Соцсети для переписки: Мониторинг мессенджеров и перехват переписки в соцсетях
Мониторинг мессенджеров и перехват переписки в соцсетях
СпрутМонитор перехватывает, сохраняет и анализирует переписку в мессенджерах и социальных сетях.
Почему важно контролировать активность сотрудников в соцсетях
Использование социальных сетей на рабочем месте несет в себе ряд негативных последствий, которые руководителю важно отслеживать и исключать:
- Трата рабочего времени: по статистике каждый сотрудник в день тратит на соцсети от 30 до 120 минут рабочего времени.
- Промышленный шпионаж в современном мире встречается повсеместно, и благодаря развитию технологий задачи по сбору конфиденциальной информации существенно упростились: сотрудники компаний порой сами не догадываются, как легко «слить» информацию, просто опубликовав очередной пост в социальной сети. Речь идет не только о публикации финансовых данных (отчетов, статистики, уровня зарплаты), но и даже о простых фотографиях офисов. Известен случай, когда в СМИ появилось фото британского принца Уильяма из воинской части, а на заднем плане возле рабочего монитора красовался листок с логином и паролем сотрудника.
- Другая причина, по которой следует контролировать активность сотрудников в социальных сетях – это общая репутация компании, в которой он работает. К примеру, работники часто обсуждают компанию или руководителей в личной переписке.
- Социальные сети позволяют публиковать и распространять нелегальный контент, в первую очередь – видео, музыку и фотографии. Всё это входит в состав интеллектуальной собственности, и постепенно в отечественных реалиях возрастает ответственность за незаконное распространение подобного контента.
- Практика функционирования успешных компаний свидетельствует о том, что социальные сети могут оказывать не только деструктивное воздействие на работников, но и давать им определенную степень свободы и отдыха. Главное – грамотно распределить время работы и отдыха, и, конечно же, не забывать о контроле.
Самые популярные соцсети в мире — рейтинг
09 Июня, 2014, 17:00
447703
Исследовательский ресурс Ebizmba опубликовал рейтинг мировых сервисов по состоянию на июнь 2014 года. Популярные соцсети публикует AIN.UA.
В 2021 году редакция AIN.UA решила обновить этот рейтинг. С 2014 некоторые из сервисов выбили из топа, а на их месте появились новые. Мы представляем актуальный список Ebizmba. В частности, это позволит проследить динамику роста, а также определить какая из соцсетей сохраняет статус самой популярной соцсети в мире.
- Месячная аудитория (2014) — 900 млн пользователей;
- Месячная аудитория (2021) — 2,7 млрд пользователей;
- Год основания — 2004;
- Основатель — Марк Цукерберг.
- Facebook — самая популярная соцсеть в мире.
YouTube
- Месячная аудитория (2014) — 1 млрд пользователей;
- Месячная аудитория (2021) — 2,2 млрд пользователей;
- Год основания — 2005;
- Основатель — Джавед Карим, Стив Чен, Чад Херли.
- Месячная аудитория (2014) — 100 млн пользователей;
- Месячная аудитория (2021) — 1,1 млрд пользователей;
- Рейтинг Alexa — 36;
- Год основания — 2010;
- Основатели — Кевин Систром и Майк Кригер.
- Месячная аудитория (2014) — 310 млн пользователей;
- Месячная аудитория (2021) — 350 млн пользователей;
- Год основания — 2006;
- Основатели — Джек Дорси, Эван Уильямс, Биз Стоун
- Месячная аудитория (2014) — 600 млн пользователей;
- Месячная аудитория (2021) — 1,5 млрд пользователей;
- Год основания — 2009;
- Основатели — Ян Борисович Кум, Брайан Эктон.
- Месячная аудитория (2014) — 250 млн пользователей;
- Месячная аудитория (2021) — 459 млн пользователей;
- Год основания — 2010;
- Основатель — Бен Зильберман.
- Месячная аудитория (2014) — 174 млн пользователей;
- Месячная аудитория (2021) — 370 млн пользователей;
- Год основания — 2005;
- Основатель — Стив Хаффман, Алексис Оганян, Аарон Шварц.
Ask.fm
- Месячная аудитория (2014) — 37 млн пользователей;
- Месячная аудитория (2021) — 105 млн пользователей;
- Год основания — 2010;
- Основатели — Оскар Лиепиньш, Марк Теребин, Илья Теребин.
Tumblr
- Месячная аудитория (2014) — 110 млн пользователей;
- Месячная аудитория (2021) — 327 млн пользователей;
- Год основания — 2007;
- Основатель — Дэвид Карп.
- Месячная аудитория (2014) — 65 млн пользователей;
- Месячная аудитория (2021) — 90 млн пользователей;
- Год основания — 2004;
- Основатели: Стюарт Баттерфилд и Катерина Фейк.
Популярные соцсети среди украинских пользователей в 2021 году можно просмотреть в нашем материале.
ТОП соцсетей. Какие приложения чаще используют для переписок и разговоров | Сеть | Общество
Социальные сети и мессенджеры сегодня — неотъемлемая часть жизни людей. В них они обмениваются новостями, делятся событиями, публикуют фото. Представить себя сейчас без какого-либо приложения для общения практически невозможно. У всех абонентов сотовых операторов есть хотя бы одно из них, а у многих — и весь комплект. При этом вызывает особый интерес то, какое же из них является наиболее востребованным.
Столичные пользователи
Столичный регион сохраняет за собой лидерство по доле активных пользователей интернета. По итогам 2019 года (такую статистику приводят сотовые операторы) 65% всего мобильного трафика в столице приходится на соцсети и мессенджеры. Несмотря на то, что год к году голосовой трафик сети в Москве и области увеличивается, — прирост составил 39% — абоненты отдают предпочтение дата-каналам. Качество современных сетей позволяет совершать звонки в WhatsApp и Viber, отмечают операторы, подводя свои итоги.
Так, например, рейтинг самых популярных мессенджеров среди столичных абонентов Tele2 открывает WhatsApp. В тройку также вошли Viber и Facebook Messenger. Лидером среди соцсетей стала площадка «ВКонтакте». Что интересно, Instagram занял лишь третью позицию: на один пункт приложение для обмена фотографиями и видеозаписями обогнали «Одноклассники». Такое распределение связано с наполнением каждой соцсети и интересами аудитории. Так, «ВКонтакте» предлагает абонентам большой выбор музыки, Instagram сосредоточен на видеоконтенте, а «Одноклассников» выбирают за развлекательный интерактивный контент.Российские пользователи сотовых сетей становятся все более «цифровыми» и самостоятельными: абоненты все чаще используют современные онлайн-каналы для консультаций. И вариантов обратной связи с абонентами также становится все больше. Так, Tele2 является новатором в сфере абонентского обслуживания: оператор первым запустил поддержку в WhatsApp.
«Мы видим, что наши клиенты все больше предпочитают общение онлайн: это удобно, быстро и функционально. Прорабатывая новые продуктовые предложения, мы руководствуемся принципом „быть там, где удобно абоненту“. Так, большинство тарифов предоставляет возможность всегда оставаться на связи и общаться с друзьями и родственниками онлайн, не расходуя пакетный трафик. Кроме того, WhatsApp — лидер по количеству пользователей в России — стал еще и каналом поддержки наших клиентов. Здесь абоненты могут быстро решить любые вопросы, связанные с использованием тарифов и услуг оператора», — отмечает коммерческий директор макрорегиона «Москва» сотового оператора Антон Кондратов.Смотрите также:
Рейтинг популярных соцсетей по степени их надежности
Все новости
Рейтинг популярных соцсетей по степени их надежности
Эксперты аналитического центра Falcongaze (компании-разработчика программных решений в области предотвращения утечек данных) продолжают оценивать на предмет безопасности технологии и программы, онлайн-сервисы и платформы, без которых сегодня не представляют своей жизни не только компании и прогрессивные пользователи, но и обычные люди. В этот раз исследователи составили рейтинг популярных социальных сетей в зависимости от того, насколько данные их пользователей защищены.
Основой для составления рейтинга послужили два критерия: популярность социальных сетей среди пользователей и их безопасность. Безопасность оценивалась по совокупности следующих факторов: наличие двухфакторной авторизации, защищенного протокола, доступность и бесперебойная работа технической поддержки, программа баг баунти и информация об уязвимостях и утечках данных пользователей, полученная из открытых источников. Места в рейтинге присваивались исходя из комплексного сочетания двух указанных выше факторов на основе оценки экспертов.
FacebookЗамыкает пятерку самых популярных соцсетей, ранжированных по степени их надежности с точки зрения безопасности пользовательской информации, самая посещаемая в мире социальная сеть (около 1 миллиарда пользователей в день) –
Однако, по отзывам пользователей, с технической поддержкой сервиса связаться не всегда легко, равно как и получить ответы на свои вопросы.
Кроме того, разработчики Facebook часто меняют настройки конфиденциальности, вследствие чего пользователи вынуждены повторно возвращаться к ним и вносить необходимые изменения. При этом порой бывает сложно понять, какие именно параметры скрываются за тонкими настройками и как они способны повлиять на конфиденциальность информации пользователя и доступ к его странице.
В середине 2013 года подтвердилась информация о том, что АНБ с 2007 года по заданию ФБР собирает данные о пользователях социальных сетей, в том числе и переписку. Помимо прочих сервисов, информацию о пользователях спецслужбам предоставляет и Facebook. От президента США Барака Обамы было получено подтверждение о том, что такая программа в действительности существует, но касается лишь нерезидентов США.
Однако сбор данных пользователей осуществляет не только правительство США – в августе 2016 г. стало известно о том, что активным сбором пользовательской информации занимаются киберпреступники. Эксперты компании ESET сообщили, что злоумышленники с помощью взломанных аккаунтов осуществляют распространение ложной информации и при этом отмечают других людей в своем сообщении. В этом сообщении хакеры ссылаются на веб-страницу, где пользователю предлагается ввести учетные данные своего аккаунта Facebook якобы для получения доступа к информации. Таким образом в распоряжении преступников оказывается еще одна учетная запись.
В августе 2013 года компания Facebook опубликовала свой первый отчет о количестве данных, которые она была вынуждена передать в первом полугодии 2013 года в ответ на 25 тыс. запросов правительств различных государств.
На основании своего пользовательского соглашения, Facebook оставляет за собой право свободно и на свое усмотрение использовать данные пользователей, в том числе и контактные (адреса электронной почты и номера телефонов) даже после удаления аккаунта из сети.
Звучали и обвинения в нарушении тайны переписки: в январе 2014 года два пользователя Facebook из США подали в суд на социальную сеть, обвинив сервис в сканировании личной переписки для дальнейшего использования в целевой рекламе. Ранее в том же году Facebook объявила о запуске рекламной платформы Atlas, до 2013 года принадлежавшей компании Microsoft. Особенность Atlas, на которой Facebook делала особый акцент, заключалась в том, что в потоке десктопного и мобильного трафика Atlas следит за поведением конкретного человека. В компании не поясняли то, каким именно образом они отслеживают одного и того же обезличенного потребителя, пользующегося различными устройствами для взаимодействия с Atlas и Facebook.
Помимо этого, в Facebook регулярно выявляются уязвимости, которые ставят под угрозу безопасность данных пользователей. Так, в августе 2016 была обнародована уязвимость в механизме сброса паролей, обнаруженная исследователем информационной безопасности из Калифорнии. Уязвимость позволяла получить доступ к любому аккаунту и выполнять в нем любые действия, включая просмотр личных сообщений и информации о платежных картах.
В июне 2016 пользователям Facebook угрожало вредоносное ПО, которое распространялось через Google Chrome. На электронную почту или в приложении Facebook приходило уведомление о том, что друг якобы упомянул пользователя в комментарии. Переход по ссылке, содержащейся в сообщении, запускал процесс загрузки вредоносного программного обеспечения. При попытке пользователя открыть загруженный файл происходило заражение устройства.
Более того, в июне 2016 года профессор Университета Южной Флориды Келли Бернс, являющаяся экспертом по массовым коммуникациям, доказала, что Facebook занимается прослушкой разговоров пользователей с целью сбора и анализа данных для более точного подбора рекламных объявлений. Бернс сообщила, что для прослушки переговоров применяются приложение Facebook и микрофон мобильного девайса. Чтобы проверить эту гипотезу, исследователь разговаривала на несколько отобранных тем, в то время как поблизости от нее находился смартфон с включенным приложением. Вскоре приложение начало демонстрировать рекламу с тематикой, соответствующей тому, о чем говорила Бернс. Представители Facebook заявили, что микрофоны мобильных устройств не применяются для сбора данных и опровергли утверждения о том, что мобильное приложение ведет запись разговоров.
В марте 2016 выяснилось, каким образом можно неограниченное количество раз осуществлять ввод кода для восстановления доступа к учетной записи. Если пользователь хочет восстановить доступ к своему аккаунту, то Facebook пересылает одноразовый шестизначный код на номер телефона, который привязан к учетной записи. После десяти неудачных попыток ввода неверного кода учетная запись блокируется. Однако система безопасности работает корректно лишь на основном домене – facebook.com. В случае с beta.facebook.com количество попыток ввода пароля не ограничено.
Не обошлось и без курьезных случаев: используя баг, хакеру удалось «уволить» из Facebook Марка Цукерберга. Непальский хакер нашел в социальной сети уязвимость, позволявшую «уволить» любого пользователя Facebook, у которого указано место работы в аккаунте, путем замены поста о начале работы в компании на пост об ее окончании. Хакер наглядно продемонстрировал баг, опубликовав ссылку на запись, в которой шла речь об увольнении основателя Facebook.
В сентябре 2015 экспертом из Индии была зафиксирована уязвимость, используя которую злоумышленники могли взломать страницы компаний и сообществ – то есть те страницы, которые управлялись более чем одним пользователем. В своем блоге исследователь рассказал о том, что посторонние приложения могли захватить контроль над страницей в Facebook (публиковать фотографии, статусы от имени пользователя и т.д.) с последующей утратой жертвой прав администратора.
В августе 2015 года эксперт в области информационной безопасности Реза Моайандин получил доступ к аккаунтам в Facebook, используя настройку приватности. С помощью настройки приватности, которая по умолчанию установлена в социальной сети Facebook, исследователь привязал тысячи телефонных номеров к аккаунтам в Facebook.
Несмотря на то что все уязвимости были исправлены специалистами Facebook, их количество постоянно растет, поэтому самая посещаемая социальная сеть в мире удостаивается пятого места в рейтинге аналитического центра Falcongaze.
ВКонтактеНа четвертом месте расположилась социальная сеть «ВКонтакте», появившаяся в 2006 году и быстро завоевавшая популярность: по данным Similar Web – это самый посещаемый сайт в России, а по данным Alexa Internet, сайт vk.com находится на третьем месте по посещаемости. В мае 2015 года «ВКонтакте» учредила программу баг баунти. Протокол сервиса защищен, с недавним редизайном соцсети все пользователи перешли на защищенное соединение HTTPS, в 2014 году появилась двухфакторная авторизация. При этом если от нее отказаться и не привязать номер мобильного телефона к аккаунту, «ВКонтакте» будет напоминать об этом упущении всякий раз, когда пользователь пожелает «лайкнуть» понравившийся пост. Если при таком напоминании снова оставить без внимания номер телефона, в качестве альтернативы придется вводить код с картинки.
Интересный факт: в социальную сеть «ВКонтакте» можно войти через свой аккаунт в сервисе Facebook.
При кажущейся подозрительной попытке входа социальная сеть присылает пользователю уведомление на девайс, а также на электронную почту.
Техническая поддержка сервиса отвечает относительно оперативно, однако связаться с ней можно только войдя в свой аккаунт. Таким образом, у пользователя, не имеющего возможности попасть на свою страницу в связи с тем, что доступ к ней получили злоумышленники, могут возникнуть трудности при попытке восстановить справедливость и вернуть учетную запись.
Не все пользователи довольны настройками приватности: по умолчанию доступен просмотр трех альбомов на закрытой от всех, кроме друзей, странице: фотографии профиля, фотографии на стене, а также альбом с сохраненными фото.
Социальную сеть «ВКонтакте», как и другие подобные сервисы, пытаются использовать в своих целях мошенники. В 2009 году злоумышленники выложили в открытый доступ пароли к 135 тыс. учетных записей. Тогда данные были собраны при помощи троянской программы для Windows. В некоторых случаях пользователи, чьи компьютеры оказались заражены вирусом Win32.HLLW.AntiDurov, даже теряли файлы. Администрация социальной сети обращала внимание пользователей, что заразить компьютер таким образом можно было лишь на внешних сайтах.
