and a Russian TV Newsfeeds", Series: Sociology, WP BRP 79/SOC/2017 https://papers.ssrn.com/abstract=3084640
    • Nagornyy, O., & Koltsova, O. (2017). Mining Media Topics Perceived as Social Problems by Online Audiences: Use of a Data Mining Approach in Sociology (SSRN Scholarly Paper No. ID 2968359). Rochester, NY: Social Science Research Network. https://papers.ssrn.com/abstract=2968359
    • Nikolenko, S. I., Koltcov, S., & Koltsova, O. (2017). Topic modelling for qualitative studies. Journal of Information Science43(1), 88–102. https://doi.org/10.1177/0165551515617393
    • Rykov, Y. G., Meylakhs, P. A., & Sinyavskaya, Y. E. (2017). Network Structure of an AIDS-Denialist Online Community: Identifying Core Members and the Risk Group. American Behavioral Scientist61(7), 688–706. https://doi.org/10.1177/0002764217717565
    • Rykov, Y., Nagornyy, O., & Koltsova, O. (2017). Digital Inequality in Russia Through the Use of a Social Network Site: A Cross-Regional Comparison. In D. A. Alexandrov, A. V. Boukhanovsky, A. V. Chugunov, Y. Kabanov, & O. Koltsova (Eds.), Digital Transformation and Global Society (Vol. 745, pp. 70–83). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-69784-0_6
    • Sinyavskaya, Y., & Koltsova, O. Y. (2017). Self-disclosure online and offline: the Effect of Age. Annual Review of CyberTherapy and Telemedicine15, 88–91. http://www.arctt.info/volume-15-summer-2017
    • Кольцов, С. Н. (2017). Термодинамический подход к проблеме определения числа кластеров на основе тематического моделирования. Письма в журнал технической физики43(12), 90–95. https://doi.org/10.21883/PJTF.2017.12.44713.16725
    • Нагорный, О. С. (2017). Репрезентация этничностей в русскоязычных социальных медиа. Мониторинг Общественного Мнения: Экономические и Социальные Перемены, (4), 165–184. https://doi.org/10.14515/monitoring.2017.4.11
    • Рыков, Ю. Г., & Нагорный, О. С. (2017). Область Интернет-исследований в социальных науках. Социологическое Обозрение16(3), 366–394. https://sociologica.hse.ru/2017-16-3/210184656.html
    • Apishev, M., Koltcov, S., Koltsova, O., Nikolenko, S., & Vorontsov, K. (2016). Mining Ethnic Content Online with Additively Regularized Topic Models. Computación y Sistemas20(3), 387–403. https://doi.org/10.13053/cys-20-3-2473
    • Bodrunova, S., Koltsova, O., Koltcov, S., & Nikolenko, S. (2016). Are “Migrants” All the Same? Mapping Attitudes to the Resettlers From Post-Soviet South in the Russian Blogosphere. The European Consortium for Political Researchhttps://ecpr.eu/Events/PaperDetails.aspx?PaperID=30392&EventID=95
    • Braslavski, P., Markov, I., Pardalos, P., Volkovich, Y., Ignatov, D. I., Koltsov, S., & Koltsova, O. (Eds.). (2016). Information Retrieval: 9th Russian Summer School, RuSSIR 2015, Saint Petersburg, Russia, August 24-28, 2015, Revised Selected Papers. Springer International Publishing. https://www.springer.com/us/book/9783319417172
    • Frei, O., & Apishev, M. (2016). Parallel Non-blocking Deterministic Algorithm for Online Topic Modeling. In Analysis of Images, Social Networks and Texts (pp. 132–144). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-52920-2_13
    • Ignatov, D. I., Nikolenko, S. I., Abaev, T., & Poelmans, J. (2016). Online recommender system for radio station hosting based on information fusion and adaptive tag-aware profiling. Expert Systems with Applications55, 546–558. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.02.020
    • Kogan, K., Nikolenko, S. I., Rottenstreich, O., Culhane, W., & Eugster, P. (2016). Exploiting Order Independence for Scalable and Expressive Packet Classification. IEEE/ACM Transactions on Networking24(2), 1251–1264. https://doi.org/10.1109/TNET.2015.2407831
    • Kogan, Kirill, López-Ortiz, A., Nikolenko, S. I., & Sirotkin, A. V. (2016). Online Scheduling FIFO Policies with Admission and Push-Out. Theory of Computing Systems58(2), 322–344. https://doi.org/10.1007/s00224-015-9626-4
