Abstract
Розглянуто нові концептуальні підходи до використання великих масивів даних у соціогуманітарних дослідженнях і проаналізовано сучасні напрями їх використання у науково-дослідній діяльності гуманітарного спрямування. Обґрунтовано актуальність використання технологій Big Data в історичних наукових дослідженнях і використання таких технологій для побудови науково-дослідних кластерів з метою ефективного дослідження й опрацювання масових історичних джерел, а саме зведених статистичних даних. Опрацьовано зведені статистичні дані індустріального розвитку, перепису населення та експертного оцінювання соціо-економічного і демографічного розвитку Сполучених Штатів Америки та Української Радянської Соціалістичної Республіки у 1970-1980-х роках. Апробовано кількісний метод для отримання консолідованої статистики, що дасть змогу виявити особливості статистичної сукупності загалом і в окремих її компонентах, показати регулярність досліджуваних соціально-економічних явищ процесів. Оцінено вагомість консолідованих статистичних даних, опублікованих на вітчизняних та іноземних ресурсах для їх подальшого використання в історичних дослідженнях. Подано у форматі таблиці, змодельовано кліометричні характеристики консолідованих статистичних даних розвитку Сполучених Штатів Америки та України у 1970-х та у 1980-х роках. Обґрунтовано, що кліометричні характеристики консолідованої статистики розвитку Сполучених Штатів Америки та Української Радянської Соціалістичної Республіки у 1970-1980-х роках, які отримують за допомогою моделювання даних економічного розвитку, даних перепису населення, даних національного доходу та зайнятості, експертного оцінювання, можна використати як нове джерело для вивчення актуального історичного періоду.
Highlights
Розглянуто нові концептуальні підходи до використання великих масивів даних у соціогуманітарних дослідженнях і проаналізовано сучасні напрями їх використання у науково-дослідній діяльності гуманітарного спрямування
Big Data в інформаційних технологіях – це набір методів і засобів опрацювання структурованих і неструктурованих різнотипних динамічних даних великих обсягів з метою їх аналізу та використання для підтримки прийняття рішень [11]
Обґрунтовано, що кліометричні характеристики консолідованої статистики розвитку Сполучених Штатів Америки та Радянської України у 19701980-х роках, які отримують за допомогою моделювання даних економічного розвитку, даних перепису населення, даних національного доходу та зайнятості, а також експертного оцінювання, можна використати як нове джерело для вивчення актуального історичного періоду
Summary
Розглянуто нові концептуальні підходи до використання великих масивів даних у соціогуманітарних дослідженнях і проаналізовано сучасні напрями їх використання у науково-дослідній діяльності гуманітарного спрямування. Обґрунтовано актуальність використання технологій Big Data в історичних наукових дослідженнях і використання таких технологій для побудови науково-дослідних кластерів з метою ефективного дослідження й опрацювання масових історичних джерел, а саме зведених статистичних даних. ● оцінити вагомість консолідованих статистичних даних, опублікованих на вітчизняних та іноземних ресурсах з використанням мови програмування R (пакети: dplyr, ggplot, plotly, DT, corrplot) для їх подальшого використання в історичних дослідженнях;. Наукова новизна отриманих результатів дослідження – розроблено новий підхід до опрацювання Великих Даних історичної тематики на підставі автоматизованих засобів мови програмування R; удосконалено використання математичних методів для здобуття знань з великих інформаційних масивів та моделювання причиннонаслідкових зв'язків, кореляцій та тенденцій зростання/зменшення соціо-економічних чинників. Для отримання кліометричних характеристик великих масивів даних використовували інтелектуальний аналіз даних та різноманітні пошукові методи мережі Інтернет, зокрема банк даних World Bank Open Data, з якого було використано всі дані для проведення дослідження [1]. Особливістю мови R є велика кількість вбудованих статистичних та математичних функцій, зручний інтерфейс для опрацювання даних, модулі і пакети для візуалізації та трансформації даних у зведені, виявлення кліометричних характеристик тощо
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
