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

Публикации

2023
  1. Bryanov K., Kliegl R., Koltsova O., Lokot T., Miltsov A., Pashakhin S., Porshnev A., Sinyavskaya Y., Maxim Terpilovskii, Vziatysheva V. What Drives Perceptions of Foreign News Coverage Credibility? A Cross-National Experiment Including Kazakhstan, Russia, and Ukraine // Political Communication. 2023. Vol. 40. No. 2. P. 115-146. doiDownload (PDF, 10.32 Мб) 
  2. Likhanov M., Bogdanova O., Evgenia Alenina, Kolienko T., Kovas Y. No evidence of a positive effect of learning Chinese language as an L2 on spatial ability // Scientific Reports. 2023. Vol. 13. No. 1. Article 1262. doi. Download (PDF, 935 Кб) 
  3. Tsigeman E., Likhanov M., Budakova A., Akmalov A. F., Sabitov I. A., Alenina E., Bartseva K., Kovas Y. Persistent gender differences in spatial ability, even in STEM experts // Heliyon. 2023. Vol. 9. No. 4. Article e15247. doi. Download (PDF, 2.63 Мб) 
  4. Ruth N., Tsigeman E., Likhanov M., Kovas Y., Müllensiefen D. Personality and engagement with music: Results from network modeling in three adolescent samples // Psychology of Music. 2023. Vol. 51. No. 4. P. 1223-1242. doi
  5. Bryanov, K. Delegating Issue Importance Judgements: An Experimental Test of the Agenda Cueing Hypothesis in an Online News Aggregator // International Journal of Communication 17 (2023): 20. Download (PDF, 1.09 Mb)
  6. Артёменко Е.Д. Русский язык в неславянском окружении: модель языковой конкуренции в регионах тесного языкового контактировани // Русин. 2023. № 71. С. 239‒250. DOI: 10.17223/18572685/71/11. Download (PDF, 1.54 Мб) 
  7. Горина Я. В., Лопатина О. Л., Маририца Л. В. "Роль окситоцина и вазопрессина в эмоциональной памяти и «чтении мыслей по лицу»: нейробиологический подход и клинические аспекты" (принята в печать) // Анналы клинической и экспериментальной неврологии
  8. Koltcov S., Surkov A., Filippov V., Ignatenko V. Topic models with elements of neural networks: investigation of stability, coherence, and determining the optimal number of topics. (принята в печать) // PEERJ computer science
  9. Tsigeman E., Zemlyak V., Likhanov M., Papadogeorgiou K, A. , and Kovas Y. AI can see you: Machiavellianism and Extraversion are reflected in eye movements (препринт)
  10. Ignatenko V., Surkov A., Koltcov S. Random forests with parametric entropy-based information gains for classification and regression problems. (на рассмотрении)
  11. Koltsova O., Sinyavskaya Y., & Porshnev A. Structural vs perceived social capital online: effects of privacy and relationship maintenance behaviors and attitudes. (на рассмотрении)
  12. Vziatysheva V., Koltsova O., Terpilowskii M., Kliegl R.  Are media professionals better at fake news recognition and less susceptible to confirmation bias? A signal-detection approach. (на рассмотрении)
  13. Leontyeva X., Koltsova O., Verhoeven D. Gender (im)balance in the Russian cinema: on the screen and behind the camera. (на рассмотрении)

