НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК АЗЕРБАЙДЖАНА
АНАЛИЗ СОЦИАЛЬНЫХ ОТНОШЕНИЙ В ЭЛЕКТРОННОМ ГОСУДАРСТВЕ: ВОЗМОЖНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ
Алгулиев Расим М., Алекперова Ирада Я.

Интенсивное и динамичное воздействие информационных технологий на повседневную жизнь и поведение граждан привели к появлению новых социальных отношений в обществе и определенным изменениям в традиционных отношениях. В каждом государстве имеется своя структура отношений между гражданами. Анализ и классификация социальных отношений в обществе важны для эффективного управления экономического развития и безопасности электронного государства (э-государства). Целью исследования являются выявление роли социальных отношений в формировании   э-государства и разработка предложений для эффективности анализа социальных отношений. В работе исследованы некоторые подходы и информационные системы, использованные в анализе социальных отношений, проведена классификация социальных отношений по характеру, форме и типу. Для эффективного управления и оценки социальных отношений была разработана схема категориального решения, предложено анализировать социальные отношения с помощью подсетей. В исследовании были использованы системный подход, теория графов и методы сравнительного анализа. Полученные результаты можно использовать для более эффективного управления электронным правительством (стр.65-79).

Ключевые слова:э-государство, социальные отношения, киберфизические системы, социальные группы, теория графов, Relationship Science, Traxor, Brand Analytics
DOI : 10.25045/jpis.v11.i2.06
Литература
  • 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.