КИСЛОВА О М КУРС МЕТОДИ БАГАТОВИМІРНОГО АНАЛІЗУ В

КИСЛОВА О. М. КУРС “МЕТОДИ БАГАТОВИМІРНОГО АНАЛІЗУ В СОЦІОЛОГІЇ” Лекція 2. Тема «Методи візуалізації багатовимірних даних»

ПЛАН МЕТОДИ ТА ІНСТРУМЕНТИ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ДАНИХ. КЛАСИФІКАЦІЯ МЕТОДІВ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ЗА РІЗНИМИ КРИТЕРІЯМИ МЕТОДИ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ БАГАТОВИМІРНИХ ДАНИХ У ПРОСТОРАХ ВЕЛИКОЇ ТА МАЛОЇ РОЗМІРНОСТІ. СУТНІСТЬ КОГНІТИВНОЇ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ. ЗАВДАННЯ, ЩО ВИРІШУЮТЬСЯ МЕТОДАМИ КОГНІТИВНОЇ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ. МОЖЛИВОСТІ, ЩО НАДАЄ КОГНІТИВНА ВІЗУАЛІЗАЦІЯ СОЦІОЛОГУ. ГОЛОВНІ НАПРЯМКИ РОЗВИТКУ МЕТОДІВ КОГНІТИВНОЇ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ В СОЦІОЛОГІЇ.

ВІЗУАЛІЗАЦІЯ – ПОДАННЯ ЧИСЛОВОЇ Й ТЕКСТОВОЇ ІНФОРМАЦІЇ У ВИГЛЯДІ ГРАФІКІВ, ДІАГРАМ, СТРУКТУРНИХ СХЕМ, ТАБЛИЦЬ, КАРТ ТОЩО. МЕТОД ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ДАНИХ – СПОСІБ ПРЕДСТАВЛЕННЯ ДАНИХ В ГРАФІЧНОМУ ВИГЛЯДІ. МЕТОДИ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ЧАСТО ОТОТОЖНЮЮТЬ З МОВОЮ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ, ТОБТО З ТИМ, ЯКИМ ЧИНОМ ДАНІ ТРАНСФОРМУЮТЬСЯ У ПЕВНІ ЕЛЕМЕНТИ ГРАФІЧНОГО ЗОБРАЖЕННЯ. ІНСТРУМЕНТ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ – КОМП’ЮТЕРНА ПРОГРАМА, ЩО РЕАЛІЗУЄ ПЕВНИЙ МЕТОД ВІЗУАЛІЗАЦІЇ.

МЕТОДИ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ПРИЙНЯТО ПОДІЛЯТИ НА ІЛЮСТРАТИВНІ ТА КОГНІТИВНІ (В ЦЬОМУ ВИПАДКУ КРИТЕРІЄМ ПОДІЛУ Є НАЯВНІСТЬ АБО ВІДСУТНІСТЬ НОВОГО ЗНАННЯ ПРО ДОСЛІДЖУВАНИЙ ОБ’ЄКТ). ВІЗУАЛІЗАЦІЯ ІЛЮСТРАТИВНА – НАОЧНЕ ПРЕДСТАВЛЕННЯ ВЖЕ ВИЯВЛЕНИХ ЗАКОНОМІРНОСТЕЙ, ВЛАСТИВОСТЕЙ, СПЕЦИФІЧНИХ РИС ДОСЛІДЖУВАНОГО ОБ'ЄКТУ. ВІЗУАЛІЗАЦІЯ КОГНІТИВНА – ГРАФІЧНЕ ЗОБРАЖЕННЯ ДОСЛІДЖУВАНОГО ОБ'ЄКТУ, ЯКЕ СПРИЯЄ ВИЯВЛЕННЮ ЩЕ НЕ ВІДОМИХ ЗАКОНОМІРНОСТЕЙ, ВЛАСТИВОСТЕЙ, СПЕЦИФІЧНИХ РИС

КРИТЕРІЄМ ПОДІЛУ МЕТОДІВ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ДАНИХ НА ІЛЮСТРАТИВНІ ТА КОГНІТИВНІ Є НАЯВНІСТЬ АБО ВІДСУТНІСТЬ НОВОГО ЗНАННЯ ПРО ДОСЛІДЖУВАНИЙ ОБ’ЄКТ. ØІЛЮСТРАТИВНА ВІЗУАЛІЗАЦІЯ Є РЕЗУЛЬТАТОМ АНАЛІЗУ ДАНИХ. ØКОГНІТИВНА ВІЗУАЛІЗАЦІЯ Є ЗАСОБОМ (ІНСТРУМЕНТОМ) АНАЛІЗУ ДАНИХ.