2022
  1. Аленина Е. А., Барцева К. В., Ли О., Залешин М., Лиханов М., Ковас Ю. Уроки пандемии: анализ опыта перехода на онлайн-преподавание в средней школе // Психологическая наука и образование. 2022. Т. 27. № 6. С. 84-101. doiDownload (PDF, 1.52 Мб) 
  2. Panicheva P., Mararitsa L., Sorokin S., Koltsova O., Rosso P. (2022) Predicting subjective well-being in a high-risk sample of Russian mental health app users // EPJ Data Science.  Volume 11. P. 1-42.  Download (PDF, 200 Кб) 
  3. Prytkova A., Pashakhin S., Koltsov S. Following the Lead When Nothing is Certain? Exploring the Image of Russia in Kazakhstani and Ukrainian Digital News Media, in: Digital Transformation and Global Society. 6th International Conference, DTGS 2021, St. Petersburg, Russia, June 23–25, 2021, Revised Selected Papers / Ed. by D. A. Alexandrov, A. V. Boukhanovsky, A. V. Chugunov, Y. Kabanov, O. Koltsova, I. Musabirov, S. Pashakhin. Cham: Springer, 2022. P. 375-388.
  4. Riabykh A., Surzhko D., Konovalikhin M., Koltsov, S. STTM: an efficient approach to estimating news impact on stock movement direction // PeerJ Computer Science. 2022. Vol. 8. Article e1156. doi
  5. Giachanou, A., Zhang, A.,  Barrón-Cedeño, X., Koltsova, O., Rosso, P. Online information disorder: fake news, bots and trolls // International Journal of Data Science and Analytics, Vol. 13, 2022.
  6. Синявская Я. Э. (2022) Онлайн-коммуникация в социальных медиа: как опыт утраты приватности отражается на поведении пользователей // Социальная психология и общество. 2022. Т. 13. № 1. С. 33-50.
  7. Esmailie Givi, M., Keshavarz, H., Kargar Azad, Z. Quality assessment of E-learning website using asymmetric impact-performance analysis and Kano’s customer satisfaction model: a case study based on WebQual 4.0 // Information Discovery and Delivery, 2022.
  8. Koltsova, O. Social media for joint experimental, survey & observational data collection: the case of VK // The SAGE Handbook of Social Media Research Methods / E. by Anabel Quan-Haase and Luke Sloan, 2022.
  9. Koltsov S. Application of Duality Properties of Renyi Entropy for Parameter Tuning in an Unsupervised Machine Learning Task, in: Applied Informatics.: Springer Publishing Company, 2022. P. 189-203.
  10. Marefat, R., Keshavarz, H. Identifying Factors Effective in Developing Online Information Literacy Skills in Semnan University, Iran: A Contextual Exploratory Study // Internet Reference Services Quarterly, 2022. Vol. 26. No. 2. P. 95-119. doi.
  11. Keshavarz, H., Norouzi, Y. Measuring a Model on Credibility Evaluation of Scientific Websites: Exploring Relationships and Priorities // New Review of Academic Librarianship, 2022. Vol. 28. No. 3. P. 321-345. doi.
  12. Keshavarz H. Norouzi, Y (2022) A Maturity Model for Digital Information Management in University Libraries: A Design Science Study // International Information & Library Review. 2022.
  13. Keshavarz H,  Norouzi Y and Ali Shabani. The Roles of Social Media in Information Services: Systematic Review and Expert Scrutiny // LIBRI 2022, doi .
  14. Keshavarz H., Fallahnia S., Hamdi F. How university instructors apply the design principles for electronic courses: a comparative study based on Richard Mayer's model on multimedia learning // International Journal of Information and Learning Technology. 2022. Vol. 39. No. 4. P. 319-339. doi.
  15. Shabani A., Keshavarz H. Media literacy and the credibility evaluation of social media information: students’ use of Instagram, WhatsApp and Telegram // Global Knowledge, Memory and Communication. 2022. Vol. 76. No. 6/7. P. 413-431. doi.
  16. Digital Transformation and Global Society. 6th International Conference, DTGS 2021, St. Petersburg, Russia, June 23–25, 2021, Revised Selected Papers / Ed. by D. A. Alexandrov, A. V. Boukhanovsky, A. V. Chugunov, Y. Kabanov, O. Koltsova, I. Musabirov, S. Pashakhin. Cham: Springer, 2022. doi.
  17. Analysis of Images, Social Networks and Texts. 10th International Conference, AIST 2021, Tbilisi, Georgia, December 16–18, 2021, Revised Selected Papers / Ed. by E. Burnaev, D. I. Ignatov, S. Ivanov, M. Khachay, O. Koltsova, A. Kutuzov, Sergei O. Kuznetsov, N. Loukachevitch, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, J. Saramäki, A. Savchenko, E. Tsymbalov, E. Tutubalina. Cham : Springer, 2022. doi.
  18. Elina Tsigeman, Silas S., Frieler K., Likhanov M., Gelding R., Kovas Y., Müllensiefen D. The Jack and Jill Adaptive Working Memory Task: Construction, Calibration and Validation // Plos One. 2022. Vol. 17. No. 1. Article e0262200. doi.