    • Koltcov, S. N., Nikolenko, S. I., & Koltsova, E. Y. (2016). Gibbs sampler optimization for analysis of a granulated medium. Technical Physics Letters42(8), 837–839. https://doi.org/10.1134/S1063785016080241
    • Koltcov, S., Nikolenko, S. I., Koltsova, O., & Bodrunova, S. (2016). Stable Topic Modeling for Web Science: Granulated LDA. In Proceedings of the 8th ACM Conference on Web Science (pp. 342–343). New York, NY, USA: ACM. https://doi.org/10.1145/2908131.2908184
    • Koltcov, S., Nikolenko, S. I., Koltsova, O., Filippov, V., & Bodrunova, S. (2016). Stable Topic Modeling with Local Density Regularization. In Internet Science (pp. 176–188). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-45982-0_16
    • Koltsov, S. N., Gall, L. N., & Gall, N. R. (2016). Applicability of the particle-in-cell method for the through calculation of jet flows in a wide interval of gas Pressures. Technical Physics Letters42(3), 227–229. https://doi.org/10.1134/S1063785016030093
    • Koltsova, O., Koltcov, S., & Nikolenko, S. (2016). Communities of co-commenting in the Russian LiveJournal and their topical coherence. Internet Research26(3), 710–732.  https://doi.org/10.1108/IntR-03-2014-0079
    • Koltsova, O. Y., Alexeeva, S. V., & Koltsov, S. N. (2016). An Opinion Word Lexicon and a Training Dataset for Russian Sentiment Analysis of Social Media. In Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог» (Москва,1–4 июля 2016 г.) (Vol. 15, pp. 277–287). Москва: РГГУ. http://www.dialog-21.ru/media/3400/koltsovaoyuetal.pdf
    • Nikiforova / Nikivincze, I., Koltsova, O. Y., Koltcov, S. N., & Braslavski, P. (2016). StartupPoint.ru: The Use of Online Social Networks for Startup Development. In Е. Г. Ясин (Ed.), XVI Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества: в 4 кн. (Vol. 3, pp. 596–606). Москва: Издательский дом НИУ ВШЭ. https://publications.hse.ru/en/chapters/180684756
    • Nikolenko, S. I. (2016). Topic Quality Metrics Based on Distributed Word Representations. In Proceedings of the 39th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (pp. 1029–1032). New York, NY, USA: ACM. https://doi.org/10.1145/2911451.2914720
    • Pashakhin, S. (2016). Topic Modeling for Frame Analysis of News Media. In S. I. Balandin, J. Zizka, A. Filchenkov, & L. Pivovarova (Eds.) (pp. 103–105). Presented at the Artificial Intelligence and Natural Language AINL FRUCT, Saint Petersburg. https://fruct.org/publications/abstract-AINL-FRUCT-2016/files/Pas.pdf
    • Rykov, Y., Meylakhs, P., & Sinyavskaya, Y. (2016). Network Structure of an AIDS-Denialists Online Community: Identifying Core Members and the Risk Group (SSRN Scholarly Paper No. ID 2883148). Rochester, NY: Social Science Research Network. https://papers.ssrn.com/abstract=2883148
    • Rykov Yuri, Nagornyy Oleg, Koltsova Olessia, Natta Herbert, Kremenets Alexander, Manovich Lev, … Crockett Damon. (2016). Semantic and Geospatial Mapping of Instagram Images in Saint-Petersburg. In Proceedings of the Artificial Intelligence and Natural Language (pp. 110–113). Saint-Petersburg. http://fruct.org/publications/abstract-AINL-FRUCT-2016/files/Ryk.pdf
    • Кольцов, С. Н., Галль, Л. Н., & Галль, Н. Р. (2016). Применимость метода крупных частиц для сквозного расчета струйных течений в широком интервале давлений газа. Письма В Журнал Технической Физики42(5), 8–14. http://journals.ioffe.ru/articles/42929
    • Кольцов, С. Н., & Николенко, С. И. (2016). Оптимизация метода семплирования по Гиббсу для анализа гранулированной среды. Письма В Журнал Технической Физики42(16), 21–25. http://journals.ioffe.ru/articles/viewPDF/43578
    • Кольцова, О. Ю. (2016). Автоматизированные методы анализа больших массивов интернет-текстов. In И. Ф. Девятко, А. В. Шашкина, & С. Г. Давыдова (Eds.), Онлайн-исследования в России: тенденции и перспективы (p. 555). Москва: МИК.