ФУНКЦІЇ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ: Ш ІЛЮСТРАТИ ВНА ШКомунікативна Ш КОГНІТИВНА За функціями візуалізацію можна поділити на Ш Ілюстративну ШКомунікативну Ш Когнітивну Інфографіка – це таке візуальне подання інформації, у якому використовується комплексна інформація, необхідна для швидкого подання великої кількості даних. Інфографіка є різновидом ілюстративної візуалізації, що сприяє комунікативнім процесам.

УКРАЇНСЬКИЙ МЕДIА СЕРВIС ПРЕДСТАВЛЯЄ РІЗНОМАНІТНІ ВАРИАНТИ АКТУАЛЬНОЇ ІНФОГРАФІКИ: HTTP: //UMSERVICE. NET/ Приклади інфографіки, що дозволяють швидко зрозуміти суть інформації, яка є темою інформаційного малюнку.

Приклади інфографіки

Візуалізаціїя багатовимірних даних МЕТОДИ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ, ЗАЛЕЖНО ВІД КІЛЬКОСТІ ВИКОРИСТОВУВАНИХ ВИМІРІВ, ПРИЙНЯТО КЛАСИФІКУВАТИ НА ДВІ ГРУПИ: Ø ПРЕДСТАВЛЕННЯ ДАНИХ В ОДНОМУ, ДВОХ АБО ТРЬОХ ВИМІРАХ (ТОБТО 1 D , 2 D ТА 3 D-ЗОБРАЖЕННЯ); Ø ПРЕДСТАВЛЕННЯ ДАНИХ У ЧОТИРЬОХ І БІЛЬШЕ ВИМІРАХ (4 D+).

РОЗМІРНІСТЬ ВІЗУАЛІЗОВАНИХ ДАНИХ НЕ ЗАВЖДИ СПІВПАДАЄ З РОЗМІРНІСТЮ ГРАФІЧНОГО ЗОБРАЖЕННЯ, ТОМУ СЛІД РОЗРІЗНЯТИ ЦІ ХАРАКТЕРИСТИКИ РОЗМІРНІСТЬ ДАНИХ – КІЛЬКІСТЬ ПЕВНИХ ХАРАКТЕРИСТИК, ІНФОРМАЦІЯ ПРО ЯКІ МІСТИТЬСЯ У ДАНИХ. КОЖНА ХАРАКТЕРИСТИКА ЯВЛЯЄ СОБОЮ ОКРЕМИЙ ВИМІР. РОЗМІРНІСТЬ ГРАФІЧНОГО ЗОБРАЖЕННЯ – КІЛЬКІСТЬ ВИМІРІВ, ЩО ПРЕДСТАВЛЕНО НА ЗОБРАЖЕННІ.

ЯКЩО НАБІР ДАНИХ Є БАГАТОВИМІРНИМ (ТОБТО МАЄ БІЛЬШЕ ТРЬОХ ВИМІРІВ), ТО МОЖЛИВІ ТАКІ ВАРІАНТИ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ: 1) ЗНИЖЕННЯ РОЗМІРНОСТІ ДО ОДНЕ-, ДВОХ- АБО ТРИВИМІРНОГО ПОДАННЯ; 2) ПРЕДСТАВЛЕННЯ БАГАТОВИМІРНИХ ДАНИХ У БАГАТОВИМІРНИХ

ПРЕДСТАВЛЕННЯ ДАНИХ В ОДНОМУ, ДВОХ АБО ТРЬОХ ВИМІРАХ ДО ЦІЄЇ ГРУПИ МЕТОДІВ ВІДНОСЯТЬСЯ ДОБРЕ ВІДОМІ СПОСОБИ ВІДОБРАЖЕННЯ ІНФОРМАЦІЇ, ЯКІ ДОСТУПНІ ДЛЯ СПРИЙНЯТТЯ. ПРАКТИЧНО БУДЬ-ЯКИЙ СУЧАСНИЙ ПАКЕТ ОБРОБКИ СТАТИСТИЧНОЇ ІНФОРМАЦІЇ ВКЛЮЧАЄ МЕТОДИ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ З ЦІЄЇ ГРУПИ. ВАРТО ПОМІТИТИ, ЩО НАЙБІЛЬШЕ ПРИРОДНО ЛЮДСЬКЕ ОКО СПРИЙМАЄ ДВОВИМІРНІ ПОДАННЯ ІНФОРМАЦІЇ.