2021

  1. Кольцова О.Ю., Юдина Д.И., Терпиловский М.А., Пашахин С.В., Колычева А.В. Освещение выборов в Казахстане и Украине российскими СМИ // Полис. Политические исследования. 2021. №6. С. 89-107.
  2. Pashakhin S. Public agenda fragmentation beyond established democracies: the case of Russian online publics in 2017 // The Russian Journal of Communication. 2021. Vol. 13. No. 3. P. 305-324.
  3. Pronoza, E., Panicheva, P., Koltsova, O., & Rosso, P. (2021). Detecting ethnicity-targeted hate speech in Russian social media texts. Information Processing & Management, 58(6), 102674. Download (PDF, 3.53 Мб)
  4. Казун, А. Д., & Пашахин, С. В. (2021). "Чужие выборы": новости соседнего государства о выборах президента РФ в 2018 г.  Экономическая социология, Т. 22. № 1. С. 71-91. Download (PDF, 2.78 Мб) 
  5. Koltsova, O. Y., Mararitsa, L. V., Terpilovskii, M. A., & Sinyavskaya, Y. E. (2021). Social signature in an online environment: Stability and cognitive limits. Computers in Human Behavior, 122, 106856. Download (PDF, 2.45 Мб)
  6. Pingree, R. J., Santia, M., Bryanov, K., & Watson, B. K. (2021). Restoring trust in truth-seekers: Effects of op/eds defending journalism and justice. PloS one, 16(5), e0251284. Download (PDF, 963 Кб)
  7. Porshnev, A., Miltsov, A., Lokot, T., & Koltsova, O. (2021, July). Effects of conspiracy thinking style, framing and political interest on accuracy of fake news recognition by social media users: evidence from Russia, Kazakhstan and Ukraine. In International Conference on Human-Computer Interaction (pp. 341-357). Springer, Cham.
  8. Vziatysheva, V., Sinyavskaya, Y., Porshnev, A., Terpilovskii, M., Koltcov, S., & Bryanov, K. (2021, July). Testing users’ ability to recognize fake news in three countries. An experimental perspective. In International Conference on Human-Computer Interaction (pp. 370-390). Springer, Cham.
  9. Bryanov, K., & Vziatysheva, V. (2021). Determinants of individuals’ belief in fake news: A scoping review determinants of belief in fake news. PLoS one, 16(6), e0253717.  Download (PDF, 873 Кб)
  10. Koltcov, S., Ignatenko, V., Terpilovskii, M., & Rosso, P. (2021). Analysis and tuning of hierarchical topic models based on Renyi entropy approach. PeerJ Computer Science, 7:e608. Download (PDF, 6.09 Мб)
  11. Koltsova, O., Porshnev, A., & Sinyavskaya, Y. (2021). Social media based research of interpersonal and group communication in Russia. In Palgrave Handbook of Digital Russia Studies. In The Palgrave Handbook of Digital Russia Studies (pp. 335-352). Palgrave Macmillan, Cham. Download (PDF, 327 Кб)
  12. Kirkizh, N., & Koltsova, O. (2021). Online news and protest participation in a political context: Evidence from self-reported cross-sectional data. Social Media and Society, 7(1). Download (PDF, 349 Кб)
  13. Hamid Keshavarz (2021) Evaluating Trustworthiness and Expertise of Information on Websites among the Undergraduate Students: The Role of Curiosity // International Information & Library Review, 53:3, 199-213
  14. Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts. 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020 Revised Supplementary Proceedings / Ed. by W. M. van der Aalst, V. Batagelj, A. V. Buzmakov, D. I. Ignatov, A. A. Kalenkova, M. Khachay, O. Koltsova, A. Kutuzov, S. Kuznetsov, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch, I. Makarov, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, M. Pelillo, A. Savchenko, E. Tutubalina. Vol. 12602. Springer, 2021. doi.
  15. Analysis of Images, Social Networks and Texts: 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020, Revised Selected Papers / Ed. by W. M. van der Aalst, V. Batagelj, D. I. Ignatov, M. Khachay, O. Koltsova, A. Kutuzov, Sergei O. Kuznetsov, I. A. Lomazova, N. Loukachevitch, A. Napoli, A. Panchenko, P. M. Pardalos, M. Pelillo, A. Savchenko, E. Tutubalina. Vol. 12602. Cham: Springer, 2021. doi.
  16. Sinyavskaya Y., Porshnev A. Friends network expansion and reduction: investigating the role of structural and psychological factors, in: Networks in the Global World V: Proceedings of NetGloW 2020. Lecture Notes in Networks and Systems Vol. 181. Cham: Springer, 2021. P. 196-208. doi.

