версия для печатиСетевой анализ гиперссылок:
методологические возможности изучения партнерств в сфере искусственного интеллекта
Бархатова Л. А.
кандидат социологических наук, доцент кафедры методов сбора и анализа социологической информации департамента социологии факультета социальных наук, НИУ «Высшая школа экономики», Москва, Россия lbarhatova@hse.ru
ID статьи на сайте журнала: 10962
Бархатова Л. А. Сетевой анализ гиперссылок: методологические возможности изучения партнерств в сфере искусственного интеллекта // Социологические исследования. 2026. № 5. С. 71-83.
DOI 10.7868/S3034601026050069
В статье концептуализируются методологические возможности сетевого анализа гиперссылок как способа эмпирической реконструкции социального взаимодействия через цифровые следы. На примере анализа сети партнерств в сфере искусственного интеллекта (ИИ) в России представлена авторская аналитическая схема перевода технических связей гиперссылок в социологические категории. Описан полный цикл обработки данных, собранных веб-краулингом, включая этап контекстуализации через ручную верификацию содержания ссылок. Комбинация техник сетевого анализа (плотность, центральность, кластеризация) позволяет реализовать «двойную оптику» измерения партнерств: через институциональный престиж (входящие связи) и сетевую активность (исходящие связи) акторов. Выявленная структура из 18 кластеров демонстрирует распределенную модель ИИ-экосистемы, где низкая плотность сети компенсируется специализацией автономных ниш. Особое внимание уделено интерпретации микрокластеров как «слабых сигналов» новых трендов развития рынка. Предложенный инструментарий обеспечивает реплицируемость анализа для различных типов институционализированных цифровых коммуникаций.
Бархатова Л. А. От изучения виртуального к цифровому: методологические возможности и ограничения подходов // Социологические исследования. 2023. № 1. С. 62–70. DOI: 10.31857/S013216250020183-4; EDN: TZRVPA. [Barkhatova L. A. (2023) From Virtual to Digital Research: Methodological Promises and Limitations of Approaches. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies]. No. 1: 62–70. (In Russ.)]
Дудина В. И. Цифровые данные – потенциал развития социологического знания // Социологические исследования. 2016. № 9. С. 21–30. EDN: WMAEHT. [Dudina V. I. (2016) Digital Data Potentialities for Development of Sociological Knowledge. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies]. No. 9: 21–30. (In Russ.)]
Мальцева Д. В., Романовский Н. В. О современных сетевых теориях в социологии // Социологические исследования. 2011. № 8. С. 28–37. EDN: ODSAIL. [Maltseva D. V., Romanovskiy N. V. (2011) On Modern Network Theories in Sociology. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies]. No. 8: 28–-37. (In Russ.)]
Резаев А. В., Стариков В. С., Трегубова Н. Д. Социология в эпоху «искусственной социальности»: поиск новых оснований // Социологические исследования. 2020. № 2. С. 3–12. DOI: 10.31857/S013216250008489-0; EDN: ZMUOZB. [Rezaev А. V., Starikov V. S., Tregubova N. D. (2020) Sociologyin the Age of ‘Artificial Sociality’: Search of New Bases. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies]. No. 2: 3–12. (In Russ.)]
Ackland R., O’Neil M. (2011) Online Collective Identity: The Case of the Environmental Movement. Social Networks. Vol. 33. No. 3: 177–190. DOI: 10.1016/j.socnet.2011.03.001.
Ackland R., Gibson R. (2013) Hyperlinks and Networked Communication: A Comparative Study of Political Parties Online. International Journal of Social Research Methodology. Vol. 16. No. 3: 231–244. DOI: 10.1080/13645579.2013.774179.
Arifi D., Resch B. et al. (2023) Innovation in Hyperlink and Social Media Networks: Comparing Connection Strategies of Innovative Companies in Hyperlink and Social Media Networks. PLoS ONE. Vol. 18. No. 3. DOI: 10.1371/journal.pone.0283372.
Arya V., Saraf A. et al. (2025) AI-Enhanced Competency Transfer Hubs: A Conceptual Framework for University-Industry Engagement and Knowledge Sharing. The Journal of Technology Transfer. DOI: 10.1007/s10961-025-10233-7.
Barabási A. L., Albert R. (1999) Emergence of Scaling in Random Networks. Science. Vol. 286. No. 5439: 509–512. DOI: 10.1126/science.286.5439.509.
Blondel V., Guillaume J. L., Lambiotte R. (2024) Fast Unfolding of Communities in Large Networks: 15 Years Later. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment. DOI: 10.1088/1742–5468/ad6139.
Bychkova O. (2016) Innovation by Coercion: Emerging Institutionalization of University–Industry Collaborations in Russia. Social Studies of Science. Vol. 46. No. 4: 511–535. DOI: 10.1177/0306312716654768.
Chung C. J., Barnett G. A., Park H. W. (2014) Inferring International Dotcom Web Communities by Link and Content Analysis. Quality & Quantity. Vol. 48: 1117–1133. DOI: 10.1007/s11135-013-9847‑z.
Halavais A. (2000) National Borders on the World Wide Web. New Media & Society. Vol. 2. No. 1: 7–28. DOI: 10.1177/14614440022225689.
Liu L., Wang X., Miao W., Wang X. (2025) What Factors Enable Sustainable University-Industry Collaboration Communities? Evidence from a Symbiosis Theory Perspective. Sustainable Futures. Vol. 10. DOI: 10.1016/j.sftr.2025.101166.
de Maeyer J. (2013) Towards a Hyperlinked Society: A Critical Review of Link Studies. New Media & Society. Vol. 15. No. 5: 737–751. DOI: 10.1177/1461444812462851.
Maier D., Waldherr A. et al. (2018) Exploring Issues in a Networked Public Sphere: Combining Hyperlink Network Analysis and Topic Modeling: Social Science Computer Review. Vol. 36. No. 1: 3–20. DOI: 10.1177/0894439317690337.
Park H. W., Thelwall M. (2003) Hyperlink Analyses of the World Wide Web: a Review. Journal of Computer-Mediated Communication. Vol. 8. No. 4. July 1: JCMC843. DOI: 10.1111/j.1083-6101.2003.tb00223.x.
Rogers R. (2002) Operating Issue Networks on the Web. Science as Culture. Vol. 11. No. 2: 191–213. DOI: 10.1080/09505430220137243.
Rogers R. (2013) Digital Methods. Cambridge, MA: MIT.
Schmid-Petri H., Adam S. et al. (2018) Homophily and Prestige: An Assessment of their Relative Strength to Explain Link Formation in the Online Climate Change Debate. Social Networks. Vol. 55: 47–54. DOI: 10.1016/j.socnet.2018.05.001.
Taneja H. (2017) Mapping an Audience-Centric World Wide Web: A Departure from Hyperlink Analysis. New Media & Society. Vol. 19. No. 9: 1331–1348. DOI: 10.1177/1461444816642172.
Törnberg A., Vallström V. (2025) Asymmetric Alliances in Climate Misinformation: A Network Analysis of the Swedish Climate Change Countermovement. Socius: Sociological Research for a Dynamic World. Vol. 11: 11–23. DOI: 10.1177/23780231251360822.
Waldherr A., Maier D. et al. (2016) Big Data, Big Noise: The Challenge of Finding Issue Networks on the Web: The Challenge of Finding Issue Networks on the Web. Social Science Computer Review. Vol. 35. No. 4: 427–443. DOI: 10.1177/0894439316643050.