ПРИКЛАДИ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ БАГАТОВИМІРНИХ ДАНИХ МЕТОДОМ ЗНИЖЕННЯ ЇХ РОЗМІРНОСТІ

ДІАГРАМА РОЗСІЮВАННЯ, ЩО ПРЕДСТАВЛЯЄ РОЗТАШУВАННЯ КЛАСТЕРІВ ЗА МОРАЛЬНИМИ ОРІЄНТАЦІЯМИ В ТРЬОХВИМІРНОМУ МОРАЛЬНОМУ ПРОСТОРІ (ТРИ ВИМІРИ – ЦЕ ФАКТОРИ, ЩО ВИЯВЛЕНІ МЕТОДОМ ФАКТОРНОГО АНАЛІЗУ)

МЕТОДИ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ БАГАТОВИМІРНИХ ДАНИХ В БАГАТОВИМІРНОМУ ПРОСТОРІ ДЛЯ ПРЕДСТАВЛЕННЯ СОЦІОЛОГІЧНИХ ДАНИХ ЧАСТІШ ЗА ВСЕ ЗАСТОСОВУЮТЬ ТАКІ БАГАТОВИМІРНІ МЕТОДИ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ: 1) ПЕЛЮСТКОВІ ДІАГРАМИ; 2) ПІКТОГРАФІКИ.

ПЕЛЮСТКОВІ ДІАГРАМИ МОЖНА ПОБУДУВАТИ В EXCEL. üСТАНДАРТНА ПЕЛЮСТКОВА ДІАГРАМА üПЕЛЮСТКОВА ДІАГРАМА З МАРКЕРАМИ üПЕЛЮСТКОВА ДІАГРАМА ІЗ ЗАФАРБОВАНИМИ ВНУТРІШНІМИ ОБЛАСТЯМИ

ПЕЛЮСТКОВА ДІАГРАМА, ЩО ПРЕДСТАВЛЯЄ ШІСТЬ ТИПІВ МОРАЛЬНИХ ОРІЄНТАЦІЙ У 12 -МІРНОМУ ПРОСТОРІ

ПЕЛЮСТКОВА ДІАГРАМА, ЩО ПРЕДСТАВЛЯЄ 7 ТИПІВ ЦІННІСНИХ ОРІЄНТАЦІЙ У 44 -МІРНОМУ ПРОСТОРІ

ЛЕПЕСТКОВЫЕ ДИАГРАММЫ, ПРЕДСТАВЛЯЮЩИЕ РАЗЛИЧИЯ УКРАИНСКИХ И БЕЛОРУССКИХ ТРАДИЦИОНАЛИСТОВ В 44 МЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ ТЕРМИНАЛЬНЫХ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ ЦЕННОСТЕЙ

ЛЕПЕСТКОВЫЕ ДИАГРАММЫ, ПРЕДСТАВЛЯЮЩИЕ РАЗЛИЧИЯ УКРАИНСКИХ И БЕЛОРУССКИХ СТУДЕНТОВ- «МОДЕРНИСТОВ» В 44 -МЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ ТЕРМИНАЛЬНЫХ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ ЦЕННОСТЕЙ

ЛЕПЕСТКОВЫЕ ДИАГРАММЫ, ПРЕДСТАВЛЯЮЩИЕ РАЗЛИЧИЯ УКРАИНСКИХ И БЕЛОРУССКИХ СТУДЕНТОВ «ПОСТМОДЕРНИСТОВ» В 44 -МЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ ТЕРМИНАЛЬНЫХ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ ЦЕННОСТЕЙ.