 

2020
  1. Koltsova, O., Alexeeva, S., Pashakhin, S., Koltsov, S. (2020) PolSentiLex: Sentiment Detection in Socio-political Discussions on Russian Social Media. In: Artificial Intelligence and Natural Language. AINL 2020. Communications in Computer and Information Science Book 1292: Communications in Computer and Information Science, p. 1-17. Springer, Cham. Download (PDF, 146 Кб) 
  2. Koltsova, O., Sinyavskaya, Y., & Terpilovskii, M. (2020, July). Designing an Experiment on Recognition of Political Fake News by Social Media Users: Factors of Dropout. In International Conference on Human-Computer Interaction (pp. 261-277). Springer, Cham.  Download (PDF, 540 Кб) 
  3. Sinyavskaya, Y., & Porshnev A. Friends network expansion and reduction: investigating the role of structural and psychological factors. In: Networks in the Global World V: Proceedings of NetGloW 2020. Lecture Notes in Networks and Systems, p. 17-33. Springer, Cham. Download (PDF, 731 Кб) 
  4. Rykov, Y., Koltsova, O., & Sinyavskaya, Y. (2020). Effects of user behaviors on accumulation of social capital in an online social network. Plos one, 15(4), e0231837.  Download (PDF, 585 Кб) 
  5. Koltcov, S., Ignatenko, V., Boukhers, Z., & Staab, S. (2020). Analyzing the Influence of Hyper-parameters and Regularizers of Topic Modeling in Terms of Renyi EntropyEntropy22(4), 394. Download (PDF, 1.30 Мб) 
  6. Koltcov S., Ignatenko V., Pashakhin S. (2020) How Many Clusters? An Entropic Approach to Hierarchical Cluster Analysis. In: Intelligent Computing. SAI 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1230, p. 560-569. Springer, Cham. Download (PDF, 203 Кб) Moroz, A., Pashakhin, S., Koltsov, S. (2020) Modeling Cascade Growth: Predicting Content Diffusion on VKontakte. In: Networks in the Global World V: Proceedings of NetGloW 2020. Lecture Notes in Networks and Systems Vol. 181. Cham: Springer, 2021. P. 180-195. Download (PDF, 722 Кб) 
  7. Koltcov, S., Ignatenko, V., & Pashakhin, S. (2020). Fast tuning of topic models: an application of Rényi entropy and renormalization theory. Proceedings of the 5th International Electronic Conference on Entropy and Its Applications Vol. 46. Issue 1. MDPI AG, 2020. Ch. 5. P. 1-8. Download (PDF, 792 Кб) 
  8. Koltcov S., Ignatenko V. (2020) Renormalization Approach to the Task of Determining the Number of Topics in Topic Modeling. In: Intelligent Computing. SAI 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1228, p. 234-247. Springer, Cham. Download (PDF, 813 Кб) 
  9. Bogolyubova, O., Panicheva, P., Ledovaya, Y., Tikhonov, R., & Yaminov, B. (2020). The Language of Positive Mental Health: Findings From a Sample of Russian Facebook Users. SAGE Open, 10(2), 2158244020924370. Download (PDF, 131 Кб) 
  10. Казун А.Д. (2020) Так ли страшен фейк? Ложные новости и их роль в современном мире. Мониторинг общественного мнения, 4(158), 162-175. Download (PDF, 204 Кб)
  11. Porshnev, A., & Miltsov, A. (2020, July). The effects of thinking styles and news domain on fake news recognition by social media users: Evidence from Russia. In International Conference on Human-Computer Interaction (pp. 305-320). Springer, Cham. Download (PDF, 502 Кб)
  12. Koltcov, S., & Ignatenko, V. (2020). Renormalization Analysis of Topic Models. Entropy, 22(5), 556. Download (PDF, 2.03 Мб) 
  13. Koltsova O., Pashakhin S. Agenda Divergence in A Developing Conflict: A Quantitative Evidence from A Ukrainian and A Russian TV Newsfeeds // Media, War and Conflict. 2020. Vol. 13. No. 3. P. 237-257. Download (PDF, 1.00 Мб) 