    • Кольцова, О. Ю., & Киркиж, Э. А. (2016). Влияние интернета на участие в протестах. Полития, (1 (80)), 90–110. http://politeia.ru/files/articles/rus/Koltsova_Kirkizh_Politeia-2016-1(80).pdf
    • Рыков, Ю. Г. (2016). Общественные движения, профессионалы и поклонники в социальной сети «ВКонтакте»: измерение сетевой сплоченности онлайн сообществ. In Д. Е. Прокудин (Ed.), Интернет и современное общество: сборник тезисов докладов. Труды XIX Международной объединенной научной конференции «Интернет и современное общество»(IMS-2016) (pp. 33–36). Санкт-Петербург: ИТМО.
    • Рыков, Юрий Георгиевич, Кольцова, О. Ю., & Мейлахс, П. А. (2016). Структура и функции онлайн-сообществ: сетевая картография ВИЧ-релевантных групп в социальной сети «ВКонтакте». Социологические Исследования, (8), 30–42. http://socis.isras.ru/index.php?page_id=453&id=6310
    • Bodrunova, S., & Litvinenko, A. (2015). Four Russias in Communication: Fragmentation of the Russian Public Sphere in the 2010s. In B. Dobek-Ostrowska & M. Glowacki (Eds.), Changing Media and Democracy: 25 Years of Media Freedom and Public Sphere in Central and Eastern Europe (pp. 63–80).
    • Bodrunova, S. S., Koltsova, O. Y., Koltsov, S. N., & Nikolenko, S. I. (2015). Mapping Ethnic Discourse in the Russian Blogosphere of 2010s. In Е. Г. Ясин (Ed.), XV апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики (Vol. 3, pp. 181–188). Москва: Издательский дом НИУ ВШЭ. https://publications.hse.ru/en/chapters/147850632
    • Koltsova, O., & Selivanova, G. (2015). Explaining Offline Participation in a Social Movement with Online Data: The Case of Observers for Fair Elections (SSRN Scholarly Paper No. ID 2719508). Rochester, NY: Social Science Research Network. https://papers.ssrn.com/abstract=2719508
    • Koltsova, O., & Shcherbak, A. (2015). ‘LiveJournal Libra!’: The political blogosphere and voting preferences in Russia in 2011–2012. New Media & Society17(10), 1715–1732. https://doi.org/10.1177/1461444814531875
    • Алексеева, С. В., Кольцов, С. Н., & Кольцова, О. Ю. (2015). Linis-crowd.org: лексический ресурс для анализа тональности социально-политических текстов на русском языке. In XVIII Объединенная научная конференция «Интернет и современное общество» (IMS‑2015) (pp. 25–34). Санкт-Петербург. http://openbooks.ifmo.ru/ru/file/2203/2203.pdf
    • Алексеева, С. В., Слюсарь, Н. А., & Чернова, Д. А. (2015). StimulStat: база данных, охватывающая различные характеристики слов русского языка, важные для лингвистических и психологических исследований. In Труды 21-й Международной конференции по компьютерной лингвистике “Диалог” (p. 12). Москва.
    • Мейлахс, П. А., & Рыков, Ю. Г. (2015). Онлайновое сообщество СПИД-диссидентов в социальной сети «ВКонтакте»: структура и риторические стратегии. In Е. Г. Ясин (Ed.), XV апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества: в 4-х книгах (Vol. 3, pp. 137–146). Москва: Издательский дом НИУ ВШЭ.
    • Рыков, Ю. Г. (2015). Сетевое Неравенство И Структура Онлайн-Сообществ. Журнал Социологии И Социальной Антропологии18(4), 144–156. http://jourssa.ru/sites/all/files/volumes/2015_4/Rykov_2015_4.pdf
    • Alexeeva, S., Koltsova, O., & Koltcov, S. (2014). Общественное мнение онлайн: сравнение структуры и тематики постов «обычных» и «популярных» блогеров Живого Журнала. In D. I. Ignatov, M. Y. Khachay, A. Panchenko, N. Konstantinova, R. Yavorsky, & D. Ustalov (Eds.), Supplementary Proceedings of AIST 2014 (Vol. 1197, pp. 177–181). Ekaterinburg: CEUR Workshop Proceedings.