В октябре 2015 года эксперт по безопасности из компании HeadLight заявил о возможности перехвата переписки в социальной сети «ВКонтакте» через Wi-Fi. Михаил Фирстов в своем блоге опубликовал код скрипта, который якобы позволял обрабатывать перехваченную переписку пользователей через приложения «ВКонтакте» для iOS и Android, находящихся в одной локальной сети с «перехватчиком». Сообщалось, что возможность получать сообщения в незашифрованном виде была заложена в приложениях, когда они передавались через протокол HTTP, даже если в настройках была выбрана опция «всегда использовать защищенное соединение».
Представители социальной сети опровергли такую возможность, сообщив, что защищенное соединение HTTPS всегда использовалось в приложении на iOS и отключить его не представлялось возможным. Однако, как стало понятно из слов сотрудников «ВКонтакте», на платформе Android от использования незащищенного соединения HTTP планировалось отказаться в ближайшем будущем, то есть теоретически перехват переписки из приложения на базе Android был возможен.
Не так давно стало известно, что в сеть утекли данные более 100 млн пользователей «ВКонтакте». База была выставлена на продажу в даркнете за один биткоин (что составляет около 570 долларов США). Представители социальной сети отреагировали на новость, сообщив, что база логинов и паролей была собрана злоумышленниками в 2011 – 2012 годах, а всем пострадавшим пользователям данные для входа в аккаунт менялись принудительно. Кроме того, после известия социальная сеть провела повторную проверку и убедилась, что база не содержит действующих паролей и логинов пользователей «ВКонтакте».
Чтобы обезопасить аккаунты от взлома, социальная сеть рекомендует пользователям выбирать сложные пароли и не вводить их на посторонних сайтах, а также использовать двухфакторную аутентификацию. Помимо этого, разработчики сервиса создали тест, предназначенный для проверки знаний компьютерной безопасности, размещенный по адресу vk.com/test.
Осенью 2015 года злоумышленниками были похищены данные множества адептов социальной сети, использовавших мобильное приложение «Музыка ВКонтакте», скачанное из Google Play. В состав программы входил вредоносный код, отправлявший преступникам данные, необходимые для входа в аккаунт. Эксперты «Лаборатории Касперского» сообщали, что пользователь мог не замечать факт хищения информации для авторизации в сети «ВКонтакте» вплоть до изменения хакерами пароля к его аккаунту. Ситуация также усугублялась тем, что киберпреступники раз за разом выкладывали новую версию вредоносного приложения вместо предыдущей, уже заблокированной в Google Play.
В апреле 2016 года стало известно об уязвимости, связанной с поиском файлов в социальной сети. Выяснилось, что при загрузке документов и отправке в личных сообщенияx сканов паспортов, водительских удостоверений и других документов пользователь фактически открывает доступ к загруженным документам для посторонних пользователей.
Уязвимость была выявлена, когда пользователь из России попытался передать собеседнику «ВКонтакте» файл, который до этого он уже отправлял, и в процессе поиска получил доступ к личным файлам миллионов людей. Выяснилось, что процедура поиска документов практически идентична поиску аудиозаписей. Однако сотрудники «ВКонтакте» не сочли это уязвимостью. Более того, о такой «особенности» раздела «Документы» было известно еще в 2011 году – и основатель социальной сети Павел Дуров еще тогда поделился своей позицией на этот счет, обратив внимание на то, что при загрузке документов пользователи уведомлялись, что файл будет доступен другим пользователям в поиске, и о том, что опцию можно было отключить.
Что касается предоставления данных пользователей по запросу силовых структур, пресс-секретарь «ВКонтакте» Евгений Красников заявил о поддержании данной меры. Красников сообщил, что личные данные пользователей соцсети могут быть переданы российским спецслужбам по первому запросу и при отсутствии соответствующего судебного решения.
Таким образом, «ВКонтакте» занимает предпоследнюю строчку в хит-параде самых популярных соцсетей по степени надежности.
ОдноклассникиСоциальная сеть «Одноклассники», которая, по данным SimilarWeb, находится на втором месте по посещаемости среди социальных сетей в России, расположилась в середине рейтинга аналитического центра Falcongaze. В «Одноклассниках» есть двухфакторная авторизация, большая база по вопросам, оперативная техподдержка, связаться с которой можно заполнив форму ok.ru/help . Еще недавно защищенный протокол HTTPS можно было включить опционально, а страницы социальной сети были доступны по нешифрованному протоколу – теперь же социальная сеть полностью перешла на защищенное соединение.
В июле 2015 года «Одноклассники» запустила программу выплат вознаграждений за найденные уязвимости на сайте и во внешних виджетах сервиса.
Большинство инцидентов, затрагивающих безопасность пользователей «Одноклассников», связаны с мошенничеством и получением пользовательских данных с помощью фишинга. Со взломанных аккаунтов злоумышленники обращаются к друзьям жертвы с просьбой об одолжении денег или о пересылке данных банковской карты, затем с этой карты происходит списание средств. Подобные случаи заканчивались и обнулением счета мобильного телефона. Случалось, что злоумышленники, атаковавшие пользователей социальной сети «Одноклассники», требовали деньги за разблокировку аккаунтов, присваивая учетные записи.
В марте этого года социальная сеть «Одноклассники» создала свой «черный список» сетевых ресурсов, доступ к которым из социальной сети запрещен. В этот список были внесены все потенциально опасные сайты. Если пользователь попытается перейти из социальной сети на один из них, то система переадресует его на страницу, уведомляющую о переходе на сайт, который может установить на устройство опасное программное обеспечение или получить доступ к личным данным. Также известно, что «Одноклассники» проводила совместную акцию с ESET, когда любой пользователь социальной сети мог бесплатно скачать лицензию антивируса ESET NOD32 на три месяца.
Таким образом, «бронзу», или почетное третье место получает сервис «Одноклассники».
InstagramПротокол социальной сети Instagram, принадлежащей компании Facebook, защищен, техническая поддержка находится по адресу help.instagram.com. Программа баг баунти была учреждена в 2011 году. В 2015 году компания получила более 13 000 сообщений о различных проблемах, 526 из которых оказались реальными уязвимостями.
Известны случаи, когда исследователи безопасности, нашедшие уязвимости в Instagram не были вознаграждены, а, напротив, подверглись давлению со стороны компании Facebook, которой принадлежит эта социальная сеть. Так, специалист по безопасности Уэсли Вайнберг выявил ряд серьезных уязвимостей Instagram и даже получил через них доступ к аккаунтам сотрудников социальной сети. В октябре 2015 года Вайнберг сообщил об уязвимости Facebook, которая, однако выплатила вознаграждение в размере $2500 лишь за один из трех багов. Далее исследователь опубликовал в своем блоге подробное описание своих действий, позволивших получить доступ к пользовательской информации в Instagram, и несколько почтовых писем из переписки с отделом безопасности Facebook. После этого директор по безопасности компании Facebook назвал действия исследователя несанкционированным доступом к конфиденциальной информации пользователей и базе данных сотрудников Instagram. Также была высказана вероятность запуска судебного процесса.
Однако есть и позитивные примеры: не так давно стало известно о десятилетнем мальчике из Финляндии, который обнаружил баг в Instagram и получил за это денежное вознаграждение в размере $10 000. Уязвимость позволяла удалять комментарии пользователей социальной сети. Юный исследователь по имени Яни рассказал, что протестировал открытую им уязвимость на тестовом аккаунте – и убедился в том, что мог бы стереть сообщения абсолютно любого пользователя.
Исследователь из Бельгии Арне Свиннен в декабре 2015 года выяснил, что официальное приложение Instagram для Android допускает 1000 попыток аутентификации с одного IP-адреса и только после этого отображает сообщение «введенное имя пользователя не относится к данному аккаунту». После двухтысячной попытки сообщение исчезает и система начинает чередовать один reliable response (верен пароль или неверен) и один unreliable response (неправильное имя пользователя). Хакеру достаточно было просто создать несложный скрипт, который обращался бы к приложению вплоть до получения reliable response. Свиннен протестировал такую возможность, перебрав 10000 паролей для тестового аккаунта. Кроме того, было доказано, что злоумышленник мог бы войти в скомпрометированную в ходе такой атаки учетную запись с того же самого IP-адреса, который только что использовался для брутфорс-атаки.
Помимо этого, у мошенников была возможность изменять 1700 адресов электронных почтовых ящиков пользователей. По словам исследователя, злоумышленник, получив доступ к персональным данным, мог изменять и номера телефонов в учетных записях Instagram. Изменив телефонный номер, хакер мог применить функцию изменения пароля с помощью SMS – и таким образом получить полный доступ к учетной записи.
В феврале 2016 года в системе уведомлений Instagram была выявлена уязвимость, которая появилась после внедрения в социальную сеть функционала, позволяющего пользователям, имеющим несколько учетных записей, оперативно переключаться между ними. Два пользователя, имевших персональные аккаунты и создававшие еще один общий, получали возможность просматривать сообщения, предназначенные для персональных учетных записей друг друга.
В ноябре 2015 из App Store и Google Play было удалено популярное приложение InstaAgent, позволявшее пользователям получать информацию о том, кто просматривал их страницу в соцсети Instagram. Исследователь из Германии рассказал о том, что приложение осуществляло сбор учетных данных, затем пересылало их на удаленный сервер и впоследствии осуществляло компрометацию аккаунтов для публикации на страницах жертв различного спам-контента.
Второе место среди наиболее защищенных социальных сетей получает Instagram от экспертов Falcongaze.
TwitterПервое место в контексте безопасности на пьедестале популярных соцсетей получил сервис Twitter, который оценивается компанией Alexa Internet как один из 10 самых посещаемых веб-сайтов по всему миру, а также входит в тройку лидирующих по популярности социальных сетей. У Twitter все в полном порядке: с 2013 года есть двухфакторная авторизация, используется защищенный протокол, техническая поддержка находится по адресу support.twitter.com/forms, где можно, заполнив форму, обратиться за помощью. Также есть официальные аккаунты поддержки на разных языках, которые периодически делятся с читателями различного рода информацией об обновлениях и так далее. К программе баг баунти социальная сеть Twitter подключилась одной из последних – в 2014 году. Сообщения об уязвимостях можно оставлять посредством заполнения форм: about.twitter.com/ru/company/security.
В России социальной сети Twitter было уделено внимание Роскомнадзора: глава ведомства в начале года встретился с руководством компании и обратил его внимание на то, что Twitter обрабатывает и хранит персональные данные россиян, отметив, что, таким образом, компания обязана исполнять требования федерального закона №242 о защите персональных данных.
В июне 2016 г. была обнаружена кража почти 33 миллионов паролей пользователей Twitter. База данных с учетными записями пользователей была выставлена на продажу. Однако, по данным LeakedSource, сам Twitter взломан не был, а учетные записи были, скорее всего, получены злоумышленниками через вредоносное ПО, собирающее информацию с браузеров. Вероятнее всего, вредоносное ПО распространялось среди пользователей российского сегмента интернета.
В мае этого года исследователи компании Symantec обнаружили более 2,5 тыс. взломанных учетных записей этой соцсети, распространяющих ссылки на порно-сайты и ресурсы для знакомств. Кроме того, в конце мая 2016 г. был осуществлен взлом аккаунтов многих известных людей, в том числе и одного из основателей этой социальной сети и ее креативного директора Биза Стоуна. Предполагается, что инцидент мог быть связан с утечкой данных из другой социальной сети – LinkedIn, – поскольку всех пострадавших объединяло наличие учетных записей в обоих сервисах.
Немногим ранее, в феврале 2016 года, представители Twitter предупредили пользователей социальной сети о вероятной компрометации информации, которая могла быть вызвана уязвимостью в системе восстановления паролей. Уязвимость могла повлечь хищение информации о телефонных номерах и адресах электронных почтовых ящиков 10000 пользователей. В сообщении, опубликованном представителями компании, было также указано, что проблема устранена.
В конце декабря 2015 года многие пользователи Twitter были предупреждены компанией о попытке кибернападения, осуществленной правительственными хакерами. Кроме того, Twitter наравне с Facebook и еще несколькими крупными компаниями поддержала Apple в споре с ФБР по делу «стрелка из Сан-Бернардино».
За заботу о конфиденциальности пользовательской информации и относительно небольшое число утечек данных из-за уязвимостей в сервисе Twitter получает первое место в рейтинге безопасности соцсетей аналитического центра Falcongaze.
Статья опубликована с сайта компании Falcongaze
Немецкие социальные сети и сайты для переписки!
Немецкие социальные сети и сайты для переписки!Более 80% населения страны активные пользователи сети интернет- это 65 миллионов человек. Две трети этого количества постоянный посетители различных социальных сетей, это официальные данные статистических исследований. По их данным в многочисленных социальных сетях состоят больше шестидесяти процентов немцев старше 18.
Среди наиболее популярных у немцев:
- поисковая система на немецком языке;
- общественные социальные сети, в том числе для студентов, для школьников и т.д.;
- сайты знакомств;
- хостинг видеофайлов;
- различные интернет-аукционы;
- интернет-энциклопедии, интернет -журнал о цифровой технике и интернет-словари;
- новостные сайты и разнообразные таблоиды, так называемая «желтая пресса»;
- сервисы обмена короткими сообщениями;
- развлекательные порталы;
- профессиональная деловая сеть;
- поиск и программные продукты Microsoft;
- Социальные сети и сайты для переписки.
Естественно наибольшей популярностью пользуются именно немецкие социальные сети и сайты где предоставляется возможность найти вторую половину. В Германии существует подобный российским Одноклассникам сайт StayFriends.de (27%), портал собрал внушительную армию поклонников, его посетители немцы в возрасте за 40. Кстати в 2006 году в Германии была зарегистрирована еще одна социальная сеть wer-kennt-wen.de, но особой популярности у нее нет, всего 10% пользователей.
До последнего времени абсолютным лидером среди социальных сетей в Германии был Фейсбук, но в последнее время его «подвинул» Твиттер.
Долгое время немцы считали Твиттер своеобразной информационной средой для наркоманов, но теперь положение изменилось.
Вероятно, все дело в том, что все больше и больше любителей футбола заводят себе аккаунты на этом портале и именно это дало внушительную прибавку в 10 миллионов посещений. В тройку лидеров входит также Инстаграмм, а Гугл занимает почетное четвертое место.
Сети для работы и учебыВ Германии существует социальная сеть исключительно для профессиональных контактов Linkedin. В которой существуют определенные правила поведения. Все посетители должны быть предельно корректны и должны писать только о том, в чем точно уверены и под своим настоящим именем. И мнение, которые они высказывают являются только их личным мнением.
В некоторых немецких компаниях в договорах о найме присутствует пункт об общении в социальных сетях и неразглашении информации для сотрудников, имеющих аккаунты в Facebook и Twitter. Абсолютным табу являются непристойности, оскорбления и критика в отношении руководства компании и продукции фирмы.
Существует в Германии и популярная сеть StudiVZ, эта сеть распространена прежде всего среди учащейся и студенческой молодежи. 90% пользователей немецких социальных сетей в возрасте от 18 до 30 лет имеют несколько аккаунтов, а немцы старше 50 предпочитают какую-то одну сеть.
Существует и специальная социальная сеть для русскоговорящих немцев и выходцев из стран СНГ.
Ответственность и надежность, являющаяся характерной чертой немцев проявляется и в сфере знакомств через интернет. В Германии существует множество подобных сайтов на любой вкус. Каждая платформа ориентирована на определенного пользователя. Администраторы сайтов тщательно проверяют контактные данные, поэтому к такому виду услугам пользуются серьезные люди. Регистрация и большая часть услуг на сайте бесплатны.
Среди подобных сайтов есть те, которыми пользуются русскоязычные претенденты и те, кто свободно владеет русским языком. Есть те, регистрация на которых возможна с 16 лет. Огромной популярностью пользуется Паршип (parship) ,на нем зарегистрировано несколько миллионов человек. Тут предлагается регистрация после 80 тестовых вопросов, а партнеров подбирают по психологической совместимости. Размещение анкетных данных бесплатно, так же, как и прием писем, а вот чтобы ответить на них нужно заплатить определенную сумму. К такому типу сайтов относятся и Friendscout24, Darling, ElitePartner .
Подписывайтесь на обновления блога + получи бесплатно книгу с немецкими фразами, + подписывайся на YOU-TUBE канал .. с обучающими видео и видео о жизни в Германии.
Если Вам понравилась статья, поделитесь ею в соц.сети ниже (кнопочки)=) Возможно кому-нибудь еще она будет интересна и полезна. Заранее спасибо вам мои дорогие читатели!
