Для отримання знань про респондентів соціальних досліджень при розробці інформаційної технології (ІТ) інтелектуального аналізу автоматизовано етап підготовки слабко структурованих багатовимірних даних (ССБВД) соціологічних опитувань. Для автоматизації підготовки даних розроблено ІТ яка базується на наступних методиках: машинного представлення, очищення та фільтрації даних; трансформації очищених даних у простір первинних ознак з урахуванням формалізованої мети дослідження; нелінійного зниження розмірності багатовимірного простору первинних ознак для побудови двовимірного простору вторинних ознак та їх подальшої візуалізації. Апробація ІТ підготовки ССБВД спільно з системою Data Mining за даними соціологічних опитувань надала можливість підвищити достовірність прийняття рішень за стилем життя респондентів у порівнянні з соціологом кваліфікаційного рівня магістр і з власним визначенням респондентів. Як показали дослідження розробленої ІТ підготовки даних соціологічних опитувань, найбільш впливовими на результат аналізу є процедури, що пов'язані з побудовою просторів первинних і вторинних ознак для подальшого проведення кластеризації та класифікації. Наведені в зручному для експертів візуальному вигляді, отримані знання про досліджувану цільову аудиторію надають можливість легко враховувати їх при прийнятті обгрунтованих рішень фахівцями в предметній області.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Руденко Ольга Мстиславівна (державне управління)
• Руденко Олександр Юрійович (фізико-математичні науки)
• Руденко Олександр Леонідович (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"