Конференция АИСТ’2013: «Анализ Изображений, Сетей и Текстов»

На следующей неделе, 4-6 апреля в Екатеринбурге пройдёт вышеозначенное мероприятие.

AIST 2013
Конференция по анализу изображений, сетей и текстов АИСТ 2013

Тематика говорит сама за себя:

  • анализ изображений и видео;
  • компьютерная обработка текстов;
  • анализ форумов, блогов и социальных сетей;
  • геоинформационные системы;
  • машинное обучение и интеллектуальный анализ данных;
  • рекомендательные системы и алгоритмы рейтингования;
  • Semantic Web, онтологии и их приложения;
  • анализ темпоральных данных (временные ряды, последовательности, и т. д.);
  • анализ социально-экономических данных;
  • математические модели и методы анализа данных.

Помимо этого, сотрудники Яндекса выступят с докладами про Томита-парсер – инструмент извлечения фактов из текста, прогнозирование ретвит-каскадов и компьютерную обработку текстов.

В общем, там будет много умных людей и я.

Приходите.

Сайт конференции.

Программа конференции (pdf).

WebScience to the rescue!

webscience_logo_2Я всегда время был большим поклонником “Вебпланеты” и довольно тяжело воспринял её закрытие. Поэтому несложно представить, какие чувства я испытал, когда Лёха Андреев предложил мне поучаствовать в его новом проекте Webscience.ru, посвящённом обзору интересных и релевантных научных исследований, связанных с Интернетом.

Роль новостного журналиста мне немного непривычна (что легко заметить по данному блогу). Однако умение кратко изложить суть того или иного явления весьма полезно не только в исследовательском ремесле. Поэтому буду прокачивать данный навык, совмещая приятное с полезным. Отныне достойные внимания новости и исследования в области анализа социальных сетей будут мною публиковаться там.

На данный момент мною написаны две вещи:

2013-03-04-3.harlemshake_feb_7_8
Картинка для привлечения внимания. Для того, чтобы узнать, что на ней изображено, пройдите по ссылке на новость выше.

Впрочем, как показывает практика, жанр, в котором мне комфортнее всего писать — это комментарии (см. раздел “Последние комментарии” в моём профиле на сайте или мои комментарии на Хабрахабре).

Как мы помним, труды первых философов-учёных были оформлены в виде диалогов. Не брезговали этим жанром и основатели “современной” науки: Фрэнсис Бэкон и Галилео Галилей. Так или иначе, именно диалог с интересным собеседником лучше всего стимулирует меня к написанию текстов. При этом существует соблазн списать отсутствие более-менее серьёзных публикаций на отсутствие соответствующих собеседников, однако это было бы не совсем корректно. Куда более правильным подходом является поиск таковых и привлечение их к дискуссии.

Чем я и планирую заняться на Webscience.

Social Network Analysis: он-лайн курс по анализу социальных сетей от Coursera

Coursera SNA На Coursera стартовал второй сезон курса по анализу социальных сетей. Насколько я знаю, на данный момент это единственный он-лайн курс по сетевому анализу, поэтому всем, кто интересуется данной темой, имеет смысл обратить на него внимание. Я прошёл его в прошлый раз и поделюсь тут своими впечатлениями.

Несмотря на то, что курс озаглавлен как Social Network Analysis, социологической составляющей в нём не так много, как хотелось бы. Читает его Lada Adamic, обессмертившая себя визуализацией американской политической блогосферы накануне выборов 2004 года. Лада относится к молодому поколению исследователей социальных сетей, которое, как правило, представлено выходцами из математики, физики и Computer Science и в силу своего образования тяготеющего к математическим, вычислительным и алгоритмическим аспектам сетевого анализа. А с появлением “библии” данного направления — книги Марка Ньюмена “Networks: Introduction” — и журнала “Network Science”, данная область стала отличаться от анализа социальных сетей также и институционально.

Lada Adamic usa political blog network
Если бы Лада получала royalty за каждое использование данной визуализации, она бы уже давно могла бросить работу и жить на отчисления. Впрочем, судя по тому, что она не использовала её в качестве логотипа своего курса, возможно эти права принадлежат кому-то другому.

Собственно поэтому, несмотря на то, что в курсе покрыты стандартные для SNA темы центральностей, выявления сообществ, визуализаций и т.д., всё-таки заметен уклон в сторону математических моделей (Erdos-Renyi, Scale-Free, preferential attachment), симуляций (в одном из домашних заданий нужно было написать фрагмет кода на SCALA для NetLogo), анализа и визуализации сетей, узлами которых не являются люди (например, та же сеть рецептов) и всего того, что логичнее относить к области Network Science.

В общем и целом, курс оставил впечатление довольно сырого (система не смогла распознать одну из моих домашек и её мне не засчитали) и не очень хорошо структурированного (в отличие от Networked Life, о котором я недавно писал).

К плюсам можно отнести видео-интервью с людьми, которые занимаются анализом социальных сетей в таких компаниях как Facebook (Cameron Marlow), LinkedIn (Sébastien Heymann, по совместительству создатель Gephi).

Впрочем, от обзорного курса сложно требовать что-то большее. Тем более, когда он является единственным в своём роде.