    • Alexeeva, S. V., Koltsova, O. Y., & Koltcov, S. N. (2014). Vox populi online: The comparison of posts’ structure and topics among the “regular” and “popular” bloggers on LiveJournal. In D. I. Ignatov, M. Y. Khachay, A. Panchenko, N. Konstantinova, R. Yavorsky, & D. Ustalov (Eds.), Supplementary Proceedings of the 3rd International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST 2014) (Vol. 1197, pp. 177–181). Yekaterinburg. https://www.researchgate.net/publication/290305303_Vox_populi_online_The_comparison_of_posts’_structure_and_topics_among_the_regular_and_popular_bloggers_on_LiveJournal
    • Bodrunova, S. S. (2014). ‘Humble and Hard-Working’? Sergey Sobyanin and Alexey Navalny as Moscow Mayoral Candidates of 2013. In Political Marketing: Principles and Applications (2nd ed., pp. 178–181). New York: Routledge. https://publications.hse.ru/en/chapters/134940392
    • Bodrunova, S. S., Litvinenko, A. A., Yakunin, A. V., Blekanov, I. S., & Maksimov, A. I. (2014). Agenda setting role of Russian Twitter in the hybrid media system: mediatization of Biryulyovo ethnic bashings of 2013. SGEM International Multidisciplinary Scientific Conference on SOCIAL SCIENCES and ARTS 2014,  , 47–55. https://pureportal.spbu.ru/en/publications/agenda-setting-role-of-russian-twitter-in-the-hybrid-media-system
    • Eugster, P., Kogan, K., Nikolenko, S., & Sirotkin, A. (2014). Shared Memory Buffer Management for Heterogeneous Packet Processing. In 2014 IEEE 34th International Conference on Distributed Computing Systems (pp. 471–480). Madrid. https://doi.org/10.1109/ICDCS.2014.55
    • Ignatov, Dmitry I., Nikolenko, S., Abaev, T., & Konstantinova, N. (2014). Online Recommender System for Radio Station Hosting: Experimental Results Revisited. In Proceedings of the 2014 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence (WI) and Intelligent Agent Technologies (IAT) - Volume 01 (pp. 229–236). Washington, DC, USA: IEEE Computer Society. https://doi.org/10.1109/WI-IAT.2014.38
    • Ignatov, D., Nikolenko, S., Abaev, T., & Poelmans, J. (2014). Improving Quality of Service for Radio Station Hosting: An Online Recommender System Based on Information Fusion (SSRN Scholarly Paper No. ID 2542543). Rochester, NY: Social Science Research Network. https://papers.ssrn.com/abstract=2542543
    • Kogan, K., López-Ortiz, A., Nikolenko, S. I., Scalosub, G., & Segal, M. (2014). Balancing work and size with bounded buffers. In 2014 Sixth International Conference on Communication Systems and Networks (COMSNETS) (pp. 1–8). https://doi.org/10.1109/COMSNETS.2014.6734878
    • Kogan, Kirill, Nikolenko, S., Rottenstreich, O., Culhane, W., & Eugster, P. (2014). SAX-PAC (Scalable And eXpressive PAcket Classification). In Proceedings of the 2014 ACM Conference on SIGCOMM (pp. 15–26). New York, NY, USA: ACM. https://doi.org/10.1145/2619239.2626294
    • Koltcov, S., Koltsova, O., & Nikolenko, S. (2014). Latent Dirichlet Allocation: Stability and Applications to Studies of User-generated Content. In Proceedings of the 2014 ACM Conference on Web Science (pp. 161–165). New York, NY, USA: ACM. https://doi.org/10.1145/2615569.2615680
    • Koltsova, O., & Koltcov, S. (2014). When Location Does Not Matter: Membership and Networking in Online Communities of Software Developers (SSRN Scholarly Paper No. ID 2542189). Rochester, NY: Social Science Research Network. https://papers.ssrn.com/abstract=2542189
    • Koltsova, O., Koltcov, S., & Alexeeva, S. (2014). Do Ordinary Bloggers Really Differ from Blog Celebrities? In Proceedings of the 2014 ACM Conference on Web Science (pp. 166–170). New York, NY, USA: ACM. https://doi.org/10.1145/2615569.2615675