Читайте также:
Всё, что надо знать про Start Deutsch A1 (старт дойч а1)!
Немецкое радио онлайн: радиостанции взрослым и детям 😉
Читаем книги на немецком языке: «Make me german» von Adam Fletcher
Немецкие социальные сети и сайты для переписки!
Немецкие словари онлайн: Подборка и обзор лучших электронных словарей по немецкому языку
Брак в Дании: Инструкция к заключению 😉
Немецкий Карточки Рекомендации: Карточки по изучению немецкого для начинающих
Жена немка, муж немец: Представление о национальных чертах характера немцев
Все про визы и вид на жительство ТУТ
Интересно почитать
Вконтакте
Google+
Одноклассники
Мой мир
Можно ли считать доказательствами сообщения в соцсетях?
Стороны судебного процесса, отстаивая свою правоту, все чаще апеллируют к информации, содержащейся в социальных сетях. Они обращают внимание судей на содержание переписки, фотографии и даже на факт нахождения в друзьях у оппонента определенных лиц. Разберемся, можно ли считать доказательством по делу информацию из социальных сетей.
Современный мир уже трудно представить без социальных сетей, позволяющих сделать общение людей друг с другом более доступным и комфортным. Появившись сравнительно недавно, данные средства коммуникаций смогли в значительной мере оттянуть на себя пользовательский трафик за счет возможности бесплатно обмениваться сообщениями, фотографиями, музыкой и видео. Соцсети начали завоевывать свою нишу и в юридической сфере. Выясним, как судьи относятся к ссылкам сторон на сообщения в социальных сетях.
Сфера использования
Пожалуй, активнее всех используют блоги и социальные сети судебные приставы. Они помогают собрать информацию о разыскиваемых должниках, месте их нахождения и роде занятий (п. 2.2 Методических рекомендаций по использованию сети Интернет в целях поиска информации о должниках и их имуществе (утв. ФССП России 30.11.2010 № 02-7)).
Банки, коллекторские агентства и иные кредиторы могут использовать социальные сети для того, чтобы склонить своих должников к погашению долгов. Для этого они могут прямо на странице должника в социальной сети разместить информацию о размере его долга, количестве дней просрочки и т.п. Некоторые даже пишут личные сообщения друзьям должника и размещают информацию в группах, в которых он состоит. Такая мера, конечно же, может оказаться безрезультатной, если должник не намерен платить в принципе. Однако она может и наоборот повлечь положительный эффект. Должник, обнаруживший такую информацию в соцсети, едва ли сможет потребовать ее опровержения и извинений от кредитора, каких-либо компенсаций и т.п. Если долг действительно не погашен, суд почти наверняка придет к выводу, что размещение подобных сведений не нарушает права должника (решение Головинского районного суда г. Москвы от 01.12.2014 по делу № 2-6038/14).
Транжирство недопустимо!
Как известно, в ходе судебных заседаний можно вести аудиозапись. Соответственно, своему доверителю представитель может передать аудиозаписи для оценки эффективности его действий и контроля за процессом. Кроме того, суд может также указать, что при наличии квалифицированного представителя истцу не обязательно тратить большие суммы на проезд к месту рассмотрения дела, проживание и т.п. Гораздо экономнее поддерживать связь, вести переговоры и давать указания представителю с помощью бесплатных интернет-ресурсов: Skype, FaceTime, Viber и др. (постановление Арбитражного суда Московского округа от 03.02.2016 № Ф05-9079/2013).
Друзья по социальной сети
Сведения о том, кто у кого числится в друзьях, иногда пытаются использовать нарушители ПДД как доказательство необъективности сотрудников автоинспекции. Например, один нарушитель посчитал, что его дело рассматривалось необъективно, поскольку инспектор ДПС и понятой состоят в друзьях в сети «Одноклассники». Суд с таким доводом не согласился. Сам по себе данный факт еще не говорит о том, что понятой необъективен (постановление Алтайского краевого суда от 12.12.2014 по делу № 4а-1003/2014).
Более того, нахождение в друзьях в социальной сети не свидетельствует даже о наличии дружеских отношений, если только нет совместных фотографий, из которых это становится очевидным. Так, при решении вопроса об объективности и беспристрастности судьи нижестоящего суда надзорная инстанция приняла во внимание и учла наличие фотографий с «Одноклассников», размещенных самим судьей, где он был запечатлен с истицей. Судья и истица являлись выпускниками одной школы и были зарегистрированы на личных страницах сайта как друзья. В связи с этим вышестоящий суд усомнился в беспристрастности судьи и отменил принятое им решение (постановление Президиума Рязанского областного суда от 22.11.2011 № 44-г-131).
Переписка и фотографии в сети
Распечатки из социальных сетей суд принимает к исследованию на общих основаниях. В заседании он может непосредственно изучить их содержание, однако такие доказательства должны отвечать требованиям относимости, допустимости и достоверности. Так, Тульский областной суд не стал отказывать в приобщении к материалам дела фотографий из сетей «Одноклассники» и «Vkontakte» в деле о вселении и нечинении препятствий в пользовании квартирой. Однако оценив их наряду с другими доказательствами, суд указал, что фотографии не свидетельствуют о постоянном проживании истца в спорной квартире, и отклонил иск (апелляционное определение Тульского областного суда от 11.10.2012 по делу № 33-2780).
Если распечатки из социальных сетей используются для подтверждения более значимых фактов, чем установление дружеских отношений, то с большей долей вероятности суд не примет их в качестве доказательств. Приведем показательный пример.
Судебная практика
Гражданин взял в банке кредит для своего друга, договорившись с ним о том, что тот купит квартиру и потом постепенно будет возвращать долг. Кредитные средства он получил, передал своему другу, тот купил квартиру, однако долг не вернул. Заемщик остался должен банку.
Ему не оставалось ничего другого, кроме как подать в суд на своего друга, купившего квартиру. Поскольку никаких доказательств передачи денег собственнику квартиры не нашлось, суд в иске отказал. В качестве доказательства он не принял переписку в социальной сети «Одноклассники», где ответчик признавал свою задолженность. Суд указал, что распечатка переписки не отвечает принципам достоверности, относимости и допустимости доказательств (апелляционное определение Хабаровского краевого суда от 28.11.2014 по делу № 33-7473/2014).
Суд не примет в качестве доказательства переписку в социальной сети и в других делах.
Судебная практика
Суд отклонил иск о взыскании платы за наем жилого помещения и коммунальные ресурсы, указав, что истец не представил никаких доказательств того, что ответчик действительно проживал в его квартире. Истец принес в суд неподписанный договор, который никакой силы не имел. Постановление об отказе в возбуждении уголовного дела суд не принял по формальной причине из-за того, что оно не было представлено в первой инстанции.
Суд также не принял представленную истцом распечатку из социальной сети «Одноклассники» со ссылкой на то, что она не позволяет установить относимость данного доказательства к спорным правоотношениям (определение Приморского краевого суда от 11.11.2014 по делу № 33-10008).
Подтверждение передачи денег
Если кто-то с помощью переписки в социальной сети пытается доказать факт передачи денег, ему можно лишь пожелать удачи. Как показывает практика, суды принимают во внимание только платежные документы (заявления о переводе денег, платежные поручения, выписки по счетам, расписки и др.). Подтвердить передачу денег свидетельскими показаниями тоже нельзя. Что касается переписки в социальной сети, то она может только усилить доказательственную базу, но уж никак не выступать единственным доказательством, которое суд оценит критически.
Тем более это касается случая, когда переписка носит сумбурный характер, и ее участники много о чем писали и обсуждали большое количество самых разнообразных вопросов. В такой ситуации суд может указать на то, что из представленной переписки в социальной сети вообще невозможно установить, о каких именно правоотношениях идет речь (апелляционное определение Нижегородского областного суда от 30.07.2013 по делу № 33-6574/2013).
Аккаунт может зарегистрировать кто угодно
Не секрет, что в социальной сети человек может зарегистрироваться под любыми, в том числе вымышленными, именем и фамилией, либо указав данные совершенно другого лица и даже разместив его фотографию. Никакой идентификации администратор сети не проводит. Сделать это невозможно хотя бы потому, что количество пользователей социальных сетей исчисляется миллионами. Администраторы сетей снимают с себя всю ответственность, указывая в пользовательском соглашении, что именно пользователи сами несут ответственность за достоверность указываемых данных.
В связи с этим невозможно достоверно утверждать, что, например, письма принадлежат конкретному человеку. Всегда существует риск того, что зарегистрированный в социальной сети аккаунт окажется фальшивым. Исключение составляет случай, когда ответчик по делу не отрицает, что аккаунт действительно его и что именно он писал те или иные письма и указывал в них определенные сведения. Этот факт может быть установлен, например:
- из обычной переписки с оппонентом или с третьими лицами;
- из ответа администратора социальной сети по запросу суда на вопрос о том, какой телефон был привязан к аккаунту;
- из информации о том, на чье имя была выпущена банковская карта, с которой оплачивались сервисы социальной сети, и др.
Когда нотариус не поможет
Участнику спора не поможет даже нотариальное заверение его переписки с оппонентом в социальной сети. Во-первых, сама информация о входящих и исходящих письмах сохраняется на сайте, если ее не удалять. В случае спора можно принести обычные распечатки и попросить суд непосредственно в заседании разрешить доступ к аккаунту, чтобы продемонстрировать переписку. Это делает обращение к нотариусу пустой тратой времени и денег.
Во-вторых, если иных доказательств у участника спора нет, а распечатка из социальных сетей – это все, чем он располагает, то ее нотариальное заверение уж точно не спасет. Суд такое доказательство просто отклонит со ссылкой на то, что оно хотя и достоверно (т.е. имеется нотариальное удостоверение), но не относимо и не допустимо.
Судебная практика
Суд обязал ответчика исполнить обязательства перед истцом по договору на осуществление фотосъемки свадебного торжества. В нарушение условий договора ответчик не передал истцу фотокнигу, которую обещал ему сделать.
Из представленной ответчиком переписки в социальных сетях, заверенной нотариусом, однозначно не следовало, что ответчик передал истцу конечный результат, включающий в себя цветокоррекцию, ретушь и т.п. Из переписки прямо следовало лишь то, что стороны обсуждали ход выполнения задания, но не факт передачи истцу готового результата работ. Поскольку иных допустимых и относимых доказательств ответчик со своей стороны не представил, суд удовлетворил иск (апелляционное определение Воронежского областного суда от 29.07.2014 № 33-3981).
Если есть другие доказательства
Совершенно по-другому будет обстоять дело, если помимо переписки в соцсети участник спора располагает иными доказательствами, которые подтверждают его позицию. В такой ситуации суд, вероятно, учтет содержание переписки при вынесении решения. Оно будет не главным в числе аргументов «за», однако, безусловно, усилит позицию, тем более, если процессуальный оппонент ее прямо не опровергает.
Судебная практика
Суд взыскал с ответчика неотработанный аванс по договору на проведение видеосъемки свадьбы, поскольку тот получил предоплату, но обязательства не выполнил. Суд взыскал с него сумму основного долга, неустойку и компенсацию морального вреда. При этом суд отклонил довод ответчика о том, что к спору нельзя было применять Закон РФ от 07.02.1992 № 2300-1 «О защите прав потребителей», поскольку он не занимался коммерческой деятельностью, а съемка видеоклипов для него было обычным хобби.
Этот довод опровергался выпиской из ЕГРИП, согласно которой ответчик был зарегистрирован в качестве предпринимателя. Одним из видов его деятельности было заявлено как раз «производство фильмов». Помимо этого, суд принял во внимание переписку истца и ответчика в социальной сети «Vkontakte», из которой прямо следовало, что ответчик проводил съемку свадеб за плату с 2011 г. Ответчик эту информацию не отрицал, объяснения по этому поводу дал сотруднику полиции при проведении в отношении него проверки по заявлению истца (апелляционное определение Верховного суда Республики Карелия от 07.10.2014 по делу № 33-3863/2014).
Выводы
Очевидно, что в судебном разбирательстве стороны должны использовать более весомые доказательства. Распечатку переписки в соцсетях и в мессенджерах можно использовать лишь как дополнительное (факультативное) доказательство. На ней нельзя основывать свои требования, поскольку она выполняет только вспомогательную функцию. При наличии других доказательств распечатка из социальных сетей может усилить позицию по делу. Если же кроме нее у участника спора больше ничего нет, то его шансы на успех будут призрачными.
«Сейчас спецслужбы также имеют возможность контролировать и проверять нашу переписку»
Роскомнадзор получил право проверять активность россиян в Интернете. Такое постановление подписал премьер-министр Дмитрий Медведев. Отмечается, что данные меры приняты в рамках антитеррористического пакета для защиты прав граждан. Генеральный директор Агентства разведывательных технологий «Р-Техно» Роман Ромачев ответил на вопросы ведущего «Коммерсантъ FM» Максима Митченкова.
Согласно новой норме, Роскомнадзор сможет контролировать действия пользователей в соцсетях, среди которых «Одноклассники» и «В контакте», а также в электронной почте, мессенджерах (например ICQ и Агент Mail.Ru), а также блог-платформах. В частности, ведомству разрешили устанавливать факты приема, передачи, доставки и обработки сообщений. Проверка будет проводиться только по запросу от правоохранительных органов.
— Поясните, пожалуйста, кто будет проводить проверку: компьютер или какие-то физические лица?
— Я так понимаю, что будет выделен некий штат сотрудников, которые будут проводить проверку. Мне не совсем понятна функция этих людей, поскольку сейчас правоохранительные органы и спецслужбы также имеют возможность контролировать и проверять нашу переписку. Сейчас у нас должен появиться еще некий посредник, который так же, как и правоохранительные органы и спецслужбы, может приторговывать этой информацией налево.
— А что это будет за посредник, можете пояснить?
— Роскомнадзор, это некий посредник между правоохранительными органами.
— Сначала Роскомнадзор будет проверять переписку, и, если будут какие-то подозрительные данные выявлены, будет передавать уже в МВД?
— Совершенно верно, причем закон гласит, что он будет проводить проверки по требованию МВД и спецслужб, хотя повторюсь, что такие возможности сейчас есть у МВД и спецслужб — проверять нашу почту. Непонятно, зачем дубляж такой необходим.
— А что будет искать Роскомнадзор?
— Я предполагаю, что некую информацию, которая может содержать либо информацию о планируемом преступлении, либо о каких-то незаконных действиях, то есть некое предупреждение и пресечение преступлений.
— Вы говорите, что есть такая вероятность, что будут искать все, что может заинтересовать ведомства и каких-то частных людей?
— Совершенно верно, я не удивлюсь, что через какое-то время появится некий игрок на черном рынке, который будет приторговывать этой информацией, поскольку ни для кого не секрет, что некоторые нечестные сотрудники правоохранительных органов торгуют сейчас перепиской, появится еще один дополнительный игрок.
— Как-то контролировать этот процесс можно?
— Контролировать этот процесс можно, но затруднительно, поскольку все упирается в человеческий фактор, так или иначе нечестные сотрудники могут получить доступ к вашей переписке и продавать.
— Проверка будет проводиться только по запросу правоохранительных органов, или, например, сотрудники Роскомнадзора, которые имеют доступ к таким возможностям, смогут это делать в любое время?
— Это несложно — сделать некий запрос в правоохранительные органы и приторговывать информацией по запросу правоохранительных органов. Но если у вас нет такой бумажки, то со всей мощностью Роскомнадзора и со всей компетенцией и возможностями можно получить доступ к вашей переписке без всякой бумажки от правоохранительных органов.
— Так же можно бесконечно искать какие-то данные, какую-то информацию, которая может пригодиться. Сам процесс вы можете описать? Это поиск по каким-то ключевым словам, или как все это происходит?
— Я так понимаю, что сейчас правоохранительные органы могут получить доступ к вашей переписке, зная ваш email либо аккаунт, и они, грубо говоря, могут просматривать все, что им необходимо, не какое-то ключевое слово, а конкретного человека просматривать. В данном случае с Роскомнадзором так же получится, что они будут отправлять запрос с просьбой проверить почту либо переписку Иванова Ивана Ивановича, и те будут работать по конкретному запросу, по конкретной фамилии, по конкретным каким-то словам ключевым. Функция на Роскомнадзор пока не наложена, а именно по конкретной персоне.
— А что касается людей, которые находятся за пределами России, физические лица и компании, их можно будет проверить или нет?
— Если они зарегистрированы в каких-то российских серверах, социальных сетях либо российских почтовых сервисах, то можно будет также проводить контроль, поскольку эти сервисы работают в юрисдикции России.
