AZƏRBAYCAN MİLLİ ELMLƏR AKADEMİYASI
E-DÖVLƏT MÜHİTİNDƏ SOSİAL MÜNASİBƏTLƏRİN ANALİZİ: İMKANLAR VƏ PERSPEKTİVLƏR
Əliquliyev Rasim M., Ələkbərova İradə Y.

İnformasiya texnologiyalarının vətəndaşların gündəlik həyatına və davranışına intensiv, dinamik təsiri cəmiyyətdə yeni sosial münasibətlərin yaranmasına, ənənəvi münasibətlərdə müəyyən dəyişikliklərin baş verməsinə səbəb olmuşdur. Hər bir dövlətdə vətəndaşlar arasında münasibətlərin özünəməxsus strukturu mövcuddur. Elektron dövlətin (e-dövlət) səmərəli idarə olunması, ölkədə iqtisadi inkişafın və sabitliyin təmini üçün cəmiyyətdə sosial münasibətləri analiz etmək, təsnifatlandırmaq əsas şərtdir. Tədqiqatın məqsədi e-dövlətin formalaşmasında sosial münasibətlərin rolunun müəyyənləşdirilməsi və sosial münasibətlərin analizində səmərəliliyin əldə edilməsi üçün təkliflərin işlənməsidir. Məqalədə sosial münasibətlərin analizində istifadə olunan bəzi yanaşmalar və informasiya sistemləri araşdırılmış, sosial münasibətlər xüsusiyyətinə, forma və tipinə görə təsnifatlandırılmışdır. Sosial münasibətlərin qiymətləndirilməsi və səmərəli idarə olunması üçün kateqoriyalar üzrə həll sxemi işlənmiş, sosial münasibətlərin analizinin alt şəbəkələr üzrə aparılması təklif edilmişdir. Tədqiqatda sistemli yanaşma, qraflar nəzəriyyəsi və müqayisəli analiz metodlarından istifadə edilmişdir. Məqalədə əldə edilən nəticələr e-dövlətin daha səmərəli idarə olunmasında istifadə oluna bilər (səh.65-79).

Açar sözlər:e-dövlət, sosial münasibətlər, sosial qruplar, qraflar nəzəriyyəsi, Relationship Science, Traxor, Brand Analytics.
DOI : 10.25045/jpis.v11.i2.06
Ədəbiyyat
  • Əliquliyev R.M., Alıquliyev R.M., Ələkbərova İ.Y. Elektron dövlət mühitində sosial münasibətlərin təhlükəsizliyi “İnformasiya təhlükəsizliyinin aktual multidissiplinar elmi-praktiki problemləri” IV Respublika konfransı, Bakı, 14 dekabr, 2018. s. 64–67.
  • Rajkumar R. A Cyber-Physical Future / Proceedings of the IEEE, vol. 100, issue: Special Centennial Issue, 13 may, 2012, pp. 1309–1312.
  • Berscheid E. The greening of relationship science // American Psychologist, 1999, vol. 54, no. 4, pp. 260–266.
  • Козлов Н.И. Общение, https://www.psychologos.ru/articles/view/obschenie.
  • Peng J., Quan J., Zhang G., Dubinsky A.J. Knowledge Sharing, Social Relationships, and Contextual Performance: The Moderating Influence of Information Technology Competence // Organizational and End User Computing, 2015, vol. 27, no. 2, pp. 58–73.
  • Fiske A.P. The Four Elementary Forms of Sociality: Framework for a Unified Theory of Social Relations // Psychological Review, 1992, no. 99, pp. 689–723.
  • Moreno J.L., Jennings H.H. Statistics of social configurations // Sociometry, 1938, pp. 342–374.
  • Scott J. Social Network Analysis: A Handbook, SAGE Publications, 2000, 208 p., http://www.analytictech.com/mb119/chap2d.htm
  • Əliquliyev R.M., Ələkbərova İ.Y. Sosial informatika: sosial proseslərin analizində informasiya texnologiyalarinin tətbiqi // İnformasiya cəmiyyəti problemləri. 2019, №2, səh. 3-13.