    2019
    1. Sinyavskaya, Y., & Porshnev, A. (2019). Propensity to make social connections and structural social capital of SNS usersAnnual Review of Cybertherapy And Telemedicine 2019, 33. Download (PDF, 5.45 Мб) 
    2. Koltcov, S., Ignatenko, V., & Koltsova, O. (2019). Estimating Topic Modeling Performance with Sharma–Mittal Entropy. Entropy, 21(7), 660.  Download (PDF, 2.19 Мб) 
    3. Ignatenko, V., Koltcov, S., Staab, S., & Boukhers, Z. (2019, February). Fractal approach for determining the optimal number of topics in the field of topic modeling. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1163, No. 1, p. 012025). IOP Publishing. Download (PDF, 1.02 Мб) 
    4. 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. 
    5. Nagornyy, O. (2019). User ethnicity and gender as predictors of attitudes to ethnic groups in social media texts. In Workshop proceedings of Internet Science conference 2018. Saint Petersburg. pp.33-41. Download (PDF, 402 Кб) 
    6. Nagornyy, O., & Koltsova, O. Y. (2019) Redefining media agendas: topic problematization in online reader comments. Media and Communication. 2019, Volume 7, Issue 3, P. 145–156. Download (PDF, 560 Кб) 
    7. Selivanova, G., & Koltsova, O. Y. (2019). Explaining Offline Participation in a Social Movement with Online Data: The case of Observers for Fair Elections. Mobilization, 24(1). Р. 77–94. Download (PDF, 470 Кб) 
    8. Koltsova, O., & Pashakhin, S. (2019) . Agenda divergence in a developing conflict: Quantitative evidence from Ukrainian and Russian TV newsfeeds. Media, War & Conflict . doi: 10.1177/1750635219829876. Download (PDF, 1.00 Мб)
    9. Titov S., Mararitsa L., Sinyavskaya Y. (2019). Social signature phenomenon on virtual social network users’ dataJournal of Social and Personal Relationships. Download abstract (PDF, 255 Кб)
    2018 
    1. Rykov, Y., Sinyavskaya, Y., & Koltsova, O. Y. (2018). Accumulating Social Capital in an Online Urban Network: The Effects of User BehaviorsHigher School of Economics Research Paper No. WP BRP83. Download (PDF, 536 Кб) 
    2. Ignatenko, V. (2018). Homoclinic and stable periodic solutions for differential delay equations from physiologyDiscrete & Continuous Dynamical Systems - A38(7), 3637–3661. doi: 10.3934/dcds.2018157. The work is based on  PhD thesis.
    3. Koltcov, S. (2018). Application of Rényi and Tsallis entropies to topic modeling optimizationPhysica A: Statistical Mechanics and Its Applications512, 1192–1204. doi: 10.1016/j.physa.2018.08.050. Download (PDF, 1.22 Мб) 
    4. Koltsov, S., Pashakhin, S., & Dokuka, S. (2018). A Full-Cycle Methodology for News Topic Modeling and User Feedback Research. In S. Staab, O. Koltsova, & D. I. Ignatov (Eds.), Social Informatics (pp. 308–321). Springer International Publishing.  https://doi.org/10.1007/978-3-030-01129-1_19.  Download preprint version
    5. Koltsova, O. Y., Dokuka, S., Koltsov, S., & Koltcov, M. (2018). Echo chambers vs opinion crossroads in news consumption on social media. In W. M. van der Aalst, D. I. Ignatov, M. Y. Khachay, S. Kuznetsov, V. Lempitsky, I. A. Lomazova, … S. Wasserman (Eds.), Analysis of Images, Social Networks and Texts. 7th International Conference, 2018, Lecture Notes in Computer Science, Revised Selected Papers (Vol. 11179, pp. 7–14). Saint Petersburg: Springer.  Download 
    6. Mavrin, A., Filchenkov, A., & Koltcov, S. (2018). Four Keys to Topic Interpretability in Topic Modeling. In D. Ustalov, A. Filchenkov, L. Pivovarova, & J. Žižka (Eds.), Artificial Intelligence and Natural Language (pp. 117–129). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-01204-5_12
    7. Nagornyy, O. (2018). Topics of Ethnic Discussions in Russian Social Media. In D. A. Alexandrov, A. V. Boukhanovsky, A. V. Chugunov, Y. Kabanov, & O. Koltsova (Eds.), Digital Transformation and Global Society (Vol. 859, pp. 83–94). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-02846-6_7  Download preprint version
    8. Porshnev, A. (2018). Success Factors of Electronic Petitions at Russian Public Initiative Project: The Role of Informativeness, Topic and Lexical Information. In Social Informatics (pp. 243–250). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-01159-8_23
    2017   
    1. 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
    2. 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
    3. 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
    4. 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
    5. 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
    6. 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
    7. 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
    8. 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
    9. 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
    10. 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
    11. 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
    12. 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