ПІКТОГРАФІКИ ПІКТОГРАФІКОМ НАЗИВАЮТЬ КАТЕГОРИЗОВАНУ ДІАГРАМУ, ЩО МІСТИТЬ ГРАФІЧНІ ОБРАЗИ (ПІКТОГРАМИ) ВСІХ ДОСЛІДЖУВАНИХ ОБ'ЄКТІВ. КОЖНА З ПІКТОГРАМ Є ГРАФІЧНИМ ОБРАЗОМ БАГАТОМІРНОГО ОБ’ЄКТУ, ДЕ ЗНАЧЕННЯ ЗМІННИХ ВІДПОВІДАЮТЬ ПЕВНИМ РИСАМ ОБ'ЄКТА. ЦЯ ВІДПОВІДНІСТЬ УСТАНОВЛЮЄТЬСЯ ТАКИМ ЧИНОМ, ЩОБ ЗАГАЛЬНИЙ ВИГЛЯД ОБ'ЄКТА ЗМІНЮВАВСЯ ЗАЛЕЖНО ВІД КОНФІГУРАЦІЇ ЗНАЧЕНЬ, ЯКІ ХАРАКТЕРИЗУЮТЬ ДОСЛІДЖУВАНИЙ ОБ'ЄКТ.

Піктографіки у пакеті STATISTICA

ПІКТОГРАФІК “ОБЛИЧЧЯ ЧЕРНОВА” ПРИКЛАД ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ДАНИХ, ЩО ЗАСНОВАНИЙ НА МЕТАФОРАХ ГЕОГРАФІЧНОЇ КАРТИ ТА ЛЮДСЬКОГО ОБЛИЧЧЯ: “ОБЛИЧЧЯ ЧЕРНОВА” РОЗТАШОВАНІ НА КАРТІ МІСТА ДЖЕРЕЛО: HTTP: //PEOPLE. CS. UCHICAGO. EDU/~WISEMAN/CHE RNOFF

МЕТОД «ОБЛИЧ ЧЕРНОВА» МЕТОД ВІЗУАЛІЗАЦІЇ БАГАТОМІРНИХ ДАНИХ, ЯКИЙ ПРИЙНЯТО НАЗИВАТИ «ОБЛИЧЧЯ ЧЕРНОВА» , Є ДОСИТЬ ОРИГІНАЛЬНИМ (І ПРИ ЦЬОМУ ЕФЕКТИВНИМ) СПОСОБОМ ПОШУКУ НОВОГО ЗНАННЯ В ЕМПІРИЧНИХ ДАНИХ. ЦЕЙ МЕТОД ЗАПРОПОНОВАНИЙ СУЧАСНИМ АМЕРИКАНСЬКИМ МАТЕМАТИКОМ Г. ЧЕРНОВИМ (H. CHERNOFF) В 1973 РОЦІ. ПРИ ПОБУДОВІ «ОБЛИЧ ЧЕРНОВА» МОВА ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ДАНИХ СТВОРЮЄТЬСЯ ЗА НАСТУПНИМ ПРИНЦИПОМ: ЗНАЧЕННЯ ДОСЛІДЖУВАНИХ ЗМІННИХ СТАВЛЯТЬСЯ У ВІДПОВІДНІСТЬ ДО ПЕВНИХ РИС ЛЮДСЬКОГО ОБЛИЧЧЯ ТАКИМ ЧИНОМ, ЩОБ КОЖНІЙ ЗМІННІЙ ВІДПОВІДАВ ЯКИЙ-НЕБУДЬ ПАРАМЕТР СХЕМАТИЧНО ЗОБРАЖЕНОГО ЛЮДСЬКОГО ОБЛИЧЧЯ. ТАК, ЗДІЙСНЮЮЧИ ВІЗУАЛІЗАЦІЮ У ВИГЛЯДІ «ОБЛИЧ ЧЕРНОВА» ДЛЯ КОЖНОГО СПОСТЕРЕЖЕННЯ (В НАШОМУ ПРИКЛАДІ – КЛАСТЕРА, ЩО УОСОБЛЮЄ ПЕВНИЙ ТИП ЦІННІСНИХ ОРІЄНТАЦІЇ) РИСУЄТЬСЯ ОКРЕМЕ «ОБЛИЧЧЯ» . ПРИ ЦЬОМУ ВІДНОСНІ ЗНАЧЕННЯ ОБРАНИХ ОЗНАК (В НАШОМУ ВИПАДКУ ТАКИМИ ОЗНАКАМИ БУЛИ ЗАСОБИ ПІДВИЩЕННЯ СОЦІАЛЬНОГО СТАТУСУ) ВІДПОВІДАЮТЬ ФОРМІ Й РОЗМІРАМ ПЕВНИХ РИС «ОБЛИЧЧЯ» . У РОЗПІЗНАВАННІ ОБЛИЧ ОСОБЛИВУ РОЛЬ ВІДІГРАЄ ЇХ