  • Dunbar R.I. How Many Friends Does One Person Need?: Dunbar's Number and Other Evolutionary Quirks, 2010, Fader and Fader limited, 302 p.
  • Smith A. What people like and dislike about Facebook, 2014, http://www.pewresearch.org/fact-tank/2014/02/03/what-people-like-dislike-about-facebook
  • Əliquliyev R.M., Mahmudov R.Ş. İnternet cəmiyyətin inkişafinın hərəkətverici qüvvəsi kimi // İnformasiya cəmiyyəti problemləri, 2016, №1, səh. 35-45.
  • Granovetter M. The Strength of Weak Ties // American Journal of Sociology, 1973, vol. 78, pp. 1360–1380.
  • Perer A., Guy I., Uziel E., Ronen I., Jacovi M. Visual social network analytics for relationship discovery in the enterprise / Proceedings of the IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology, 23–28 oct. 2011, Providence, RI, USA, pp. 71–79.
  • Relationship Science, https://www.relsci.com
  • http://www.relatedvision.com/Traxor/traxor.html
  • Brand Analyticshttps://startpack.ru/application/brand-analytics-smm
  • Ильин Е.П. Психология общения и межличностных отношений. СПб.: Питер, 2009, 576 с.
  • Li K., Zhang L., Huang H. Social Influence Analysis: Models, Methods, and Evaluation // Engineering, 2018, vol. 4, issue 1, pp. 40–46.
  • Collins R. The Sociology of Philosophies: A Global Theory of Intellectual Change. 1998, Cambridge MA and London: Harvard University Press,. 1120 pp.
  • Gillath O., Adams G.,  Kunkel A. Relationship Science: Integrating Evolutionary, Neuroscience, and Sociocultural Approaches 2012, Washington, American Psychological Association, 254 p.
  • Carolan B. Strong Ties, Weak Ties: Relational Dimensions of Learning Settings, 2006, EdLab, Teachers College, Columbia University, 25 p.
  • Sanaz K., Zuraini I., Bharanidharan Sh. Differences between Role of Strong Ties and Weak Ties in Information Diffusion on Social Network Sites // Advanced Research and Trends in New Technologies, Software, Human-Computer Interaction, and Communicability, 2014, chap. 28, pp. 307-311.
  • Lin N. Social Resources and Occupational Status Attainment. 1990, Social Mobility and Social Structure. N.Y.: Cambridge University Press. pp. 247-271.
  • Aguilar-Raab C., Grevenstein D., Schweitzer J. Measuring Social Relationships in Different Social Systems: The Construction and Validation of the Evaluation of Social Systems (EVOS) Scale, 2015,
    https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/ journal.pone.0133442
  • Coleman J.S. Social Capital in the Creation of Human Capital // American Journal of Sociology, 1988, vol. 94. pp. 95-120.
  • Wasserman S., Faust K. Social Network Analysis: Methods and Applications, 1994, Cambridge University Press, 825 p.
  • Frazzon M., Hartmann J., Makuschewitz T., Scholz-Reiter B. Socio-Cyber-Physical Systems in Production Networks // Procedia CIRP, 2013, vol. 7, pp. 49-54.
  • Department of Economic and Social Affairs, Report, https://www.un.org/development/desa/family/wp-content/uploads/sites/23/2018/05/ BACK-GROUND-PAPER.SDGs1611.FINAL_.pdf.
  • Frazzona E.M., Hartmannb J., Makuschewitzb T., Scholz-Reiterc B. Towards Socio-Cyber-Physical Systems in Production Networks / Proceedings of the Forty Sixth CIRP Conference on Manufacturing Systems, 2013, pp. 49-54.
  • Hyvärinen A., Karhunen , Oja E. Independent Component Analysis. 2001, John Wiley & Son, 476 p.
  • Zhang L., Cai Z., Lu J., Wang X. Mobility-Aware Routing in Delay Tolerant Networks // Personal and Ubiquitous Computing, 2015, vol. 19, issue 7, pp. 1111-1123.