    • Meylakhs, P., Rykov, Y., Koltsova, O., & Koltsov, S. (2014). An AIDS-denialist online community on a Russian social networking service: patterns of interactions with newcomers and rhetorical strategies of persuasion. Journal of Medical Internet Research16(11), e261. https://doi.org/10.2196/jmir.3338
    • Nikolenko, S., Koltsov, S., & Koltsova, O. (2014). Measuring Topic Quality in Latent Dirichlet Allocation. In Proceedings of the Conference “Philosophy, Mathematics, Linguistics. Aspects of Interaction” (pp. 149–157). Saint Petersburg: The Euler International Mathematical Institute. https://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/slides/N14_PhMLtalk.pdf
    • Protopopova, E. V., Bodrova, A. A., Volskaya, S. A., Krylova, I. V., Chuchunkov, A. S., Alexeeva, S., … Granovsky, D. V. (2014). Anaphoric annotation and corpus-based anaphora resolution: An experiment. Компьютерная Лингвистика и Интеллектуальные Технологии, 562–571.  https://dspace.spbu.ru/handle/11701/8558
    • Видясова (Бершадская), Л. А., Кольцов, С. Н., & Чугунов, А. В. (2014). Формирование «повестки дня» в сфере электронного правительства: результаты контент-анализа новостных сообщений. In Н. В. Борисов, Д. Е. Прокудин, & В. Ш. Рубашкин (Eds.) (pp. 124–128). Санкт-Петербург: ИТМО. http://ojs.ifmo.ru/index.php/IMS/article/view/258
    • Кольцов, С. Н., Кольцова, О. Ю., Митрофанова, О. А., & Шиморина, А. С. (2014). Интерпретация семантических связей в текстах русскоязычного сегмента Живого Журнала на основе тематической модели LDA. In ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЩЕСТВА В НАУКЕ, ОБРАЗОВАНИИ И КУЛЬТУРЕ сборник научных статей. Труды XVII Всероссийской объединенной конференции «Интернет и современное общество» (IMS-2014) (pp. 135–142). Санкт-Петербург. https://elibrary.ru/item.asp?id=23053213
    • Нагорный, О. С. (2014). Построение тематического профиля омских интернет-СМИ. Вестник Омского Университета, (1/2), 12–16.
    • Синявская, Я. Э. (2014). Социальный театр как форма профилактики девиантного поведения подростков. In М. В. Ежов (Ed.), Весна науки-2014: материалы конференции профессорско-преподавательского состава и студентов (pp. 110–114). Санкт-Петербург: Знание. http://akadionw.spb.ru/sites/default/files/sbornik/files/vn_2014.pdf
    • Alexandrov, T., Chernyavsky, I., Becker, M., von Eggeling, F., & Nikolenko, S. (2013). Analysis and Interpretation of Imaging Mass Spectrometry Data by Clustering Mass-to-Charge Images According to Their Spatial Similarity. Analytical Chemistry85(23), 11189–11195.  https://doi.org/10.1021/ac401420z
    • Bocharov, V. V., Alexeeva, S. V., Granovsky, D. V., Protopopova, E. V., Stepanova, M. E., & Surikov, A. V. (2013). Crowdsourcing morphological annotation. In Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (Бекасово, 29 мая–2 июня 2013 г.). (Vol. 1, pp. 109–114). РГГУ. http://www.dialog-21.ru/digests/dialog2013/materials/pdf/BocharovVV.pdf
    • Bodrunova, S., Koltsov, S., Koltsova, O., Nikolenko, S., & Shimorina, A. (2013). Interval Semi-supervised LDA: Classifying Needles in a Haystack. In Advances in Artificial Intelligence and Its Applications (pp. 265–274). Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-45114-0_21
    • Bodrunova, S. S., & Litvinenko, A. A. (2013). New media and political protest: The formation of a public Counter-Sphere in Russia, 2008-12. Russia’s Changing Economic and Political Regimes: The Putin Years and Afterwards, 29–65. https://doi.org/10.4324/9780203730669
    • Koltsova, O., & Koltcov, S. (2013). Mapping the public agenda with topic modeling: The case of the Russian livejournal. Policy & Internet5(2), 207–227.  https://doi.org/10.1002/1944-2866.POI331