СОЦІОЛОГИ ДЛЯ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ БАГАТОВИМІРНИХ ДАНИХ ЧАСТО ЗАСТОСОВУЮТЬ ОДНОЧАСНО ДВА ЗАСОБИ: ЗНИЖЕННЯ РОЗМІРНОСТІ ТА ВІЗУАЛІЗАЦИЮ У БАГАТОВИМІРНОМУ ПРОСТОРІ

ПІКТОГРАФІК «ОБЛИЧЧЯ ЧЕРНОВА» , ЩО ПРЕЗЕНТУЄ КЛАСТЕРИ, ЯКІ УОСОБЛЮЮТЬ ПЕВНІ ТИПИ МОРАЛЬНИХ ОРІЄНТАЦІЙ УКРАЇНСЬКИХ СТУДЕНТІВ ОБЛИЧЧЯ ТИМ Скільки вимірів представлено на цьому СИЛЬНІШЕ «ПОСМІХАЄТЬСЯ» , ЧИМ БІЛЬШЕ ЙОМУ ПРИТАМАННА ТОЛЕРАНТНІСТЬ; ОБЛИЧЧЯ МАЄ ТИМ БІЛЬШИЙ РОЗМІР ОЧЕЙ (ЯКІ ЧАСТО НАЗИВАЮТЬ «ДЗЕРКАЛОМ ДУШІ» ), ЧИМ БІЛЬШЕ В КЛАСТЕРІ ВИРАЖЕНА ДУХОВНІСТЬ; ОБЛИЧЧЯ МАЄ ТИМ БІЛЬШІ РОЗМІРИ, ЧИМ БІЛЬШЕ У КЛАСТЕРІ СТУПІНЬ ПРОЯВУ КОЛЕКТИВІСТСЬКИХ зображенні? НАСТРОЇВ.

ПОБУДОВАТИ ПІКТОГРАФІКИ МОЖНА У ПАКЕТІ STATISTICA

КОГНІТИВНА ВІЗУАЛІЗАЦІЯ ДАНИХ – ЦЕ ГРАФІЧНЕ ЗОБРАЖЕННЯ ДАНИХ, ЯКЕ АКТИВІЗУЄ ІНТУЇЦІЮ ДОСЛІДНИКА ТА ДАЄ МОЖЛИВІСТЬ “ПОБАЧИТИ” ЩЕ НЕВІДОМІ ЗАКОНОМІРНОСТІ, ВЛАСТИВОСТІ, СПЕЦИФІЧНІ ОСОБЛИВОСТІ ДОСЛІДЖУВАНОГО ОБ'ЄКТА. ЦІЛЬ КОГНІТИВНОЇ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ВЧЕНІ БАЧАТЬ В «ПРОЯСНЕННІ» , ТРАКТУВАННІ АБСТРАКТНИХ КОНСТРУКЦІЙ, СКЛАДНИХ ЯВИЩ І ПРОЦЕСІВ ЗАСОБАМИ ГРАФІЧНОЇ ІНТЕРПРЕТАЦІЇ.

О. О. ЗЄНКІН - ОДИН З ПЕРШИХ НАУКОВЦІВ, ЯКІ ЗАСТОСОВУВАЛИ МЕТОДИ КОГНІТИВНОЇ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ДЛЯ ЗОБРАЖЕННЯ НАУКОВИХ АБСТРАКЦІЙ. ДИВ. ТАКУ РОБОТУ: ЗЕНКИН А. А. КОГНИТИВНАЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ ГРАФИКА / ПОД РЕД. Д. А. ПОСПЕЛОВА. – М. : НАУКА, 1991