  • Mtibaa A., May M., Diot C., Ammar M. PeopleRank: Social Opportunistic Forwarding / Proceedings of the IEEE INFOCOM, San Diego, CA, USA. 14–19 march, 2010, pp. 1-5.
  • Nusratullah K., Khan S.A., Shah A., Butt W.H. Detecting Changes in Context using Time Series Analysis of Social Network / Proceedings of the SAI Intelligent Systems Conference, IEEE, 2015, London, pp. 996-1001.
  • Фролов Ю.Н., Габышева Л.К.. Социальные сети: теория и практика. Тюм.ГНГУ, 2012, 140 c., http://elib.tyuiu.ru/wp-content/uploads/2015/12/2012_11.pdf.
  • F., Zhao N., Li W., Effective Social Relationship Measurement and Cluster Based Routing in Mobile Opportunistic Networks // Sensors, 2017, vol. 17, no. 5, 19 p.
  • Akhtar M.M., Zamani A.S., El-Sayed A. Link Analysis using Data Mining System // Applied Research in Computer Science and Information Technology, 2012, vol. 1, no 2, pp. 38-49.
  • Liu D.W., Zhang Z.L.,Guo X.H. Web mining based on one-dimensional Kohonen's algorithm: analysis of social media websites // Neural Computing & Applications, 2017, vol. 28, pp. S641-S645.
  • Getoor L. Link mining: A new data mining challenge // ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 2003, no. 5, pp. 84-89.
  • Agarwal S., Sureka A. Using KNN and SVM Based One-Class Classifier for Detecting Online Radicalization on Twitter / Proceedings of the International Conference on Distributed Computing and Internet Technology, ICDCIT 2015: Distributed Computing and Internet Technology, pp. 431-442.
  • Alguliyev R.M., Aliguliyev R.M., Alakbarova I.Y. Extraction of hidden social networks from wiki-environment involved in information conflict // Intelligent Systems and Applications (IJISA), 2016, vol. 8, no. 2, pp.20-27.
  • Park J., Lee J., Kim S. K., Jang K., Yang S-B. A forwarding scheme based on swarm intelligence and percolation centrality in opportunistic networks // Wireless Networks, 2016, vol. 22, no. 8, pp. 2511-2521.
  • Лакеев А.В. Элементы теории обыкновенных графов. Изд.: ИГУ, 2014. 83 с.
  • Schleicher D.J., Smith T.A., Casper W.J., Watt J.D., Greguras G.J. It’s all in the attitude: the role of job attitude strength in job attitude–outcome relationships // Applied Psychology, 2015. vol. 100, no. 4, pp. 1259-1274.
  • Zhou L., Lu Y., Vitale C.J., Mar P.L., Chang F., Dhopeshwarkar N., Rocha R.A. Representation of Information about Family Relatives as Structured Data in Electronic Health Records // Applied Clinical Informatics. 2014, vol. 5, no. 2, pp. 349-367.
  • Batagelj V., Mrvar A. Analysis of Kinship Relations With Pajek // Social Science Computer Review, 2008, vol. 26. issue. 2, pp. 224-246.
  • Erd ̋os P., R ́enyi A., S ́os V. On a problem of graph theory // Studia Scientiarum Mathematicarum Hungarica, 1966, vol.1, pp. 215-235.
  • Mertzios G.B., Unger W., The Friendship Problem on Graphs // Journal of Multiple-Valued Logic and Soft Computing, 2016, vol. 27, pp. 275-285.
  • Oldenburg B., Duijn M.V., Veenstra R. Defending one's friends, not one's enemies: A social network analysis of children's defending, friendship, and dislike relationships using XPNet // PLoS ONE, 2018ç vol. 13, issue 5, pp. 1-14.
  • Vaquera E, Kao G. Do you like me as much as I like you? Friendship reciprocity and its effects on school outcomes among adolescents // Social Science Research, 2008, vol. 37, no. 1. pp. 55-72.
  • Tur-Kaspa H, Margalit M, Most T. Reciprocal friendship, reciprocal rejection and socio-emotional adjustment: the social experiences of children with learning disorders over a one-year period // European Journal of Special Needs Education, 1999, vol. 14, no. 1, pp. 37-48.