— Называли в этом постановлении мы уже такие сети, как «Одноклассники», «В контакте». Facebook туда не попадает, получается?
— Конечно, поскольку это российские социальные сети, которые по закону России должны размещать персональные данные не территории России, они полностью под нашей российской юрисдикцией.
— Вполне возможно, что будут какие-то дополнительные законы о переносе серверов на территорию России?
— Такие законы уже есть. Сейчас все наши почтовые сервисы, сервисы социальных сетей так или иначе переносятся на территорию России.
— Этим и занимаются?
— Да.
— А в случае утечек, про которые мы с вами говорили ранее, возможно ли как-то привлечь к ответственности виновных и лиц, которые эту утечку могут совершить?
— Это возможно, но крайне сложно, поскольку вы как добропорядочный гражданин, не будете знать, вас никто не проинформирует, что в отношении вас проводится какая-то негласная легальная проверка. Если такой факт всплывет внутри ведомства, то, возможно, будут какие-то последствия, но вряд ли дойдет до уголовного наказания, скорее всего, человека оштрафуют и уволят, но посадить не посадят, поскольку никто не захочет выносить сор из избы.
— А по-хорошему я даже не узнаю, что мои данные проверяли, и что была какая-то утечка?
— Совершенно верно, все это будет делаться втемную, и вас никто не проинформирует.
ИНТЕГРАЦИЯ СОЦИАЛЬНЫХ СРЕДСТВ В ДИСТАНЦИОННОЕ ОБУЧЕНИЕ
В последние годы развитие информационных и коммуникационных технологий сделало использование Интернета естественной частью повседневной жизни. Особенно с революцией Web 2.0 пользователи Интернета оказались в интерактивной среде. Люди перешли от позиции пассивного наблюдателя к активному участнику и получили виртуальную среду, в которой они могут создавать, делиться контентом и вмешиваться в него. В самом широком смысле социальные сети определяются как веб-сайты, основанные на сети 2.0, также позволяет социальное взаимодействие, формирование сообществ и сотрудничество (Акар, 2010: 17). Веб-сайты или приложения, которые ценятся за активное участие и взаимодействие между пользователями, можно определить как социальные сети. Веб-сайт или приложение можно охарактеризовать как социальные сети, если они позволяют создавать пользовательский контент, отдельных пользователей / участников и обеспечивают взаимодействие между пользователями.
По сравнению с традиционными СМИ, социальные сети способствуют двустороннему общению между пользователями. Кроме того, социальные сети экономически эффективны по сравнению с традиционными СМИ, такими как газеты и телевидение, с точки зрения публикации информации и доступа к ней.Также доступ к социальным сетям открыт для всех. Пользователи, которых не устраивает контент, предлагаемый традиционными СМИ, создают основу социальных сетей, создавая свой собственный контент (Büyükşener, 2009). Использование платформ, в том числе блогов; социальные сети, такие как Facebook, Myspace и Friendfeed; профессиональные сети, такие как LinkedIn; сообщества обмена контентом, такие как Youtube и Flickr; такие сайты, как Википедия; форумы и комментарии на новостных сайтах становятся широко распространенными день ото дня и продолжают находить новые области применения.
Интерактивный характер социальных сетей также может иметь некоторые преимущества для дистанционного обучения. Приложения дистанционного обучения на основе технологий, которые нацелены на охват большой аудитории, становятся более сложными и эффективными, когда возможности общения и взаимодействия увеличиваются. При надлежащей интеграции в онлайн-класс социальные сети могут предложить новаторский опыт обучения. Благодаря широкому распространению различных инструментов социальных сетей преподаватели могут разрабатывать творческие учебные мероприятия в режиме онлайн.С другой стороны, онлайн-сотрудничество становится намного проще, когда ему способствуют технологии социальных сетей. Благодаря творческой интеграции инструментов социальных сетей в класс учащиеся могут больше участвовать в учебном процессе. Одно из важнейших преимуществ использования социальных сетей в дистанционном образовании — это помощь онлайн-учащимся в меньшей изоляции. С развитием технологий социальных сетей дистанционное образование будет постоянно развиваться в соответствии с этой тенденцией.
Разнообразие платформ, принятых в качестве социальных сетей, влечет за собой различные предложения и обсуждения о том, какую платформу можно использовать для каких целей в образовательном процессе.Это исследование направлено на разъяснение использования социальных сетей в дистанционном образовании с учетом примеров из практики.
Лаборатория тематического моделирования и анализа корреспонденции (с результатами)
Структура скрипта следующая:
1. Simple CA: простой и понятный анализ соответствий.
2. Разработайте диагностику и визуализацию. Для тех же данных добавьте инструменты диагностики и более сложные визуализации.
3. Добавьте дополнительные данные: добавьте к анализу третью дополнительную категорию.
Данные, используемые для этой части лаборатории, получены из тематической модели по всей выборке из 53 709 рефератов диссертаций. Тематические загрузки документов суммируются по двум нашим переменным: меткам и темам. Просмотрите файл LAB1_TM_RL_CT.txt (после его загрузки, см. Ниже), чтобы получить представление о структуре данных.
Нам нужны эти пакеты:
«Ca» для анализа соответствия
«FactoMineR» для анализа соответствий (да, они оба нам нужны)
«Vcd» для обработки категориальных данных
«Gplots» для визуализации
«Plotly» для еще большей визуализации
«Статистика» для кластерного анализа
«Factoextra» для диагностики и визуализации результатов
«CAinterprTools» для диагностики и визуализации результатов
«CAinterprTools» и «factoextra» доступны через Github, поэтому нам понадобятся «devtools» для их получения.Вот так:
Простой CA
# Очистить рабочее пространство:
rm (список = ls ())
# Загрузить пакеты:
библиотека ("ca")
библиотека ("FactoMineR")
библиотека ("vcd")
библиотека ("графики")
библиотека ("сюжетно")
библиотека ("статистика")
библиотека ("factoextra")
библиотека ("CAinterprTools")
# ПЕРВЫЙ РАУНД
# Установить рабочий каталог, например, "setwd", а затем получить данные "LAB1_TM_RL_CT.txt":
mydata <- read.table ("LAB1_TM_RL_CT.txt", header = TRUE)
# Первый упрощенный раунд:
рез.ca <- CA (mydata, graph = FALSE)
печать (res.ca)
## ** Результаты анализа соответствия (CA) **
## Строчная переменная имеет 25 категорий; переменная столбца имеет 34 категории
## Хи-квадрат независимости двух переменных равен 21771,99 (p-значение = 0).
## * Результаты доступны в следующих объектах:
##
## имя описание
## 1 "$ eig" "собственные значения"
## 2 "$ col" "результаты для столбцов"
## 3 "$ col $ corre" "координаты.для колонн »
## 4 "$ col $ cos2" "cos2 для столбцов"
## 5 "$ col $ contrib" "вклады столбцов"
## 6 "$ row" "результаты для строк"
## 7 "$ row $ corre" "координаты для строк"
## 8 "$ row $ cos2" "cos2 для строк"
## 9 "$ row $ contrib" "вклады строк"
## 10 "$ call" "сводка вызываемых параметров"
## 11 "$ call $ marge.col" "веса столбцов"
## 12 "$ call $ marge.ряд "" веса рядов "
# Посмотрите в R,
# nb.dec: количество выводимых десятичных знаков
# nbelements: количество записываемых переменных строки / столбца. Чтобы иметь все элементы, используйте nbelements = Inf.
# ncp: количество размеров для печати
сводка (res.ca, nb.dec = 2, nbelements = 5, ncp = 3)
##
## Вызов:
## CA (X = mydata, graph = FALSE)
##
## Хи-квадрат независимости двух переменных равен 21771.99 (значение p = 0).
##
## Собственные значения
## Размер 1 Размер 2 Размер 3 Размер 4 Размер 5 Размер 6 Размер 7
## Дисперсия 0,14 0,07 0,06 0,04 0,03 0,02 0,01
##% вар. 32,59 16,50 13,96 8,36 5,99 4,59 3,24
## Совокупный% вар. 32,59 49,08 63,04 71,40 77,39 81,98 85,22
## Разм.8 Разм.9 Разм.10 Разм.11 Разм.12 Разм.13 Разм.14
## Дисперсия 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0.01 0,00
##% вар. 2,79 2,59 1,84 1,75 1,51 1,20 0,80
## Совокупный% вар. 88,02 90,61 92,45 94,19 95,70 96,90 97,70
## Разм.15 Разм.16 Разм.17 Разм.18 Разм.19 Разм.20 Разм.21
## Дисперсия 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
##% вар. 0,75 0,48 0,36 0,26 0,19 0,15 0,06
## Совокупный% вар. 98,45 98,93 99,29 99,55 99,73 99,88 99,94
## Тусклый.22 Разм.23 Разм.24
## Дисперсия 0,00 0,00 0,00
##% вар. 0,04 0,02 0,00
## Совокупный% вар. 99,97 100,00 100,00
##
## Ряды (5 первые)
## Iner * 1000 Разм.1 ctr
## SBS__Sociology | 3.44 | -0,01 0,06
## H__Languages__Socities_and_Cultures | 13,63 | 0,13 0,76
## SBS__Social_and_Developmental_Psychology | 27.43 | -0,54 12,18
## H__History | 46,74 | 0,99 24,71
## SBS__Clinical_Psychology | 27.97 | -0,72 11,51
## cos2 Dim.2 ctr cos2
## SBS__Sociology 0.02 | -0,05 2,12 0,43
## H__Languages__Socities_and_Cultures 0.08 | 0,23 4,66 0,24
## SBS__Social_and_Developmental_Psychology 0.61 | 0,11 1.04 0,03
## H__History 0.73 | 0,04 0,06 0,00
## SBS__Clinical_Psychology 0.57 | 0,09 0,33 0,01
## Разм.3 ctr cos2
## SBS__Sociology | 0,01 0,13 0,02 |
## H__Languages__Socities_and_Cultures | 0,09 0,97 0,04 |
## SBS__Social_and_Developmental_Psychology | 0,22 4,74 0,10 |
## H__History | 0.04 0,08 0,00 |
## SBS__Clinical_Psychology | 0,41 8,88 0,19 |
##
## Столбцы (первые 5)
## Iner * 1000 Разм.1 ctr
## LIFE_COURSE | 0,55 | 0,02 0,01
## SOCIOLOGY_OF_DEVIANCE | 18,55 | -0,55 6,11
## SOCIOLOGY_OF_RACE | 2.94 | 0,07 0,07
## МЕДИЦИНСКАЯ_СОЦИОЛОГИЯ | 20.91 | -0,32 1,49
## CHILD_DEVELOPMENT | 15.16 | -0,51 6,61
## cos2 Dim.2 ctr cos2
## LIFE_COURSE 0.02 | -0,11 0,46 0,58
## SOCIOLOGY_OF_DEVIANCE 0.45 | 0,04 0,07 0,00
## SOCIOLOGY_OF_RACE 0.03 | 0,22 1,34 0,32
## МЕДИЦИНСКАЯ_СОЦИОЛОГИЯ 0.10 | -0,34 3.32 0,11
## CHILD_DEVELOPMENT 0.60 | 0,15 1,20 0,06
## Разм.3 ctr cos2
## LIFE_COURSE | 0,01 0,00 0,00 |
## SOCIOLOGY_OF_DEVIANCE | 0,42 8,49 0,27 |
## SOCIOLOGY_OF_RACE | -0,04 0,05 0,01 |
## МЕДИЦИНСКАЯ_СОЦИОЛОГИЯ | 0,35 4,07 0,12 |
## CHILD_DEVELOPMENT | 0.05 0,16 0,01 |
# позволяет построить результат:
fviz_ca_biplot (res.ca)
# и улучшить вид ..:
fviz_ca_biplot (res.ca, col.row = "orange", col.col = "steelblue") +
theme_minimal ()
ВОПРОС
- Как вы интерпретируете эти размеры?
- Как вы думаете, что они означают и как бы вы охарактеризовали их как результаты?
# То же, но ярлыки и темы отдельно..:
fviz_ca_row (res.ca, col.row = "оранжевый", shape.row = 1) +
theme_minimal ()
fviz_ca_col (res.ca, col.col = "steelblue", shape.row = 1) +
theme_minimal ()
# Экспортируйте результаты, добавив «файл» (лучше всего в txt-формате) и включив все элементы (смените на «Inf»):
сводка (res.ca, nb.dec = 2, nbelements = Inf, ncp = 3, file = "result_round1.txt")
# Выполнено!
Детальная диагностика и визуализация
# ВТОРОЙ РАУНД
# Второй, чуть более сложный раунд:
# Давайте сделаем это правильно, все те же данные
# Начнем с более внимательного изучения статистики chisq и собственных значений:
# Давайте посмотрим на так называемую трассировку (сумму собственных значений)
# который показывает, какая часть дисперсии зафиксирована в исходной таблице два на два:
eig <- get_eigenvalue (рез.ок)
trace <- sum (eig $ собственное значение)
трассировка
## [1] 0,4236834
# отлично ...
# Статистика хи-квадрат
chi2 <- трассировка * сумма (as.matrix (mydata))
chi2
## [1] 21771,99
# Это важно (т.е. взаимосвязаны ли строки и столбцы?)
# Степени свободы:
df <- (nrow (mydata) - 1) * (ncol (mydata) - 1)
df
## [1] 792
# P-значение:
pval <- pchisq (chi2, df = df, нижний.хвост = ЛОЖЬ)
пвал
## [1] 0
# p-value в основном нулевое, так что в случае с нашими данными все в порядке. Но мы хотим знать,
# взаимосвязанность также достаточно велика, чтобы о ней заботиться.
# Общепринятая мера "размера" взаимосвязи - это sqrt общей трассы.
# Если ниже 0,2, мы не можем ничего сказать о наших данных, и мы должны прервать или реструктурировать наше исследование.
cor.coef <- sqrt (трассировка)
cor.coef
## [1] 0.6509097
# Хорошо, все в порядке. Учитывая тот факт, что две переменные связаны, сколько измерений
# нам нужно правильно зафиксировать и отобразить эту взаимосвязь? Начнем с рассмотрения собственных значений для каждого измерения:
собственные значения <- get_eigenvalue (res.ca)
голова (круглая (собственные значения, 2))
## собственное значение variance.percent cumulative.variance.percent
## Разм.1 0,14 32,59 32,59
## Тусклый.2 0,07 16,50 49,08
## Разм.3 0,06 13,96 63,04
## Разм.4 0,04 8,36 71,40
## Разм.5 0,03 5,99 77,39
## Размер 6 0,02 4,59 81,98
# При первом осмотре модель работает не очень хорошо, нам нужны три измерения, чтобы
# объясняют более 50% трассировки.# Однако, учитывая высокое значение трассировки, мы все еще в порядке даже с двумерным решением.
# Можем ли мы быть более строгими в этом отношении?
# Давайте отобразим собственные значения, стиль графика scree:
fviz_screeplot (res.ca)
# Давайте применим правило усреднения, т. Е. Включим только те измерения, которые объясняют больше данных, чем средний размер, [например: 1 / (34-1)].
aver.rule (mydata)
# Таким образом, правило среднего переоценивает количество жизнеспособных измерений...
# Как насчет теста Малинво? Этот последовательный тест проверяет значимость
# оставшихся измерений после выбора первых k.
Малинво (mydata)
## Размер K Собственное значение Значение хи-квадрат df p
## [1,] 0 1 1.380719e-01 21771.9 792 0,000000
## [2,] 1 2 6.988721e-02 14676.833023 736 0,000000
## [3,] 2 3 5.912926e-02 11085.510650 682 0,000000
## [4,] 3 4 3.540051e-02 8047.011411 630 0,000000
## [5,] 4 5 2.539022e-02 6227.870937 580 0,000000
## [6,] 5 6 1.944857e-02 4923.133153 532 0,000000
## [7,] 6 7 1.373788e-02 3923.721548 486 0,000000
## [8,] 7 8 1.183939e-02 3217.767588 442 0,000000
## [9,] 8 9 1.098634e-02 2609.371870 400 0,000000
## [10,] 9 10 7.798590e-03 2044.812296 360 0,000000
## [11,] 10 11 7.393798e-03 1644.062964 322 0,000000
## [12,] 11 12 6.388752e-03 1264.114877 286 0,000000
## [13,] 12 13 5.086631e-03 935.813483 252 0.000000
## [14,] 13 14 3.382218e-03 674.424706 220 0,000000
## [15,] 14 15 3.171794e-03 500.621301 190 0,000000
## [16,] 15 16 2.019720e-03 337.631027 162 0.000000
## [17,] 16 17 1.533044e-03 233.842832 136 0.000000
## [18,] 17 18 1.093068e-03 155.063690 112 0,004430
## [19,] 18 19 7.878105e-04 98.893740 90 0.244606
## [20,] 19 20 6.225466e-04 58.410203 70 0.837020
## [21,] 20 21 2.519994e-04 26.419146 52 0.998796
## [22,] 21 22 1.548279e-04 13.469551 36 0.999769
## [23,] 22 23 8.651542e-05 5.513348 22 0.999857
## [24,] 23 24 2.077445e-05 1.067545 10 0.999768
# К сожалению, эмпирические тесты показали, что количество измерений
# завышены, так как общая сумма таблицы увеличивается с тестом Малинво.# Это, безусловно, верно в нашем случае.
# Мы также можем изучить значение измерений с помощью тестов на перестановку.
# Это можно сделать для любой пары возможных размеров, обычно начиная с 1,2,
# затем 3,4 и так далее. Наши размеры значительны до (но не включая) 24-го измерения,
# так что это не дает нам никаких указаний:
sig.dim.perm (mydata, 23,24)
## [1] «Предполагается, что итерации займут 6,49 минуты."
## [1] «R не находится в интерактивном () режиме. Будут проводиться тесты на основе повторной выборки. Обратите внимание на индикатор выполнения».