О. О. ЗЄНКІН РОЗРОБИВ СИСТЕМУ ІНТЕРАКТИВНОЇ КОМП'ЮТЕРНОЇ ГРАФІКИ, ЩО СПРОМОЖНА ПОРОДЖУВАТИ НОВЕ ЗНАННЯ ЗА НАСТУПНИМ ЕВРИСТИЧНИМ АЛГОРИТМОМ: 1. ВИДІЛЯЄТЬСЯ ПРОБЛЕМНА ОБЛАСТЬ. 2. У ВИДІЛЕНІЙ ПРОБЛЕМНІЙ ОБЛАСТІ ФІКСУЄТЬСЯ ПО МОЖЛИВОСТІ НАЙМЕНША КІЛЬКІСТЬ НАЙБІЛЬШ ІСТОТНИХ ПОСТУЛАТІВ, ЗАКОНОМІРНОСТЕЙ АБО ФУНДАМЕНТАЛЬНИХ ЗВ'ЯЗКІВ МІЖ ОБ'ЄКТАМИ. 3. СТВОРЮЄТЬСЯ МОВА ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ЗАФІКСОВАНИХ ЗАКОНОМІРНОСТЕЙ, ЩО ПО СВОЇЙ БУДОВІ ВІДБИВАЄ СУТНІСТЬ ПРОБЛЕМНОЇ ОБЛАСТІ. 4. ПІДДАЮЧИ ПОБУДОВАНІ ЗОБРАЖЕННЯ ВСІЛЯКИМ ПЕРЕТВОРЕННЯМ, ОДЕРЖУЮТЬ ВІЗУАЛЬНІ ПІДКАЗКИ, ЯКІ ЗАВДЯКИ ПРЯМОГО Й БЕЗПОСЕРЕДНЬОГО ВПЛИВУ НА ІНТУЇЦІЮ ДОСЛІДНИКА СПРИЯЮТЬ ВІДКРИТТЮ НОВИХ ІДЕЙ, ЩО СТОСУЮТЬСЯ ДОСЛІДЖУВАНОЇ ПРОБЛЕМНОЇ ОБЛАСТІ.

ПРИКЛАДИ КОГНІТИВНОЇ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ

ТЕРНАРНЫЙ ГРАФИК (МАССИВ 2006 ГОДА)

«ГОРНАЯ» ВИЗУАЛИЗАЦИЯ КЛАСТЕРНОЙ МОДЕЛИ ЦЕННОСТНЫХ ОРИЕНТАЦИЙ УКРАИНСКОГО СТУДЕНЧЕСТВА (МАССИВ 2002 ГОДА)

Топологічна мапа, що візуалізує розподіл кластерів студентів за планами на майбутню професійну діяльність

Топологічні мапи входів та кінцевих кластерів, що відображують плани студентів на майбутнє Топологічні мапи активації незалежних вхідних перемінних

АРХІТЕКТУРА НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ, ЩО ВІЗУАЛІЗУЄ ПОБУДОВУ ПРОГНОЗУ ВІРОСПОВІДНИЦЬКИХ ПОЗИЦІЙ УКРАЇНСЬКИХ СТУДЕНТІВ НА ОСНОВІ ЇХ МОРАЛЬНИХ ОРІЄНТАЦІЙ

ГОЛОВНІ НАПРЯМКИ РОЗВИТКУ МЕТОДІВ КОГНІТИВНОЇ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ В СОЦІОЛОГІЇ 1. РОЗШИРЕННЯ АРСЕНАЛУ МЕТОДІВ ПОДАННЯ ЕМПІРИЧНИХ ДАНИХ У ВИГЛЯДІ РІЗНОМАНІТНИХ ПІКТОГРАФІКІВ. 2. РОЗРОБКА СПЕЦИФІЧНИХ ТА ВПРОВАДЖЕННЯ В ПРАКТИКУ СОЦІОЛОГІЧНОГО АНАЛІЗУ ВЖЕ ІСНУЮЧИХ ВІЗУАЛІЗАТОРІВ МОДЕЛЕЙ DATA MІNІNG. 3. ІКОНОЛОГІЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ. ( СМ. ПЛОТИНСКИЙ Ю. М. ИКОНОЛОГИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ – НОВЫЙ ИНСТРУМЕНТ СОЦИОЛОГОВ // СОЦИОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ. – 2000. – № 5 – С. 116 -122)

