ВВЕДЕНИЕ
В связи со стремительным ростом информационных технологий внимание исследователей социальных сетей приковано к текстам пользователей и выявлению связей между ними. Социальные сети – это зеркало общества, они позволяют оценить тенденции развития социума по формальным признакам. На основании общности этих тенденций выделяют пользовательские сегменты – скрытые сообщества. Для анализа используют графовые методы или кластерный анализ, однако эти методы чаще всего упускают из вида лингвистические признаки. Современные алгоритмы компьютерной лингвистики позволяют упростить задачу анализа дискурса, обработать и представить репрезентативные данные для больших текстовых коллекций, в том числе и для постов социальных сетей. Основываясь на тематической структуре текстов, можно выявить более устойчивые связи между пользователями. Актуальность работы обусловлена необходимостью сочетания методов лингвистического и количественного анализа данных для построения семантической сети пользователей на основе тематической близости их постов.  Новизна исследования заключается в том, что в данной работе обсуждаются эксперименты по выявлению скрытых сообществ методами тематического моделирования и автоматического назначения меток тем, которые впервые выполнены на корпусе постов русскоязычных пользователей ВКонтакте. Объект исследования – скрытые сообщества, выявленные с помощью алгоритмов тематического моделирования среди пользователей русскоязычного сегмента социальной сети ВКонтакте. Предмет исследования – количественные и качественные параметры скрытых сообществ, которые позволяют судить об актуальном состоянии групп и их тематике. Цель исследования состоит в том, чтобы выявить скрытые связи между пользовательскими постами социальных сетей, основанные на общности лингвистических параметров текстов и их тематики. Для достижения данной цели требуется решить следующие задачи: 1) исследовать специфику интернет-дискурса и выявить специфические лингвистические параметры текстов социальных сетей; 2) подготовить лингвистические данные для проведения экспериментов: произвести сборку и предобработку исследовательского корпуса; 3) разработать процедуру выявления скрытых связей между текстами социальных сетей; 4) произвести планирование и проведение экспериментов: построение автор-тематической модели ATM для определения тематической специализации авторов; автоматическое назначение меток тем из внешних и внутренних источников; соотнесение данных о тематике текстов авторов с формулировками их интересов и с принадлежностью их к тем или иным сообществам; выявление скрытых групп авторов с точки зрения общности их интересов; сравнение трёх методов выделения скрытых сообществ: графового, кластерного и смешанного. 5) оценить результаты экспериментов.
В данной статье рассматривается проблема выявления скрытых сообществ пользователей социальных сетей на основе тематической близости их постов. Для этого используются алгоритмы компьютерной лингвистики, которые позволяют упростить задачу анализа дискурса, обработать и представить репрезентативные данные для больших текстовых коллекций, в том числе и для постов социальных сетей.