<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">kaz44</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Вестник Университета Шакарима. Серия технические науки</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Bulletin of Shakarim University. Technical Sciences</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2788-7995</issn><issn pub-type="epub">3006-0524</issn><publisher><publisher-name>«Шәкәрім университеті» КеАҚ</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">kaz44-358</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>СТАТЬИ</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>МЕТОДЫ И НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ АНАЛИЗА СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>METHODS AND DIRECTIONS OF SOCIAL NETWORK ANALYSIS RESEARCH</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Зенкович</surname><given-names>К. У.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Zenkovich</surname><given-names>K. U.</given-names></name></name-alternatives><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Устинова</surname><given-names>Т. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Ustinova</surname><given-names>T. A.</given-names></name></name-alternatives><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru">Университет имени Шакарима города Семей<country>Казахстан</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2022</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>24</day><month>06</month><year>2022</year></pub-date><volume>0</volume><issue>2(6)</issue><fpage>9</fpage><lpage>14</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Зенкович К.У., Устинова Т.А., 2022</copyright-statement><copyright-year>2022</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Зенкович К.У., Устинова Т.А.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Zenkovich K.U., Ustinova T.A.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://tech.vestnik.shakarim.kz/jour/article/view/358">https://tech.vestnik.shakarim.kz/jour/article/view/358</self-uri><abstract><p>Социальные сети – это общественный феномен, возникший как возможность виртуального общения и анализ компьютерных социальных сетей повлек значительный интерес у исследователей.  </p><p>В статье приведены результаты исследования изучения методов и направлений исследования социальных сетей. Предоставлен краткий обзор методов анализа социальных сетей, которые используются для выявления взаимосвязи и взаимодействия между участниками сети, их классификации и предсказание поведения. В работе описаны наиболее популярные направления исследования социальных сетей: структурное, нормативное, ресурсное и динамическое. Проанализирована проблематика сбора данных, области применения результатов анализа социальных сетей. Приведены решаемые задачи при помощи направлений исследования социальных сетей. При помощи этих методов можно анализировать объекты, такие как сама социальная сеть, внутрисетевые сети и сообщества, отдельные пользователи, информационные сообщения, мнения, внешние узлы. Также представлены некоторые характеристики, полезные для изучения социальных сетей, кратко изложены методы и алгоритмы, используемые в различных моделях анализа социальных сетей. Описанные в статье методы представляют множество решаемых предметных задач в сфере социальной динамики с применением определенного набора методов и технологий. Главные различия встают в области приложений и истолковании показателей и итогов, полученных по довольно сформировавшимся процедурам. </p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The article presents the results of a study of the methods and directions of research of social networks. A brief overview of the methods of social network analysis that are used to identify the relationship and interaction between network participants, their classification and prediction of behavior is provided. Using these methods, you can analyze objects such as the social network itself, intra-network networks and communities, individual users, informational messages, opinions, external nodes. The paper describes the most popular areas of social network research: structural, normative, resource and dynamic. The problems of data collection, the scope of application of the results of the analysis of social networks are analyzed. The tasks to be solved with the help of research directions of social networks are given. Some characteristics useful for studying social networks are also presented, methods and algorithms used in various models of social network analysis are briefly outlined. </p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>анализ</kwd><kwd>большие данные</kwd><kwd>интеллектуальный анализ данных</kwd><kwd>визуализация</kwd><kwd>социальные сети</kwd><kwd>графы</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>analysis</kwd><kwd>big data</kwd><kwd>data mining</kwd><kwd>visualization</kwd><kwd>social networks</kwd><kwd>graphs</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Социодинамика. – [Электронный ресурс]: https://socio.escience.ifmo.ru/matherials/102/</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Социодинамика. – [Электронный ресурс]: https://socio.escience.ifmo.ru/matherials/102/</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Контент анализ как метод исследования. – [Электронный ресурс]: https://latosca.ru/kontentanaliz-kak-metod-issledovaniya/</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Контент анализ как метод исследования. – [Электронный ресурс]: https://latosca.ru/kontentanaliz-kak-metod-issledovaniya/</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Батура Т.В., Методы анализа компьютерных социальных сетей // Вестник НГУ. – № 4. – 2012. – С. 25-30.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Батура Т.В., Методы анализа компьютерных социальных сетей // Вестник НГУ. – № 4. – 2012. – С. 25-30.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