    13. 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
    14. 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
    2016   
    1. 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
    2. 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
    3. 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
    4. 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
    5. 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
    6. 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
    7. 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
    8. 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
    9. 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
    10. 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
    11. 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
    12. 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
    13. 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
    14. 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
    15. 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
    16. 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
    17. 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
    18. 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
    19. 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
    20. 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
    21. 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.
    22. 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
    23. 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.
    24. 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
    2015   
    1. 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).
    2. 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
    3. 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
    4. 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
    5. 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
    6. 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.
    7. 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.
    8. 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
    2014   
    1. 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.
    2. 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
    3. 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
    4. 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
    5. 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
    6. 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
    7. 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
    8. 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
    9. 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
    10. 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
    11. 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
    12. 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
    13. 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
    14. 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
    15. 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
    16. 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
    17. 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
    18. Нагорный, О. С. (2014). Построение тематического профиля омских интернет-СМИ. Вестник Омского Университета, (1/2), 12–16.
    19. 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
    2013   
    1. 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
    2. 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
    3. 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
    4. 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
    5. 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
    6. 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
    7. 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
    8. 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
    9. 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
    10. Кольцова, Е. Ю., & Маслинский, К. А. (2013). Выявление тематической структуры российской блогосферы: автоматические методы анализа текстов. Социология: Методология, Методы, Математическое Моделирование, (36), 113–139.
    11. 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.
    12. 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.
    13. Рыков, Ю. Г. (2013). Виртуальное сообщество как социальное поле: неравенство и коммуникативный капитал. Журнал Социологии и Социальной Антропологии16(4), 94–105.
    2012   
    1. 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.”
    2. 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.
    3. 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.
    4. 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.
    2011
    1. 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

    Delegating Issue Importance Judgements: An Experimental Test of the Agenda Cueing Hypothesis in an Online News Aggregator


     

    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.