ЛІТЕРАТУРА ГРАФИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ. (ЕЛЕКТРОННИЙ РЕСУРС). ДОСТУПНО НА: KPIS. RU/CONTENT/STATISTICA/MODULES/STGRAPH. HTML КИСЛОВА О. Н. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ КАК АЛЬТЕРНАТИВА ТРАДИЦИОННЫМ МЕТОДАМ ДЕСКРИПТИВНОГО АНАЛИЗА // МЕТОДОЛОГІЯ, ТЕОРІЯ ТА ПРАКТИКА СОЦІОЛОГІЧНОГО АНАЛІЗУ СУЧАСНОГО СУСПІЛЬСТВА. ЗБІРНИК НАУКОВИХ ПРАЦЬ. – ХАРКІВ: ВИДАВНИЧИЙ ЦЕНТР ХАРКІВСЬКОГО НАЦІОНАЛЬНОГО УНІВЕРСИТЕТУ ІМЕНІ В. Н. КАРАЗІНА, 2008. – С. 142 -152. ПИКТОГРАФИКИ. (ЕЛЕКТРОННИЙ РЕСУРС). - ДОСТУПНО НА: WWW. DONNU. EDU. UA/EKONOM/UA/KAFEDRA/MMME/PVD/DATA/MDE/DIS TANT/TVMS/TE ДАВЫДОВ А. А. КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ СОЦИОЛОГИИ (ОБЗОР ЗАРУБЕЖНОГО ОПЫТА) // СОЦИОЛ. ИССЛЕД. - 2005. - № 1. - С. 131 -138. КИСЛОВА О. Н. КОГНИТИВНАЯ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ КАК ИНСТРУМЕНТ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ // ВІСНИК ХАРКІВСЬКОГО НАЦІОНАЛЬНОГО УНІВЕРСИТЕТУ ІМЕНІ В. Н. КАРАЗІНА «СОЦІОЛОГІЧНІ ДОСЛІДЖЕННЯ СУЧАСНОГО СУСПІЛЬСТВА: МЕТОДОЛОГІЯ, ТЕОРІЯ ТА МЕТОДИ» . – № 795. – 2008. – С. 78 -84. ПЛОТИНСКИЙ Ю. М. ИКОНОЛОГИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ – НОВЫЙ ИНСТРУМЕНТ СОЦИОЛОГОВ // СОЦИОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ. – 2000. – № 5 – С. 116 -122.