## ================================================ ===========================
## [1] "значение p dim 23 = 0,002"
## [1] "p значение dim 24 = 0,559"
# ЗАКЛЮЧЕНИЕ: Вернитесь к графику осыпи и выберите 2- или 3-мерное решение.
# Пока что мы изучаем качество всей модели.# Нам также необходимо оценить каждый объект (в нашем случае каждую тему и каждую метку)
# Мы посмотрим на КОСИНУС и ВКЛАД.
# Общий ВКЛАД (ctr) строки при объяснении вариаций, сохраненных Dim.1 и Dim.2,
# рассчитывается следующим образом: (C1 * Eig1) + (C2 * Eig2),
# где C1 и C2 - вклад строки в размерности 1 и 2,
# соответственно. Eig1 и Eig2 - собственные значения размерностей 1 и 2 соответственно.
# Качество представления строк на факторной карте называется
# КВАДРАТНЫЙ КОСИНУС (cos2) или КВАДРАТНЫЕ КОРРЕЛЯЦИИ.# Cos2 измеряет степень связи между строками / столбцами и определенной осью.
# Значения ctr и cos2 включены в вывод (см. выше),
# но мы также можем их визуализировать.
# Во-первых, давайте посмотрим, как влияют на размеры строки и coumns.
# Мы можем сравнить каждый единичный вклад со средним вкладом
# чтобы понять, какие темы / ярлыки имеют значение и в каком измерении.
# ctr для строк (меток) ..:
fviz_contrib (рез.ca, choice = "row", axes = 1)
fviz_contrib (res.ca, choice = "row", axes = 2)
fviz_contrib (res.ca, choice = "row", axes = 3)
fviz_contrib (res.ca, choice = "row", axes = 1: 3)
# и для столбцов (топиков) ..:
fviz_contrib (res.ca, choice = "col", axes = 1)
fviz_contrib (res.ca, choice = "col", axes = 2)
fviz_contrib (рез.ca, choice = "col", axes = 3)
fviz_contrib (res.ca, choice = "col", axes = 1: 3)
# cos2 для строк (меток) ..:
fviz_cos2 (res.ca, choice = "row", axes = 1: 2)
fviz_cos2 (res.ca, choice = "row", axes = 1: 3)
# выглядит так
fviz_ca_row (res.ca, col.row = "cos2") +
scale_color_gradient2 (low = "белый", mid = "оранжевый",
high = "darkred", midpoint = 0.5) + theme_minimal ()
# и для столбцов (топиков) ..:
fviz_cos2 (res.ca, choice = "col", axes = 1: 2)
fviz_cos2 (res.ca, choice = "col", axes = 1: 3)
# выглядит так
fviz_ca_col (res.ca, col.col = "cos2") +
scale_color_gradient2 (low = "белый", mid = "голубой",
high = "темно-синий", midpoint = 0,5) + theme_minimal ()
# Теперь вместе:
fviz_ca_biplot (рез.ca, col.row = "cos2", col.col = "cos2") +
scale_color_gradient2 (low = "white", mid = "steelblue", high = "darkblue", midpoint = 0,5) +
theme_minimal ()
# Выглядит нормально, хотя и не идеально! Опять же, это реальные данные.
# Поскольку здесь возможно 3 измерения (судя по графику осыпи), давайте визуализируем их вместе:
# Файл "LAB2_CAResult.txt" - это просто файл, который мы экспортировали выше с предельными значениями.
# ("мв", т.е.е. суммы строк и столбцов) и сумма cos2 для d1-3.
ca_res <- read.table ("LAB2_CAResult.txt", header = TRUE)
сводка (ca_res)
## объект d1 d2
## B__Business: 1 мин. : -0,71679 Мин. : -0,76267
## c01LifeCourse: 1 1-й квартал :-0.33100 1-й квартал :-0.20198
## c02SociologyOfDeviance: 1 Медиана: -0,01385 Медиана: 0,04293
## c03SociologyOfRace: 1 Среднее значение: 0.03038 Среднее значение: 0,06320
## c04 Медицинская социология: 1-й квартал: 0,28437 3-й квартал: 0,22376
## c05ChildDevelopment: 1 Макс. : 1.17557 Макс. : 1.36793
## (Другое): 53
## d3 mv cos2 twodcos2
## Мин. : -1.00760 Мин. : 269,9 Мин. : 0,1200 Мин. : 0,0500
## 1-й квартал :-0.14124 1-й квартал: 947,5 1-й квартал:0.3500 1-й квартал:0.2600
## Медиана: 0.01790 Медиана: 1241,6 Медиана: 0,5900 Медиана: 0,4200
## Среднее значение: -0,02575 Среднее значение: 1741,9 Среднее значение: 0,5612 Среднее значение: 0,4415
## 3-й квартал: 0,14195 3-й квартал: 1670,8 3-й квартал:0.7500 3-й квартал:06200
## Максимум. : 0,77119 Макс. : 26763,4 Макс. : 0,9700 Макс. : 0,8600
##
plot_ly (ca_res, x = d1, y = d2, z = d3, text = paste ("Object:", object), type = "scatter3d", mode = "markers", color = cos2, colors = "RdPu ", размер = mv, непрозрачность = cos2)
# Размер определяется mv, таким образом, представляя накопленную загрузку каждой темы / ярлыка
# (я.е. его важность в ТМ).
# Цвет представляет cos2 (качество подгонки): светлый = плохой, темный = хороший.
ВОПРОС
Давайте на мгновение остановимся и рассмотрим CA как аналитический инструмент. Обратите внимание, что многие ярлыки и темы, которые выделяются в тематической модели, имеют низкие значения cos2.
- Почему?
- Как мы можем понять это применительно к социологическому интересу Бурдье?
# Лучше всего экспортировать как веб-страницу.# Вернемся к двумерному представлению, используя cos2 только для первых двух измерений:
plot_ly (ca_res, x = d1, y = d2, text = paste ("Object:", object),
mode = "markers", color = twodcos2, colors = "RdPu", size = mv, opacity = twodcos2)
Добавить дополнительные данные
# ТРЕТИЙ РАУНД
# Можем ли мы ввести дополнительную переменную? Да, в CA это можно сделать с помощью ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ КАТЕГОРИЙ (sc).
# sc включены в наше решение, не затрагивая исходное пространство или расположение тем и меток.# Мы будем использовать авторский унив. принадлежность (учреждение) как дополнительная категория.
# Накопленные нагрузки / учреждения добавляются как дополнительные строки в нашем наборе данных в файле "LAB3_TMSupLarge.txt".
mydataSUP <- read.table ("LAB3_TMSupLarge.txt", header = TRUE)
# запускаем ca как раньше, но указываем дополнительные строки:
ressup.ca <- CA (mydataSUP, row.sup = 26: 152, col.sup = NULL,
график = ЛОЖЬ)
печать (ressup.ca)
## ** Результаты анализа соответствия (CA) **
## Строчная переменная имеет 25 категорий; переменная столбца имеет 34 категории
## Хи-квадрат независимости двух переменных равен 21771.99 (значение p = 0).
## * Результаты доступны в следующих объектах:
##
## имя описание
## 1 "$ eig" "собственные значения"
## 2 "$ col" "результаты для столбцов"
## 3 "$ col $ corre" "координаты столбцов"
## 4 "$ col $ cos2" "cos2 для столбцов"
## 5 "$ col $ contrib" "вклады столбцов"
## 6 "$ row" "результаты для строк"
## 7 "$ row $ corre" "координаты.для рядов "
## 8 "$ row $ cos2" "cos2 для строк"
## 9 "$ row $ contrib" "вклады строк"
## 10 "$ row.sup $ corre" "координаты дополнительных строк"
## 11 "$ row.sup $ cos2" "cos2 для дополнительных строк"
## 12 "$ call" "сводка вызываемых параметров"
## 13 "$ call $ marge.col" "веса столбцов"
## 14 "$ call $ marge.row" "веса строк"
сводка (ressup.ca, nb.dec = 2, nbelements = 5, ncp = 3)
##
## Вызов:
## CA (X = mydataSUP, строка.sup = 26: 152, col.sup = NULL, graph = FALSE)
##
## Хи-квадрат независимости двух переменных равен 21771,99 (p-значение = 0).
##
## Собственные значения
## Размер 1 Размер 2 Размер 3 Размер 4 Размер 5 Размер 6 Размер 7
## Дисперсия 0,14 0,07 0,06 0,04 0,03 0,02 0,01
##% вар. 32,59 16,50 13,96 8,36 5,99 4,59 3,24
## Совокупный% вар. 32,59 49,08 63,04 71,40 77,39 81,98 85,22
## Тусклый.8 Размер 9 Размер 10 Размер 11 Размер 12 Размер 13 Размер 14
## Дисперсия 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,00
##% вар. 2,79 2,59 1,84 1,75 1,51 1,20 0,80
## Совокупный% вар. 88,02 90,61 92,45 94,19 95,70 96,90 97,70
## Разм.15 Разм.16 Разм.17 Разм.18 Разм.19 Разм.20 Разм.21
## Дисперсия 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
##% вар. 0,75 0,48 0,36 0,26 0,19 0.15 0,06
## Совокупный% вар. 98,45 98,93 99,29 99,55 99,73 99,88 99,94
## Разм.22 Разм.23 Разм.24
## Дисперсия 0,00 0,00 0,00
##% вар. 0,04 0,02 0,00
## Совокупный% вар. 99,97 100,00 100,00
##
## Ряды (5 первые)
## Iner * 1000 Разм.1 ctr
## SBS__Sociology | 3.44 | -0,01 0,06
## H__Languages__Socities_and_Cultures | 13.63 | 0,13 0,76
## SBS__Social_and_Developmental_Psychology | 27,43 | -0,54 12,18
## H__History | 46,74 | 0,99 24,71
## SBS__Clinical_Psychology | 27.97 | -0,72 11,51
## cos2 Dim.2 ctr cos2
## SBS__Sociology 0.02 | -0,05 2,12 0,43
## H__Languages__Socities_and_Cultures 0.08 | 0,23 4.66 0,24
## SBS__Social_and_Developmental_Psychology 0.61 | 0,11 1,04 0,03
## H__History 0.73 | 0,04 0,06 0,00
## SBS__Clinical_Psychology 0.57 | 0,09 0,33 0,01
## Разм.3 ctr cos2
## SBS__Sociology | 0,01 0,13 0,02 |
## H__Languages__Socities_and_Cultures | 0,09 0,97 0,04 |
## SBS__Social_and_Developmental_Psychology | 0.22 4,74 0,10 |
## H__History | 0,04 0,08 0,00 |
## SBS__Clinical_Psychology | 0,41 8,88 0,19 |
##
## Столбцы (первые 5)
## Iner * 1000 Разм.1 ctr
## LIFE_COURSE | 0,55 | 0,02 0,01
## SOCIOLOGY_OF_DEVIANCE | 18,55 | -0,55 6,11
## SOCIOLOGY_OF_RACE | 2.94 | 0,07 0,07
## МЕДИЦИНСКАЯ_СОЦИОЛОГИЯ | 20.91 | -0,32 1,49
## CHILD_DEVELOPMENT | 15.16 | -0,51 6,61
## cos2 Dim.2 ctr cos2
## LIFE_COURSE 0.02 | -0,11 0,46 0,58
## SOCIOLOGY_OF_DEVIANCE 0.45 | 0,04 0,07 0,00
## SOCIOLOGY_OF_RACE 0.03 | 0,22 1.34 0,32
## МЕДИЦИНСКАЯ_СОЦИОЛОГИЯ 0.10 | -0,34 3,32 0,11
## CHILD_DEVELOPMENT 0.60 | 0,15 1,20 0,06
## Разм.3 ctr cos2
## LIFE_COURSE | 0,01 0,00 0,00 |
## SOCIOLOGY_OF_DEVIANCE | 0,42 8,49 0,27 |
## SOCIOLOGY_OF_RACE | -0,04 0,05 0,01 |
## МЕДИЦИНСКАЯ_СОЦИОЛОГИЯ | 0.35 4.07 0.12 |
## CHILD_DEVELOPMENT | 0,05 0,16 0,01 |
##
## Дополнительные строки (первые 5)
## Разм.1 cos2 Разм.2
## Michigan_State_University | -0,09 0,11 | -0,09
## Калифорнийский университет, Беркли | 0,41 0,78 | -0,02
## The_University_of_Wisconsin _-_ Мэдисон | 0,18 0,25 | -0,20
## The_University_of_Texas_at_Austin | -0.01 0,00 | 0,08
## University_of_Michigan | 0,11 0,16 | -0,05
## cos2 Разм.3 cos2
## Michigan_State_University 0.13 | -0,03 0,01 |
## University_of_California, _Berkeley 0.00 | 0,03 0,00 |
## The_University_of_Wisconsin _-_ Madison 0.30 | -0,08 0,05 |
## The_University_of_Texas_at_Austin 0.20 | -0,01 0,00 |
## Мичиганский_университет 0.03 | 0,02 0,01 |
# Обратите внимание, что наша изначальная душа не повреждена, дополнительные категории (т.е. институты)
# добавлять только интерпретирующую информацию.
# Экспорт результатов:
сводка (ressup.ca, nb.dec = 2, nbelements = Inf, ncp = 3, file = "result_round3.txt")
# и нарисуйте их:
fviz_ca_biplot (ressup.ca, col.row = "orange", col.col = "steelblue", col.row.sup = "lightgrey") +
theme_minimal ()
# Не интересно смотреть... Можем ли мы улучшить представление?
# Начнем с кластеризации исходных объектов (тем / меток) на карте на основе их оценок в d1-3.
# Нам нужны данные оценки, расположенные в 1 столбце для каждого измерения, и нам это нужно в 3-х И 2-х мерной версии.
# Загрузить "LAB4_Clus3D.txt":
scores3 <- read.table ("LAB4_Clus3D.txt", header = TRUE)
# и "LAB5_Clus2D.txt":
scores2 <- read.table ("LAB5_Clus2D.txt", header = TRUE)
# Иерархическая кластеризация на основе евклидовых расстояний,
# минимизация общей дисперсии внутри кластера (метод Уорда)
# Сначала для трехмерного решения
d <- dist (scores3, method = "euclidean") # создаем матрицу расстояний
fit <- hclust (d, method = "ward.D ") # соответствуют расстояниям
plot (fit) # отобразить дендрограмму. На мой взгляд, это решение на 5 или 6 кластеров.