    • Koltsova, O., Koltcov, S., & Nikolenko, S. (2013). Comment-Based Discussion Communities in the Russian LiveJournal and Their Topical Coherence (SSRN Scholarly Paper No. ID 2378312). Rochester, NY: Social Science Research Network. https://papers.ssrn.com/abstract=2378312
    • Leksin, V. A., & Nikolenko, S. I. (2013). Semi-supervised Tag Extraction in a Web Recommender System. In N. Brisaboa, O. Pedreira, & P. Zezula (Eds.), Similarity Search and Applications (pp. 206–212). Springer Berlin Heidelberg.  https://doi.org/10.1007/978-3-642-41062-8_21
    • Maslinsky, K., Koltcov, S., & Koltsova, O. (2013). Changes in the Topical Structure of Russian-Language LiveJournal: The Impact of Elections 2011 (SSRN Scholarly Paper No. ID 2209802). Rochester, NY: Social Science Research Network. https://papers.ssrn.com/abstract=2209802
    • Алексеева, С. В. (2013). Механизмы распознавания букв в слове (экспериментальное исследование на материале русского языка). In Сборник научных статей по материалам Второй конференции-школы «Проблемы языка: взгляд молодых ученых» (pp. 4–14). https://dspace.spbu.ru/handle/11701/8561
    • Кольцова, Е. Ю., & Маслинский, К. А. (2013). Выявление тематической структуры российской блогосферы: автоматические методы анализа текстов. Социология: Методология, Методы, Математическое Моделирование, (36), 113–139.
    • Кольцова, О. Ю., & Кольцов, С. Н. (2013). Статистический и тематический профиль “Живого журнала.” In Интернет и современное общество: сборник научных статей XVI Всероссийской объединенной конференции IMS-2013 (pp. 96–104). Санкт-Петербург.
    • Кольцова, О. Ю., & Ясавеев, И. Г. (2013). Конструирование проблемы полицейского насилия в Российской блогосфере: риторика, лейтмотивы и стили. Журнал Социологии и Социальной Антропологии16(3(68)), 81–100.
    • Рыков, Ю. Г. (2013). Виртуальное сообщество как социальное поле: неравенство и коммуникативный капитал. Журнал Социологии и Социальной Антропологии16(4), 94–105.
    • Кольцова, О. (2012). Чем дышит блогосфера? К методологии анализа больших текстовых данных для социологических задач. In А. В. Шашкина, И. Ф. Девятко, & С. Г. Давыдова (Eds.), Онлайн исследования в России 3.0 (pp. 163–187). Москва: Издательский дом “Кодекс.”
    • Кольцова, О. Ю., Рыков, Ю. Г., & Кольцов, С. Н. (2012). Картирование комментовых сообществ в Живом Журнале. In Информационные системы для научных исследований: сборник научных статей. Труды XV Всероссийской объединенной конференции «Интернет и современное общество». (pp. 239–242). Санкт-Петербург.
    • Павлова, Ю. (2012). Разработка методологии составления выборок электронных текстов для социологического анализа русскоязычных блогов. In М. Р. Демин, Д. А. Александров, & Е. Ю. Кольцова (Eds.), Избранные тезисы докладов III Студенческой социологической межвузовской конференции (pp. 10–12). Санкт-Петербург: НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург.
    • Терещенко, Е. (2012). Социологический анализ русскоязычных блогов: выбор алгоритма кластеризации. In М. Р. Демин, Д. А. Александров, & Е. Ю. Кольцова (Eds.), Избранные тезисы докладов III Студенческой социологической межвузовской конференции (pp. 12–14). Санкт-Петербург: НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург.
    • Кольцова, О. Ю. (2011). Выявление социальных проблем и изменений через анализ больших массивов текстов в блогах и социальных сетях. In Материалы всероссийского научно-практического симпозиума “Социальные коммуникации: универсум профессиональной деятельности” (pp. 274–284). Санкт-Петербург: Скифия-Принт. https://publications.hse.ru/chapters/68293199


    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.