ДОДАТКОВА ЛІТЕРАТУРА БОРОВИКОВ В. STATISTICA: ИСКУССТВО АНАЛИЗА ДАННЫХ НА КОМПЬЮТЕРЕ. ДЛЯ ПРОФЕССИОНАЛОВ. – СПБ: ПИТЕР, 2001. ВАЛЬКМАН Ю. Р. КОГНИТИВНЫЕ ГРАФИЧЕСКИЕ МЕТАФОРЫ: КОГДА, ЗАЧЕМ, ПОЧЕМУ И КАК МЫ ИХ ИСПОЛЬЗУЕМ. (ЕЛЕКТРОННИЙ РЕСУРС). ДОСТУПНО НА: WWW. DIALOG-21. RU/ARCHIVE/2003/VALKMAN. PDF ГОРОХОВ В. Л. , ЛУКЬЯНЕЦ А. А. , ЧЕРНОВ А. Г. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ КОГНИТИВНОЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ. – ТОМСК: НТЛ, 2007. ЗЕНКИН А. А. КОГНИТИВНАЯ КОМПЬЮТЕРНАЯ ГРАФИКА. – М. : НАУКА, 1991. КИСЛОВА О. Н. ЭВРИСТИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ МЕТОДОВ КОГНИТИВНОЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ В СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ // ТРЕТЬИ КОВАЛЕВСКИЕ ЧТЕНИЯ. МАТЕРИАЛЫ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ 12 -13 НОЯБРЯ 2008 ГОДА. – САНКТ-ПЕТЕРБУРГ: СПБГУ. – С. 74 – 75. КИСЛОВА О. Н. , СОКУРЯНСКАЯ Л. Г. ВОЗМОЖНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ МЕТОДОЛОГИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В ИССЛЕДОВАНИИ ЦЕННОСТНЫХ ОРИЕНТАЦИЙ СТУДЕНЧЕСТВА // ВІСНИК ХАРКІВСЬКОГО НАЦІОНАЛЬНОГО УНІВЕРСИТЕТУ ІМЕНІ В. Н. КАРАЗІНА “СОЦІОЛОГІЧНІ ДОСЛІДЖЕННЯ СУЧАСНОГО СУСПІЛЬСТВА: МЕТОДОЛОГІЯ, ТЕОРІЯ, МЕТОДИ”. – № 723. – 2006. – С. 257 -263. МУЛЬТИМЕДИЙНЫЙ ВАРИАНТ НАСКАЛЬНОЙ ЖИВОПИСИ: ВИЗУАЛИЗАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ АБСТРАКЦИЙ ОБЕЩАЕТ РЕВОЛЮЦИЮ В НАУЧНОМ ПОЗНАНИИ (ИНТЕРВЬЮ С А. А. ЗЕНКИНЫМ). (ЕЛЕКТРОННИЙ РЕСУРС). ДОСТУПНО НА: WWW. SCIENCE. NG. RU/POLICY/2000 -03 -22/1_MMEDIA. HTML НОВОСЕЛОВ Ю. В. , ВАГИН В. Н. ПРИМЕНЕНИЕ КОГНИТИВНОЙ ГРАФИКИ ДЛЯ ВИЗУАЛЬНОГО РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ. (ЕЛЕКТРОННИЙ РЕСУРС). ДОСТУПНО НА: HTTP: //NETWORK-JOURNAL. MPEI. AC. RU/CGIBIN/MAIN. PL? L=RU&N=10&PA=5&AR=2 ПЕРЦОВА Н. Н. , ЗЕНКИН А. А. КОГНИТИВНАЯ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ИДЕИ ВРЕМЕНИ ВЕЛИМИРА ХЛЕБНИКОВА // В СБ. НАУЧИ, ТР. НАЦИОНАЛЬНОЙ КОНФ. С МЕЖДУН. УЧАСТИЕМ «ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ-94» (КИИ-94). РЫБИНСК. 1994. – С. 112 -418; ДОСТУПНО НА: WWW. CCAS. RU/ALEXZEN/PAPERS/HLEBNIK. HTML СОБОЛЕВА А. Г. КОГНИТИВНАЯ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ЗНАНИЙ С ПОМОЩЬЮ ЛИЦ ЧЕРНОВА // ТЕЗИСЫ ДОКЛАДА НА КОНФЕРЕНЦИИ «КОМП'ЮТЕРНИЙ МОНІТОРИНГ ТА ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ 2006» , ДОННТУ, МАЙ 2006 Г. ДОСТУПНО НА: WWW. MASTERS. DONNTU. EDU. UA/ 2006/ FVTI/ SOBOLEVA/LIBRARY/TEXT 7. HTM. СОКУРЯНСЬКА Л. Г. , КИСЛОВА О. М. МЕТОДОЛОГІЯ ТА МЕТОДИ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ У ДОСЛІДЖЕННІ ДИНАМІКИ ЦІННІСНОЇ СВІДОМОСТІ УКРАЇНСЬКОГО СТУДЕНТСТВА // НАУКОВІ СТУДІЇ ЛЬВІВСЬКОГО СОЦІОЛОГІЧНОГО ФОРУМУ «БАГАТОВИМІРНІ ПРОСТОРИ СУЧАСНИХ СОЦІАЛЬНИХ ЗМІН» . ЗБІРНИК НАУКОВИХ ПРАЦЬ. – ЛЬВІВ. – 2008. – С. 221 -229. ЧАДЕЕВА М. ГРАФИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ В СИСТЕМЕ STATISTICA. (ЕЛЕКТРОННИЙ РЕСУРС). ДОСТУПНО НА: HTTP: //WWW. OSP. RU/OS/1999/05 -06/179828/ CHERNOFF H. THE USE OF FACES TO REPRESENT POINTS IN K-DIMENSIONAL SPACE GRAPHICALLY // JOURNAL OF AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION. – 1973. – № 68. – P. 361 -368. ЧУБУКОВА И. А. DATA MINING. – М. : ИНТЕРНЕТ-УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, 2006. – 384 СТР. – РЕЖИМ ДОСТУПА: HTTP: //WWW. INTUIT. RU/DEPARTMENT/DATABASE/DATAMINING.