groups <- cutree (fit, k = 6) # разрезать дерево на 6 кластеров
# рисуем дендрограмму с красными границами вокруг 6 кластеров
rect.hclust (fit, k = 6, border = "red")
## SBS: Социология
## 1
## H: Языки, общества и культуры
## 1
## SBS: Социальная и развивающая психология
## 2
## H: История
## 3
## SBS: Клиническая психология
## 2
## HS: Сестринское дело
## 2
## SBS: PublicAffairsPublicPolicyandPlanning
## 4
## Эд: Специальное образование и руководство
## 1
## SBS: Политология
## 3
## B: Бизнес
## 4
## SBS: Антропология
## 3
## Эд: Высшее образование
## 5
## SBS: Экономика
## 4
## HS: PublicHealth
## 2
## SBS: CommunicationandInformationSciences
## 1
## Эд: Образование
## 5
## H: Религия
## 3
## Ed: SupplementalCurricula
## 1
## Эд: Администрация школы
## 5
## H: EnglishLiterature
## 6
## Эд: Мультикультурное образование
## 5
## Ed: ProfessionalandContinuingEducation
## 1
## H: FineandPerformingArts
## 6
## HS: Медицина
## 2
## Ed: CurriculumDevelopment
## 5
## Жизненный курс
## 1
## Социология отклонения
## 2
## SociologyOfRace
## 1
## MedicalSociology
## 2
## Развитие ребенка
## 2
## GenderSexuality
## 1
## MethodExperiements
## 2
## MethodQuantitative
## 2
## Организации
## 4
## SocialMovement
## 3
## Семья
## 2
## Историческая социология
## 3
## Религия
## 3
## Свадьба
## 2
## WorkAndOccupation
## 4
## Домашнее хозяйство
## 4
## Образование
## 5
## Политическая социология
## 4
## MediaLaw
## 1
## Социальная работа
## 2
## SocialTheory
## 1
## MethodModels
## 1
## Развитие сообщества
## 1
## Социология литературы
## 6
## SocialPsychologyAttitude
## 1
## UrbanSociology
## 4
## MethodQualitative
## 1
## SymbolicInteraction
## 3
## InternationalComparative
## 4
## Этническая принадлежность
## 1
## Социология
## 2
## Подростковый возраст
## 2
## Социология культуры
## 1
## Стратификация
## 4
# Нам нужно, чтобы это было в файле csv.write.csv (группы, "cl_result3.csv")
# Тогда для двумерного решения
d <- dist (scores2, method = "euclidean") # создаем матрицу расстояний
fit <- hclust (d, method = "ward.D") # подогнать расстояния
plot (fit) # отобразить дендрограмму. На мой взгляд, это решение на 5 или 6 кластеров.
groups <- cutree (fit, k = 6) # разрезать дерево на 6 кластеров
# рисуем дендрограмму с красными границами вокруг 6 кластеров
rect.hclust (fit, k = 6, border = "red")
## SBS: Социология
## 1
## H: Языки, общества и культуры
## 1
## SBS: Социальная и развивающая психология
## 2
## H: История
## 3
## SBS: Клиническая психология
## 2
## HS: Сестринское дело
## 2
## SBS: PublicAffairsPublicPolicyandPlanning
## 4
## Эд: Специальное образование и руководство
## 2
## SBS: Политология
## 3
## B: Бизнес
## 4
## SBS: Антропология
## 3
## Эд: Высшее образование
## 5
## SBS: Экономика
## 4
## HS: PublicHealth
## 2
## SBS: CommunicationandInformationSciences
## 3
## Эд: Образование
## 5
## H: Религия
## 3
## Ed: SupplementalCurricula
## 1
## Эд: Администрация школы
## 5
## H: EnglishLiterature
## 6
## Эд: Мультикультурное образование
## 5
## Ed: ProfessionalandContinuingEducation
## 1
## H: FineandPerformingArts
## 6
## HS: Медицина
## 2
## Ed: CurriculumDevelopment
## 5
## Жизненный курс
## 1
## Социология отклонения
## 2
## SociologyOfRace
## 1
## MedicalSociology
## 2
## Развитие ребенка
## 2
## GenderSexuality
## 1
## MethodExperiements
## 2
## MethodQuantitative
## 2
## Организации
## 4
## SocialMovement
## 3
## Семья
## 2
## Историческая социология
## 3
## Религия
## 3
## Свадьба
## 2
## WorkAndOccupation
## 4
## Домашнее хозяйство
## 4
## Образование
## 5
## Политическая социология
## 4
## MediaLaw
## 1
## Социальная работа
## 2
## SocialTheory
## 1
## MethodModels
## 1
## Развитие сообщества
## 1
## Социология литературы
## 6
## SocialPsychologyAttitude
## 1
## UrbanSociology
## 4
## MethodQualitative
## 1
## SymbolicInteraction
## 3
## InternationalComparative
## 4
## Этническая принадлежность
## 1
## Социология
## 2
## Подростковый возраст
## 2
## Социология культуры
## 1
## Стратификация
## 4
# Нам нужно, чтобы это было в файле csv.write.csv (группы, "cl_result2.csv")
# Необходима некоторая перестановка в excel, но ничего странного:
# просто добавьте номер группы. по ярлыку и теме из нашего кластерного анализа.
# Это было сделано в файле "LAB6_CAresultSuplClus.txt".
Res_All <- read.table ("LAB6_CAresultSuplClus.txt", header = TRUE)
# Постройте трехмерное решение:
plot_ly (Res_All, x = d1, y = d2, z = d3, text = paste ("Object:", object), type = "scatter3d",
mode = "markers", color = cl3D, colors = "Accent", size = mv, opacity = cos23D)
# Сохранить как веб-страницу.# Проверьте "Res_All": столбец "cldiff" показывает разницу между двумя решениями.
# Только два объекта переключают кластер между двумя решениями.
# -> Давайте выберем более простое решение и построим его график:
plot_ly (Res_All, x = d1, y = d2, text = paste ("Object:", object),
mode = "markers", color = cl2D, colors = "Dark2", size = mv, opacity = cos22D)
ВОПРОС
- Что вы видите сейчас? Опишите результаты.
- Что не хватает?
- Как мы можем судить о качестве графика и отображаемых расстояниях?
СНИПЕТКИ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО КОДА ДЛЯ ОПЫТНИКА.
Кластеризация объектов в совместном пространстве оспаривается, поскольку расстояние между объектами строк и столбцов не имеет четкой статистической интерпретации (т.е. может не быть евклидовым). Эмпирические тесты поддерживают совместную кластеризацию, но для пуристов строки и столбцы лучше кластеризовать отдельно с помощью пакета FactoMiner.
ca.factom <- CA (mydata, ncp = 2, graph = FALSE)
resclust.rows <-HCPC (ca.factom, nb.clust = -1, metric = "euclidean", method = "ward", order = TRUE, graph.scale = "inertia", graph = FALSE, cluster.CA = "rows")
resclust.cols <-HCPC (ca.factom, nb.clust = -1, metric = "euclidean", method = "ward", order = TRUE, graph.scale = "inertia", graph = FALSE, cluster.CA = "столбцы")
# график для кластеров строк
# 2D
for (я в 2: 2) {
plot (resclust.rows, axes = c (1, i), choice = "map", draw.tree = FALSE, ind.names = TRUE, new.plot = TRUE)
}
# 3D
for (я в 2: 2) {
plot (resclust.rows, axes = c (1, i), choice = "3D.map ", draw.tree = TRUE, ind.names = TRUE, new.plot = TRUE)
}
# дендрограмма
plot (resclust.rows, choice = "tree", rect = TRUE, new.plot = TRUE)
# графики для col кластеров
# 2D
for (я в 2: 2) {
plot (resclust.cols, axes = c (1, i), choice = "map", draw.tree = FALSE, ind.names = TRUE, new.plot = TRUE)
}
# 3D
for (я в 2: 2) {
plot (resclust.cols, axes = c (1, i), choice = "3D.map ", draw.tree = TRUE, ind.names = TRUE, new.plot = TRUE)
}
# дендрограмма
plot (resclust.cols, choice = "tree", rect = TRUE, new.plot = TRUE)
ВОПРОС
Дополнительный кредит 🙂
- Что вы видите сейчас?
- Меняют ли эти результаты вашу интерпретацию выше?
стратегий посредничества, применяемых к инструментам социальных сетей
Кристофер М.Джойс, М.А., М.С.
Университет Восточной Каролины
[email protected]
Эбби Браун, доктор философии
Университет Восточной Каролины
[email protected]
Аннотация
Исследование стратегий посредничества, применяемых к инструментам социальных сетей с целью улучшения социального присутствия студентов, участвующих в онлайн-курсовой работе. Статья включает обзор литературы, конкретные примеры из профессиональной практики авторов и рекомендации по созданию положительного социального опыта для онлайн-учащихся.
Введение
В этой статье исследуются и объясняются стратегии посредничества, применяемые к инструментам социальных сетей. Основное внимание уделяется тому, как использование инструментов социальных сетей (например, MySpace или Facebook) может улучшить социальное присутствие студентов, участвующих в онлайн-курсе.
Шорт, Уильямс и Кристи (1976) определили социальное присутствие как убеждение, что члены группы общаются с людьми, а не с объектами. Когда каналы связи сокращаются, социальное присутствие в группе уменьшается.В результате этого сокращения члены группы чувствуют себя отключенными друг от друга. И наоборот, усиление чувства присутствия приводит к лучшему восприятию социальной связи.
Текущая популярность и рост сетевых инструментов социальных сетей побуждает многих преподавателей в организациях и учреждениях, включая высшие учебные заведения, во всем мире задуматься о том, как эти инструменты могут улучшить онлайн-обучение (Salaway, 2008; Weekes, 2008; Wexler, Hart, Karrer, Martin, Oehlert, Parker, Schlenker, & Thalheimer, 2008; Young, 2007).По мере того, как мы движемся вперед в этот новый век, усовершенствования технологий предоставляют учащимся и фасилитаторам возможность расширить социальное присутствие в рамках курсов дистанционного обучения. Используя эти новые технологии, мы можем расширить наши возможности общения с одноклассниками и другими профессионалами по всему миру. Новые подходы к совместной работе основаны на предыдущих инструментах, которые часто используются новым поколением учащихся, таких как доски обсуждений и обмен мгновенными сообщениями. Создание инструментов для общения в программах дистанционного обучения должно согласовываться с многочисленными доступными устройствами и приложениями.Это не только поможет в общении, но и может предложить возможности для улучшения других качеств.
Использование инструментов социальных сетей для усиления социального присутствия возлагает на учащихся ответственность за участие, создавая личное пространство (например, страницу Facebook) и используя его для связи с другими. Однако необходимо предоставить ключевые рекомендации, чтобы гарантировать, что они используются в качестве образовательного инструмента, а не просто фотоальбом или доской объявлений. Социальное присутствие, связанное с курсами дистанционного обучения, должно включать в себя технологии социальных сетей, но только тогда, когда эти технологии могут предоставить возможности для интересного и уместного обсуждения.
Роваи (2002) заявил, что «онлайн-учащиеся, которые имеют более сильное чувство общности и воспринимают большее когнитивное обучение, должны чувствовать себя менее изолированными и иметь большее удовлетворение своими академическими программами, что, возможно, приведет к меньшему количеству отсева». Расширение социального присутствия с использованием инструментов социальных сетей должно способствовать укреплению чувства общности.
Vrasidas и McIsaac (1999) обнаружили, что «социальное присутствие может быть продвинуто в условиях компьютерной коммуникации (CMC), используя стратегии, которые поощряют взаимодействие.«Образовательный дизайнер завтрашнего дня должен быть готов к правильному использованию инструментов, которые помогают мотивировать и поощрять обучение с использованием приложений, общих для нового учащегося. Эти обычные инструменты при надлежащем посредничестве должны поощрять больше возможностей для взаимодействия.
Социальное присутствие в компьютерной коммуникации и онлайн-обучении
Чтобы лучше понять стратегии посредничества, применяемые в среде дистанционного обучения, которые усиливают чувство социального присутствия учащегося, важно сначала понять социальное присутствие в том виде, в каком оно в настоящее время применяется к компьютерно-опосредованному общению и его историческим предшественникам в дистанционном обучении.
С появлением новых коммуникационных технологий мир сталкивается с изменением технологической парадигмы. «Информационные и коммуникационные технологии обладают огромной силой и воздействием на сетевое общество» (Кесим и Агаоглу, 2007), который предоставляет новые механизмы и концепции для интеграции в среду дистанционного обучения. «Виртуальные классы, двустороннее интерактивное аудио, видео, синхронное и асинхронное компьютерное взаимодействие добавляются к дистанционному обучению» (Кесим и Агаоглу, 2007).
Дзюбан, Москаль, Брофи и Ши (2007) предположили, что «современная медиакультура в этой стране является основным механизмом социализации нашей молодежи и основным инкубатором перемен». Взаимодействие с различными доступными средствами массовой информации помогает определить учащегося с точки зрения его социальных, этических и политических взглядов. В центре влияния СМИ Дзюбан, Москаль, Брофи и Ши (2007) подчеркнули роль Интернета, где «такие сайты, как YouTube, делают изображения со всего мира мгновенно доступными.На учащихся влияют и другие существующие медиа-элементы, в том числе блоги и вики.
Кесим и Агаоглу (2007) отметили, как изменилась среда дистанционного обучения с годами. Начиная примерно с 1880-х годов и по настоящее время разработчики онлайн-курсов были в основном пассивны в своих вариантах развития. Сюда входили аудио-, видеозаписи и радиопереписка. Примерно в 1960-х годах произошел первый сдвиг от пассивного к умеренно активному онлайн-обучению.Варианты включали аудио / видео инструменты двусторонней связи, электронную почту, компьютерные тренинги и спутниковое видео обучение. Примерно в 1990-е годы движение за дистанционное образование превратилось в интерактивный виртуальный класс. Высокоинтерактивная среда определяется как цифровое телевидение, онлайн-видео, мультимедийные компьютерные тренинги и ресурсы, обеспечивающие постоянные связи между бизнесом, домом и путешествиями.
Дзюбан, Москаль, Брофи и Ши (2007) отметили, что «в мире цифровой информации личное общение студентов и социальные сети в первую очередь сосредоточены на сотовых телефонах, iPod, MP3, персональных компьютерах, обмене текстовыми сообщениями и, в последнее время, видеоблогах.«С ростом и популярностью сайтов социальных сетей, таких как Facebook, учащиеся получают мгновенный доступ к информации. Многие из сегодняшних студентов используют Интернет для поиска чаще, чем библиотеки.
Благодаря этим новым технологиям и инструментам социальных сетей учащиеся используют технологии, которые являются «виртуальными, цифровыми и личными; поэтому они ожидают немедленного доступа и реакции »(Дзюбан, Москаль, Брофи и Ши, 2007).
Социальное ПО: Интернет 2.0 и сайты социальных сетей
Этот последний сдвиг в дистанционном образовании играет ключевую роль в формирующемся обществе, основанном на знаниях. Один из наиболее интерактивных и увлекательных подходов - использование социального программного обеспечения. Социальное программное обеспечение, также известное как Web 2.0, «представляет собой разновидность программного обеспечения, в которое пользователи могут вносить свой контент» (Кесим и Агаоглу, 2007).
С ростом интереса к сайтам социальных сетей, таким как MySpace и Facebook, Бойд и Эллисон (2007) отметили, что миллионы людей интегрировали эти сети в свою жизнь.Социальные сети имеют много схожих функций; однако культуры, возникающие в различных социальных сетях, различаются. Эти варианты могут быть нацелены на то, чтобы помочь незнакомцам встречаться и общаться, устанавливать связь с уже существующими друзьями, место встречи людей схожего вероисповедания или сексуальных предпочтений (Boyd and Ellison, 2007). Другие социальные сети доступны благодаря использованию в них определенных технологий, таких как обмен видео или фотографиями (например, Flickr).
Бойд и Эллисон (2007) дают следующее определение сайта социальной сети (SNS):
«Мы определяем сайты социальных сетей как веб-службы, которые позволяют людям (1) создавать общедоступный или полуобщественный профиль в рамках ограниченной системы, (2) составлять список других пользователей, с которыми они совместно используют соединение, и ( 3) просматривать и просматривать их список подключений и подключений других пользователей в системе.Характер и номенклатура этих подключений могут отличаться от сайта к сайту ». (Бойд и Эллисон, 2007 г., стр. 211)
Как только человек присоединяется к сайту социальной сети, ему предоставляется возможность приветствовать других «друзей» в своей сети. Эти отношения должны быть приняты другими участниками, если только один из них не присоединяется к группе или не становится поклонником определенного интереса или темы (Boyd and Ellison, 2007).
Помимо общения с друзьями, сайты социальных сетей также предоставляют различные функции, которые привлекают разную базу пользователей.Например, некоторые сайты социальных сетей делают упор на технологии обмена фотографиями или видео; с другой стороны, некоторые сосредотачиваются на инструментах мгновенного общения, таких как ведение блога или обмен мгновенными сообщениями. Способы, которыми люди общаются через сайты социальных сетей, также различны. Бойд и Эллисон (2007) отметили, что большинство сайтов социальных сетей основаны на компьютерном взаимодействии; однако другие предоставляют компонент мобильного взаимодействия.
