Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2026
Ключевые слова: Siberian contemporary art, Cyberfield Research, topic modeling, semantic search, Bertopic, сибирское современное искусство, киберполевое исследование, тематическое моделирование, семантический поиск
Аннотация: На современном этапе многие концепты, включая и «сибирское современное искусство», проявляют себя через репрезентации в цифровом пространстве, что создает новые вызовы для исследователей. Использование методов киберполевого исследования позволяет анализировать текстовые массивы, создаваемые в цифровом пространстве, в том числе испоПоказать полностьюльзуя методы, находящиеся на пересечении качественных и количественных подходов. Одним из таких методов является метод тематического моделирования, позволяющий получить варианты разбиения текстового массива на категории, которые затем могут интерпретироваться с использованием принципов обоснованной теории. Для анализа репрезентации сибирского современного искусства в социальных сетях был собран массив из 11 237 постов, отобранных с помощью семантического поиска из 100 000 постов из 100 релевантных групп. Дальнейший анализ с использованием методов линейного тематического моделирования и тематического моделирования с использованием нейронных сетей, позволил определить некоторые характеристики массива. Ключевыми результатами становится определение устойчивых категорий, связанных с формированием групповых сетей через множество перекрестных ссылок, а также отдельных групп, в которых доминирующими становятся маркеры идентичности. Сибирское современное искусство, таким образом, оказывается концепцией, используемой в цифровом пространстве как инструмент группообразования и как механизм конструирования специфической идентичности, связанной с некоторыми характеристиками произведений Currently, many concepts, including “Siberian contemporary art,” manifest themselves through representations in the digital space, creating new challenges for researchers. Cyberfield research methods enable the analysis of textual datasets created in the digital space, including methods that straddle qualitative and quantitative approaches. One such method is topic modeling, which enables the categorization of textual datasets, which can then be interpreted using grounded theory principles. To analyze the representation of Siberian contemporary art on social media, a dataset of 11,237 posts was compiled, selected using a semantic search from 100,000 posts from 100 relevant groups. Further analysis using linear topic modeling and topic modeling with neural networks allowed us to identify certain characteristics of the dataset. The key results are the identification of stable categories associated with the formation of group networks through multiple cross-references, as well as individual groups in which identity markers become dominant. Siberian contemporary art thus emerges as a concept used in digital space as a tool for group formation and as a mechanism for constructing a specific identity associated with certain characteristics of the works
Журнал: Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки
Выпуск журнала: Т.19, №5
Номера страниц: 1020-1030
ISSN журнала: 19971370
Место издания: Красноярск
Издатель: Сибирский федеральный университет