Исторически первый «узнаваемый сайт социальной сети, запущенный в 1997 году» (Boyd and Ellison, 2007), назывался SixDegrees.com. С появлением этой первой социальной сети люди могли связываться друг с другом посредством отправки сообщений. С 1997 по 2002 годы возникли различные социальные сети с разными целями. Например, LinkedIn был популярным ресурсом бизнес-сообщества. После 2002 года три сайта социальных сетей эволюционировали, чтобы помочь социальным сетям стать популярным средством общения - Friendster, MySpace и Facebook.
Программное обеспечение социальных сетей и онлайн-обучение на уровне колледжа
Поскольку дистанционное обучение становится все более распространенным явлением в высшем образовании, появляется больше возможностей для использования существующих технологий, таких как сайты социальных сетей, знакомые новому поколению учащихся.Цай, Ким, Лю, Гоггинс, Кумаласари и Лаффи (2008) заявили, что «онлайн-регистрация увеличилась с 1,98 миллиона в 2003 году до 2,35 миллиона в 2004 году». Смит (2007) обнаружил, что «более 80% людей в возрасте от 18 до 34 лет присутствуют в Интернете». Дополнительная интересная статистика показывает, что социальные сети - это ресурс, о котором следует серьезно подумать. «В первый день учебы в колледже 85% студентов имеют учетную запись в Facebook. К концу первого семестра 94% студентов колледжа имеют учетную запись в Facebook »(Smith, 2007).Учитывая ошеломляющее количество студентов, использующих этот инструмент социальных сетей к завершению первого семестра в колледже, можно утверждать, что преподавателям, которые хотят расширить или еще больше развивать отношения со своими студентами, может быть проще получить доступ к инструментам, используемым студенты. Использование инструментов, уже знакомых учащимся, «может означать разницу между инструктажем и вовлечением» (Smith, 2007).
Поскольку онлайн-обучение продолжает становиться все более распространенной частью высшего образования, учреждения и преподаватели должны лучше понимать потребности онлайн-учащихся, такие как решение проблемы изоляции, процент отсева, неудовлетворенность методиками преподавания и другие факторы, влияющие на удовлетворенность студентов.Исследование Hara and Kling (2000) подтвердило, что многие онлайн-учащиеся разочарованы методами общения и техническими препятствиями для социального взаимодействия между сверстниками. Арбо (2000) заявил, что сокращение социального взаимодействия является фактором, отрицательно влияющим на удовлетворенность студентов дистанционным обучением. В результате высокой неудовлетворенности студентов Чьюнг (2001) поддержал высокий уровень отсева среди онлайн-учащихся.
Студенты, участвующие в онлайн-курсах, часто испытывают чувство изоляции, что может повлиять на успех учащихся в программе дистанционного обучения.Цай, Ким, Лю, Гоггинс, Кумаласари и Лаффи (2008) «признали сообщество как важный фактор для стимулирования интерактивности или взаимодействия между участниками в среде онлайн-обучения». Чтобы создать чувство общности, Цай, Ким, Лю, Гоггинс, Кумаласари и Лаффи (2008) утверждали, что учреждение или факультет должны способствовать взаимодействию между студентами.
Чтобы помочь бороться с изоляцией и создать у учащихся большее чувство общности, Макиннерни и Робертс (2004) предложили «более широкое использование средств синхронной связи, преднамеренный дизайн и включение« стадии формирования »и больший акцент на обеспечении руководств по успешному онлайн-общению.”
Принимая во внимание эти три стратегии управления, относящиеся к дистанционному обучению, должно произойти снижение уверенности в том, что человек изолирован в среде дистанционного обучения. Результаты этого исследования помогают лучше описать факторы, которые могут препятствовать изоляции, которая является основной проблемой, связанной с социальным присутствием.
При личном общении люди могут получать удовольствие от вербальных и невербальных сигналов, которые обеспечивают мгновенную обратную связь. Дистанционное обучение устраняет эти мгновенные подсказки и может создать холодную атмосферу.В результате Макиннерни и Робертс (2004) отметили, что показатели выбытия участников часто бывают отрицательными, в значительной степени из-за чувства изоляции.
Многие исследователи дистанционного обучения признают важность наличия чувства общности в среде дистанционного обучения. Макиннерни и Робертс (2004) заявляют, что сообщество часто рассматривается как «концепция, ориентированная на место»; однако на сегодняшнем глобальном рынке слово «сообщество» должно выходить за пределы определенного места. Макиннерни и Робертс (2004) отметили, что «термин« сообщество »меняется с географического на специфический для отношений» значение.
Вегериф (1998) представил интересный взгляд на роли учащихся в дистанционном обучении. Студенты делятся на две группы: инсайдеры и аутсайдеры. Вегериф (1998) определяет инсайдера как человека, который «чувствует себя комфортно со средой, используемой во время курса, и уверен в ее использовании». Аутсайдер, как отмечает Вегериф (1998), - это тот, кто «испытывает дискомфорт в связи с использованием носителя во время курса и не уверен в его использовании». Эта дихотомия важна, поскольку все учащиеся должны прибывать как «аутсайдеры», но как только у них возникает чувство общности (или уменьшение чувства изолированности), индивидуум должен перейти к тому, чтобы стать «инсайдером».”
Макиннерни и Робертс (2004) отметили, что использование определенных коммуникационных стратегий, таких как чаты, может значительно облегчить переход от «постороннего» к «инсайдерскому», так же как и «более жесткий контроль над общими принципами, необходимыми для любого структурированного онлайн-курса. ” Как указывалось ранее, Макиннерни и Робертс (2004) указали, что существует три протокола, которые могут способствовать социальному взаимодействию в Интернете между учащимися (использование синхронного общения, введение этапа формирования и соблюдение руководящих принципов эффективного общения).
Поддержка учащихся - ключевой фактор, способствующий эффективному обучению как дистанционно, так и очно. Маклафлин (2002) представил десять аспектов успешного проектирования онлайн-обучения, чтобы способствовать поддержке учащихся. Эти десять принципов важны, поскольку они могут служить руководством по использованию инструментов социальных сетей таким образом, чтобы способствовать сотрудничеству и эффективному обучению.
McLoughlin (2002) основывает эти десять принципов на строительных лесах, которые «изначально были придуманы как метафора для описания эффективного вмешательства со стороны сверстника, взрослого или компетентного человека.По словам Маклафлина (2002), «строительные леса» обещают, что «они обращают внимание на необходимость поддержки в процессе обучения». Поскольку мы рассмотрим десять принципов, это ключ к обеспечению успешного взаимодействия с социальными сетями.
Проведены многочисленные исследования строительных лесов; однако большая часть исследований проводится в рамках традиционных очных встреч. Применение принципов строительных лесов в среде дистанционного обучения может быть проблематичным. Маклафлин (2002) отметил, что применительно к дистанционному обучению учащимся необходим доступ к учебным материалам, библиотечным ресурсам и учителям; однако им также нужны ресурсы, которые работают в сфере дистанционного образования.Другими словами, используемые средства массовой информации и технологии должны поддерживать концепцию строительных лесов.
Маклафлин (2002) подчеркнул, что «должна быть возможность систематизировать дизайн строительных лесов и разработать параметры, которые можно применять в различных учебных средах». Эти измерения включают в себя: ориентацию на цель, адаптируемость, доступность, согласованность, эмпирическую ценность, сотрудничество, конструктивизм, ориентацию на обучение, множественность и детализацию.
Точное значение каждого из этих параметров не является основным интересом; однако функция поддержки социальных сетей как жизнеспособного варианта дистанционного обучения - это то, что они действительно предоставляют.Каждый из этих параметров может быть включен в различные социальные сети для поддержки учебной деятельности. В результате не только структурирована и управляема среда для обучения, но и учащиеся могут обнаружить уменьшение чувства изоляции или более сильное чувство общности. Маклафлин (2002) отметил, что учащимся нужен больший контроль над своей учебной средой. «Разработка каркасов для обучения включает в себя концептуальное представление новых ролей для учащихся и учителей, способствующих вовлечению в задачи, социальному взаимодействию и обратной связи со сверстниками.”
Учреждениям необходимо подготовиться к изменениям в организационной структуре, чтобы приспособиться к этой новой гибкой и богатой учебной среде (Кесим и Агаоглу, 2007). Социальное программное обеспечение - это новый компонент дистанционного образования. В результате учащимся предоставляется гибкая и высококачественная учебная среда «в любое время и в любом месте», содержащая хорошо организованные службы поддержки (Kesim and Agaoglu, 2007).
Кесим и Агаоглу (2007) предоставляют список коммуникационных инструментов социального программного обеспечения, который включает:
|
|
Ключевые характеристики социального программного обеспечения и его использование для дистанционного обучения можно лучше всего описать следующим образом: «обеспечивает общение между группами, имеет новые инструменты для создания знаний, позволяет общаться между многими студентами и обеспечивает совместное использование ресурсов» (Кесим и Агаоглу, 2007).Эти новые стратегии обмена информацией с учащимися, обучающимися на дистанционном обучении, являются мощными и дают возможность людям работать вместе в рамках определенного учебного сообщества, чтобы поддерживать друг друга.
Woods и Ebersole (2003) подчеркнули важность создания сети общественных строительных лесов, чтобы помочь в создании сильного сообщества онлайн-учащихся. Эти сообщества могут быть включены в различные онлайн-программы, чтобы помочь лучше сформировать чувство общности.Поскольку список действий по созданию сообщества приведен в списке, некоторые из этих действий являются центральными для доступных инструментов социальных сетей. Это должно помочь поддержать ценность социальных сетей как варианта программ дистанционного обучения, чтобы обеспечить большее ощущение социального присутствия / сообщества.
Woods and Ebersole (2003) отметили следующие мероприятия, которые поддерживают создание сообщества онлайн-учащихся. Во-первых, личные папки для обсуждения, которые мы все чаще называем комнатами для обсуждения или форумами, где люди входят в определенную тему, чтобы обсудить ее более подробно.Онлайн-курсы докторантуры Университета Уолдена в Колледже образования и лидерства Ричарда У. Райли требуют, чтобы преподаватели курса публиковали в среднем 30% сообщений, которые включают недельное асинхронное обсуждение (личное общение, Университет Уолдена (М. Шепард, личное сообщение, июль 2008 г.)
Второе действие для построения сообщества - это непосредственность. Непосредственность, как отмечают Вудс и Эберсол (2003), «относится к степени, в которой выбранные вербальные и невербальные коммуникативные формы поведения усиливают близость в межличностном общении.«Быстро отвечая на электронные письма или дискуссионные форумы, помогает выработать сильное чувство непосредственности. Вудс и Эберсол (2003) обнаружили, что ответ в течение 24 часов помогает создать более сильное ощущение непосредственности в онлайн-среде. Один из авторов последовательно использует эту стратегию, публикуя объяснение своей политики реагирования в разделе профиля преподавателя системы управления обучением (т. Е. Blackboard). Согласно политике, сообщения, отправленные инструктору в течение недели, должны получать ответ в течение 24 часов; сообщения, отправленные после 15:00 в пятницу, получают ответ до полудня понедельника.
Третье действие по созданию сообщества - использование живого чата. Живые чаты дают возможность обеспечить менее формальный, более личный стиль общения, который часто предпочитают студенты (Woods and Ebersole, 2003). Кроме того, сокращение времени зависимого общения - это то, к чему стремятся люди при общении на определенные темы или при возникновении конкретных вопросов. Вудс и Эберсол (2003) определили, что инструкторы, которые участвовали в сеансах чата, считались более заметными или реальными по сравнению с теми инструкторами, которые не участвовали в сеансах чата в реальном времени.
Еще один шаг, который можно предпринять для расширения сообщества в среде онлайн-обучения, - это предоставление персонализированных электронных писем. Вуд и Эберсол (2003) обнаружили, что персонализированные электронные письма создают впечатление, что инструктор доброжелателен и заинтересован. Один автор использует личную электронную почту, чтобы связаться со студентами, которые не участвовали в обсуждениях курса или не отправили задание. Ответ студентов на это простое продолжение (сообщение, как правило, краткое и заканчивается вопросом «Все ли в порядке?», В подавляющем большинстве случаев положительный, студенты часто объясняют свои обстоятельства и завершают свой ответ благодарностью за проявленную заботу. отношение.
Пятое действие, которое может помочь в расширении онлайн-сообщества, - это включение аудио / видео вместо всего текстового контента. Это может включать аудио- или видео-приветствия, видеокамеры для использования во время сеансов живого чата и личный инструмент видеосвязи. Вуд и Эберсол (2003) подчеркнули, что использование аудио / видео в онлайн-обучении может помочь улучшить общение и задействовать подсказки, которые обычно встречаются при личной встрече. Один автор использует видео и аудио как дополнение к презентациям контента, так и для продвижения своих онлайн-курсов в социальных сетях.Видео- и аудиофайлы неоднократно доказывали свою полезность с точки зрения охвата студентов, чего не может сделать стандартный текст (Brown, Brown, Fine, Luterbach, Sugar, & Vinciguerra, 2009; Brown & Green, 2008). Однако нужно быть осторожным, чтобы контролировать размер файла видео или аудио, потому что значительное количество студентов используют сетевые соединения с относительно низкой пропускной способностью (например, модемное соединение) и испытывают проблемы с загрузкой больших файлов.
Шестое мероприятие - регулярное предоставление обновлений и отзывов.Эти регулярные обновления и сеансы обратной связи обеспечивают высокую степень взаимодействия с преподавателями, что может улучшить другие отмеченные виды деятельности, такие как непосредственность (Wood and Ebersole, 2003). Один автор отмечает необходимость предоставлять как минимум минимальную обратную связь всему классу ежедневно в течение недели. Это служит индикатором для студентов, что преподаватель «слушает», как продолжается асинхронное обсуждение.
Седьмой подход, который используется многими онлайн-учреждениями, - это групповые обсуждения.Групповое обсуждение - это, по сути, многопоточный диалог, в котором члены группы могут обсуждать различные темы или интересы. Вуд и Эберсол (2003) подчеркнули, что «диалог знакомит студентов друг с другом на когнитивном уровне». Если преподаватели установят четкие руководящие принципы, эта среда может восприниматься как безопасная и будет поддерживать развитие сообщества. Один из авторов на собственном опыте обнаружил, что дискуссионные форумы составляют важную часть чувства связи его студентов с другими участниками курса, преподавателем и самим содержанием курса (Brown & Green, в печати).
Последняя стратегия, предложенная Вудом и Эберсолом (2003), - это идея создания приватных мест, которые являются «отдельной приватной зоной для ваших учеников, помимо общего обсуждения в классе». Эта зона должна быть предназначена только для студентов, куда не могут входить инструкторы без приглашения. Ограничивая круг лиц, которые могут участвовать, Вуд и Эберсол (2003) обнаружили, что это способствует гиперинличному общению, которое обеспечивает «уникальные возможности среды, которые позволяют пользователям достигать более благоприятных впечатлений и более высоких уровней близости, чем те, которые находятся в параллельном личном общении. окружающая среда лица »(Wood and Ebersole, 2003).Один из авторов считает, что создание двух дискуссионных форумов, «Коридор» и «Вопросы и ответы по курсу», которые остаются активными на протяжении всего курса, особенно полезно для создания частных областей для студентов. Хотя два дискуссионных форума сами по себе не являются частными пространствами, тип общения, который происходит в этих пространствах, способствует раздельному общению между одноклассниками по электронной почте или созданию частных дискуссионных пространств, к которым у инструктора нет доступа.
Еще одним способом подключения является использование программного обеспечения для управления курсом (CMS), которое помогает предоставить дополнительные выходы для связи. Эти инструменты часто можно найти в ресурсах, таких как Blackboard; однако эти инструменты не так широко востребованы, как другие средства коммуникации в сети. С другой стороны, сообщества практиков или социальные сети - это области, к которым часто стремятся студенты.
Чтобы использовать социальные сети в сфере высшего образования, Смит (2007) призывает учителей определять наиболее популярные ресурсы социальных сетей.Как только инструмент социальной сети определен, учитель может сосредоточить свою энергию на использовании этого ресурса в качестве дополнения к классу. Более того, Смит (2007) отметил, что «получая доступ к социальным сетям, в которых учащиеся чувствуют себя комфортно и уже устоялись, можно развивать и развивать связи с этими учащимися, чтобы способствовать вовлечению учащихся».
Смит (2007) отметил некоторые стратегии поощрения участия в социальной сети; однако основное внимание следует уделять учащемуся и его обучению, а не самому инструменту.Вот несколько стратегий для поощрения взаимодействия: обмен актуальными новостными статьями [или исследовательскими статьями], отслеживание разговоров, проводимых в классе, и признание дня рождения студента. Благодаря этим средствам коммуникации улучшаются отношения между учителем-учеником и учеником-учеником. В свою очередь, Смит (2007) отметил, что «социальные сети являются мощным фундаментом для развития групповой идентичности и сплоченности». Другими словами, улучшите обучающееся сообщество и увеличьте социальное присутствие.Один автор использует Facebook и Twitter для общения со студентами, которые хотят «дружить» или «подписываться» на автора. Публикуемые сообщения обычно связаны с учебной дисциплиной автора и включают обзоры книг и возможности участия в конференциях.
Смит (2007) отметил, что «только применяя инструменты, используемые сегодняшними учащимися, современные учителя могут эффективно общаться с ними и эффективно обучать их». Это верно из-за того, что многие из нынешних студентов высших учебных заведений имеют опыт, которого не было у более ранних традиционных учеников.У этого «сетевого поколения» больше опыта и возможностей для сбора информации, чем у предыдущих поколений, которые могут быть аккредитованы для мощных инструментов поисковой машины на базе Интернета (Smith, 2007).
Заключение
Текущее доступное исследование дает исчерпывающее определение концепции социальных сетей. Кроме того, в литературе описывается ряд стратегий поддержки социальных сетей в рамках высшего образования. Пока преподаватели ищут способы связаться со своими учениками, они должны помнить, что многие из сегодняшних студентов колледжей присутствуют в Интернете и общаются в той или иной форме.Обдумывая это, преподаватели должны стремиться использовать эти новые средства коммуникации для улучшения обучения. Поскольку средства общения в социальных сетях хорошо развиты у большого числа студентов, преподаватели должны найти способы помочь в обучении через эту онлайн-деятельность. За счет использования ресурсов социальных сетей можно улучшить конструктивное взаимодействие между студентами и преподавателями.
Список литературы
Арбо, Дж. Б. (2000). Как среда в классе и вовлеченность студентов влияют на обучение на курсах MBA в Интернете. Business Communication Quarterly, 63 (4), 9-26.
Бойд Д. М. и Эллисон Н. Б. (2007). Сайты социальных сетей: определение, история и ученость. Journal of Computer-Mediated Communication, 13 (1), article 11. Получено с http://jcmc.indiana.edu/vol13/issue1/boyd.ellison.html.
Браун, А., Браун, К., Файн, Б., Лютербах, К., Шугар, В., и Винчигерра, Д. (2009). Учебное использование подкастинга в среде онлайн-обучения: совместное исследование. Журнал технологий образовательных систем, 37 (4). 351-371.
Brown, A.H. & Green, T. (в печати). Сколько времени студенты тратят на чтение потоковых дискуссий на онлайн-курсах для аспирантов, требующих асинхронного участия. Международный обзор исследований в области онлайн и дистанционного обучения.
Браун А. и Грин Т. (2008). Видеоподкастинг в перспективе: история, технологии, эстетика и учебное использование новой среды. Журнал систем образовательных технологий.36 (1). 3-17.
Chyung, S. Y. (2001). Системные эффекты повышения мотивационной привлекательности онлайн-обучения по дистанционному обучению взрослых. Документ , представленный на 82-м ежегодном собрании Американской ассоциации исследований в области образования (AERA) 10-14 апреля 2001 г., Сиэтл, Вашингтон.
Дзюбан, К., Москаль, П., Брофи, Дж., И Ши, П. (2007). Удовлетворенность студентов асинхронным обучением. Журнал асинхронных обучающих сетей, 11 (1).Получено с http://www.sloan-c.org/publications/jaln/v11n1/pdf/v11n1_10dziuban.pdf.
Хара Н. и Клинг Р. (2000). Проблемы студентов с веб-курсом дистанционного обучения, Рабочий документ CSI, Университет Индианы, полученный с http://rkcsi.indiana.edu/archive/CSI/WP/wp00-01B.html.
Кесим А. и Агаоглу Э. (2007). Смена парадигмы дистанционного обучения: Web 2.0 и социальное программное обеспечение. Турецкий онлайн-журнал дистанционного обучения-TOJDE, 8 (3), статья 4.Получено 27 марта 2009 г. с сайта http://tojde.anadolu.edu.tr/tojde27/articles/article_4.htm.
Макиннерни, Дж. М., и Робертс, Т. С. (2004). Онлайн-обучение: социальное взаимодействие и создание чувства общности. Образовательные технологии и общество, 7 (3), 73-81. Получено с http://www.ifets.info/journals/7_3/8.pdf.
Маклафлин, К. (2002). Поддержка учащихся в дистанционной и сетевой среде обучения: десять измерений успешного дизайна. Дистанционное образование, 23 (2). Получено с http://www.c3l.uni-oldenburg.de/cde/media/readings/mcloughlin.pdf.
Филип И., Кертис Р., Филлипс П. и Уэллс Дж. (2007). Использование асинхронной звуковой обратной связи для улучшения преподавательского присутствия и чувства принадлежности учащихся к сообществу. Журнал асинхронных обучающих сетей, 11 (2). Получено с http://www.gcommerce.com/education/resources/hed/articles/pdfs/v11n2_ice.pdf.
Роваи, А. П. (2002). Чувство общности, воспринимаемое когнитивное обучение и настойчивость в сетях асинхронного обучения. Интернет и высшее образование, 5 (4), 319-332.
Салавей, Г. (2008). Исследование ECAR студентов бакалавриата и информационных технологий, Том 8. Боулдер, Колорадо: EDUCAUSE.
Шорт, Дж. А., Уильямс, Э. и Кристи, Б. (1976). Социальная психология телекоммуникаций. Нью-Йорк: Джон Вили и сыновья.
Смит, К. (2007). Когда в Риме: обучение студентов 21 века с помощью инструментов 21 века. Получено с http: // student.ed.uiuc.edu/arosu2/IdealHighSchool/21stcenturytools.pdf#page=3.
Таллер М. (2007). Прикольный космос. Получено с http://coolcosmos.ipac.caltech.edu/.
Цай, И.-К., Ким, Б., Лю, П.-Дж., Гоггинс, С.П., Кумаласари, К., и Лаффи, Дж. М. (2008). Построение модели, объясняющей социальную природу онлайн-обучения. Образовательные технологии и общество, 11 (3), 198–215. Получено 28 марта 2009 г. с http://www.ifets.info/others/download_pdf.php?j_id=40&a_id=876.
Врасидас, К. и МакИсаак, М. С. (1999). Факторы, влияющие на взаимодействие в онлайн-курсе. Американский журнал дистанционного образования, 13 (3), 22-36. Получено с http://www.cait.org/vrasidas/pubs/AJDE_Vrasidas.pdf.
Уикс, С. (2008). Электронное обучение в социальных сетях. Обучение и коучинг сегодня, ноябрь / декабрь 2008 г. . 15.
Вегериф Р. (1998). Социальное измерение сетей асинхронного обучения. Журнал асинхронных обучающих сетей, 2 (1), Получено с http: // www.aln.org/publications/jaln/v2n1/pdf/v2n1_wegerif.pdf.
Векслер, С., Харт, Дж., Каррер, Т., Мартин, М., Олерт, М., Паркер, С., Шленкер, Б., и Тальхаймер, В. (2008). Электронное обучение 2.0: обучение в мире Web 2.0 . Санта-Роза, Калифорния: Гильдия электронного обучения.
Вудс Р., Эберсол С. (2003). Стать «общественным архитектором» в онлайн-классе - интеграция когнитивного и эффективного обучения для достижения максимального эффекта в обучении через Интернет. Интернет-журнал администрации дистанционного обучения, 6 (1).Получено с https://www.westga.edu/~distance/ojdla/spring61/woods61.htm.
Янг, О.Г. (2007). Прогноз мирового рынка корпоративного Web 2.0: с 2007 по 2013 год . Кембридж, Массачусетс: Forrester Research, Inc.
Интернет-журнал администрирования дистанционного обучения, Том XII, номер IV, зима 2009 г.
Университет Западной Джорджии, Центр дистанционного обучения
Назад к содержанию Интернет-журнала администрирования дистанционного обучения
Новый подход на основе анализа множественных соответствий для мониторинга социальных сетей с категориальными атрибутивными данными Для обнаружения ступенчатых изменений, дрейфа и выбросов в параметрах профилей регрессии Пуассона предлагается расширенный T2, F и метод стандартизированного отношения правдоподобия, чтобы показать, что в большинстве неконтролируемых ситуаций метод стандартизированного отношения правдоподобия превосходит методы T2 и F.Expand
Подходы скрытого пространства к анализу социальных сетей
Сетевые модели широко используются для представления информации о взаимодействии между взаимодействующими единицами. В исследованиях социальных сетей в последнее время особое внимание уделяется моделям случайных графов, в которых узлы… Развернуть
Модель графа мультипликативных атрибутов реальных сетей
В этой работе рассматривается модель, в которой каждый узел имеет вектор категориальных скрытых атрибутов, связанных с ним. , и выводит пороговые значения для связности и появления гигантского связного компонента, и показывает, что модель порождает сети с постоянным диаметром.РазвернутьМодели для продольных сетевых данных
В этой главе рассматриваются статистические методы эволюции сети. Утверждается, что наиболее плодотворно рассматривать модели, в которых эволюция сети представлена как результат многих (обычно… Развернуть
Динамический анализ социальных сетей с использованием моделей скрытого пространства
В этой статье успешная статическая модель отношений обобщается в динамическую модель, которая учитывает дрейф дружеских отношений с течением времени и показывает, как облегчить изучение таких моделей на основе данных, даже если количество сущностей n становится большим.РазвернутьОбнаружение изменений в социальных сетях
Изменения в наблюдаемых социальных сетях могут сигнализировать об основных изменениях в организации и даже могут предсказывать важные события или поведение. Анализ эффективности команды,… Развернуть
Обнаружение изменений в лонгитюдных социальных сетях
Результаты показывают, что эта методология способна обнаруживать изменения даже при высоком уровне неопределенности, присущей этим наборам данных, и четыре вида поведения, на которых сосредоточено внимание: стабильность сети, эндогенное изменение, экзогенное изменение и инициированное изменение.Расширить«Использование сайтов социальных сетей среди студентов колледжей в Тамил Наде» Баламуругана Т. и Танускоди С.
Аннотация
В последние годы двадцатого века в мире и особенно в Индии произошел замечательный и быстрый прогресс в области данных и корреспонденции. В это время термин «переписка» стал самым известным. Сегодня нарушение переписки объединило людей, мало обращающих внимания на геологические ограничения. Потребность в передаче - это часть врожденного существа человека.С самого начала человечество передало использование отличительных процедур и стратегий. Условия и доступные инновации направили технику и методы для корреспонденции. Впоследствии время от времени разрабатывались новые коммуникационные технологии как для индивидуальной, так и для массовой переписки. С приближением полиграфических новшеств началось новое время массовой переписки. Тогда и возникла инновация беспроводной связи - было найдено радио.Впоследствии создание телевидения имело огромный эффект во всем мире. Это исследование показывает, что наиболее предпочтительное использование сайтов социальных сетей , таких как , говорит 34,9% респондентов, Facebook, 7,4% респондентов, Twitter, 5,5% респондентов, LinkedIn, 1,8% респондентов, Pinterest, 3,7% респондентов, Google+, 9,2%. респонденты говорят об Instagram, 24,4% респондентов говорят о WhatsApp и 12,9% респондентов говорят о YouTube. Исследование использования сайтов социальных сетей студентами университета штата Тамил Наду демонстрирует существующую модель, согласно которой существует устоявшаяся манера поведения в использовании академического содержания через социальные сети для академического совершенствования.Хотя «Google» является общепризнанным средством просмотра всех или любых данных через Интернет, существует развивающаяся модель использования социальных сетей для конкретных данных. Сегодня социальные сети - это новый Google, в котором можно создать отдельную группу для подробных обменов информацией со всеми областями обучения. Социальные сети создают платформу для общения один-на-один и один-ко-многим, чтобы получить четкое представление о предмете и улучшить свое превосходство над предметом. Основными потребителями социальных сетей являются студенты, которые стремятся к безграничному использованию, поскольку у них есть дополнительное время и психика, чтобы сосредоточиться на поисках знаний.
Визуализируя социальные сети эпохи Просвещения - Маргиналы
Почему Марк Цукерберг ничего не знает о Вольтере.
Мария Попова
Социальные сети - не совсем современное явление. Задолго до того, как появились Facebook, Twitter или LinkedIn, была Республика букв - обширная и запутанная сеть интеллектуалов, объединяющая лучших «философов» Просвещения через национальные границы и языковые барьеры. В это самоопределенное сообщество писателей, ученых, философов и других мыслителей входили такие великие люди, как Вольтер, Лейбниц, Руссо, Линней, Франклин, Ньютон, Дидро и многие другие, которых мы стали рассматривать как стержни истории культуры.
Mapping the Republic of Letters - увлекательный проект группы студентов и профессоров Стэнфорда, визуализирующий знаменитую интеллектуальную переписку эпохи Просвещения, как они путешествовали и как сеть развивалась с течением времени - вдохновенное перекрестное опыление гуманитарных наук и информатики. (Важная более широкая тенденция, подробно рассмотренная в статье New York Times, .)
Проект извлекает данные из базы данных Electronic Enlightenment, архива из более чем 55000 писем и документов, которыми обменивались 6400 корреспондентов, и наносит на карту географическое происхождение и место назначения переписки - то, что мы стали воспринимать как должное в эпоху настоящего -временное GPS-отслеживание, но невероятно амбициозная задача для писем 300-летней давности.
Они были способны создавать и развивать общественное мнение, критическое мышление, то, что происходило в одном городе или стране, вскоре стало известно и обсуждалось в другом месте. Таким образом, благодаря этим сетям была создана своего рода свобода информации ». ~ Дэн Эдельштейн
Для получения дополнительной информации о Republic of Letters, ее культурном наследии и сетевой модели, которую она предоставляла, мы настоятельно рекомендуем Dena Goodman The Republic of Letters: A Cultural History of the French Enlightenment - книгу, вызывающую споры по своему феминистскому подтексту, но, тем не менее, увлекательную. это смелое переосмысление Просвещения не как набора идей, которые привели к «мужскому самоуправлению», а как риторики, в значительной степени заимствованной из женской мысли.
через MetaFilter
Изучение мультиплексности: структуры социальных сетей в классе дистанционного обучения с компьютерной поддержкой
Ученые-учёные проводят фундаментальные исследования того, как люди учатся, и используют это базовое исследование для разработки новых процедур, инструментов и учебных программ для улучшения обучения. Когда эти планы принимают форму вмешательств на уровне класса в школах, учитель является ключевым участником, определяющим, как любое вмешательство реализуется и поддерживается на практике.По этой причине, когда наша цель - улучшить обучение учащихся в классах, важно понимать, как учителя учатся и как поддерживать их развитие. В этой главе мы исследуем вклад учебных наук в исследования обучения учителей, уделяя особое внимание тому, как когнитивные, социокогнитивные, социокультурные и системно-ориентированные подходы, преобладающие в данной области, расширяют исследования обучения учителей в новых и важных направлениях. Необходимость сосредоточить внимание на том, как учителя учатся, стала еще более важной со времени выхода первого издания этого справочника (Fishman & Davis, 2006), потому что за прошедшие годы реформы, основанные на подотчетности, привели к усилению внимания к качеству учителей и их успеваемости ( е.g., Chetty, Friedman & Rockoff, 2012) во многих мировых системах образования. В международных политических документах подчеркивается, что обучение учителей является ключом к улучшению образования (например, Генеральный директорат по образованию и культуре, 2005 г .; Министерство образования Сингапура, 2010 г .; Министерство образования США, 2010 г.). Исследования в области обучения учителей в науках об обучении сосредоточены на развитии знаний, убеждений, идентичности и практики учителей в контексте. Поскольку наука об обучении возникла из когнитивных наук в 1980-х годах, обучающиеся ученые проанализировали дисциплинарные знания и практику в таких предметных областях, как математика, естествознание и история, и акцент на опыте учителей согласуется с этим более широким направлением.Шульман (1986) концептуализировал три основных области знаний учителя. Первые два, содержательные знания и педагогические знания, были в центре многих традиционных исследований в области обучения учителей. Шульман утверждал, что учителям также нужна третья область знаний, знания о педагогическом содержании (PCK), и исследователи нашли эту концепцию чрезвычайно полезной для понимания того, какие формы знаний учителей приводят к эффективному обучению (например, Magnusson, Krajcik, & Borko, 1999; Ван Дриэль и Берри, 2010; Ван Дриэль, Верлуп, и де Вос, 1998).