Mykolas Romeris University Research Management System (CRIS)
 
Use this url to cite project: https://cris.mruni.eu/cris/handle/007/47121

Kenkėjiškų paskyrų profiliavimas ir aptikimas skaitmeniniuose socialiniuose tinkluose naudojant dirbtinį intelektą

Title
Kenkėjiškų paskyrų profiliavimas ir aptikimas skaitmeniniuose socialiniuose tinkluose naudojant dirbtinį intelektą
Project ID
S-HIST-ERA-22-1
Project leader
Department
Žmogaus ir visuomenės studijų fakultetas / Faculty of Human and Social Studies
Komunikacijos institutas / Institute of Communication
Mokymosi visą gyvenimą laboratorija / Lifelong Learning Laboratory
Project Type
Fundamentiniai moksliniai tyrimai / Basic research (FMT)
Research Area
Socialiniai mokslai / Social sciences (S)
Affiliation(s) Hierarchy
Mokymosi visą gyvenimą laboratorija / Lifelong Learning Laboratory
Socialinių inovacijų laboratorijų tinklas / Social Innovations Laboratory Network
Žmogaus ir visuomenės studijų fakultetas / Faculty of Human and Social Studies
Mykolo Romerio universitetas / Mykolas Romeris University
Komunikacijos institutas / Institute of Communication
Acronym
MARTINI
OA Mandate
Taip / Yes
OA Policy URL
Start Date
2023-01-01
End Date
2025-12-31
Status
Vykdomas / In progress
Scope
Nacionalinis / National
Contribution
Partneris / Partner
MTEP
Taip / Yes

Šis mokslo tyrimų projektas remiasi idėja, kad pasitikėjimo mokslu stiprinimas turėtų būti atsakas į besikeičiančią situaciją žiniasklaidos ekosistemoje. Mokslo svarbos supratimas yra viena esminių visuomenės raidos sąlygų. Nustačius skirtingų gyventojų grupių požiūrio, pažinimo ir elgesio ypatybes bei sukuriant vartotojų profilius, bus galima parengti įrodymais pagrįstas rekomendacijas tikslinei ir efektyviai mokslo komunikacijai, nukreiptai į skirtingas vartotojų grupes. Požiūris į mokslą reguliariai tiriamas daugelyje šalių (Eurobarometras, 2005; OST ir Welcome Trust, 2000). Rezultatai rodo, kad pasitikėjimas mokslu, kaip informacijos šaltiniu, priklauso nuo piliečių politinių įsitikinimų, ekonominės ar socialinės padėties (Funk, 2017). Tyrimai nustatė skirtumus tarp miesto ir kaimo gyventojų (Kawamoto ir kt., 2013), parodė, kad skirtingų mokslo sričių žinios skiriasi priklausomai nuo socialinių ir demografinių ypatybių (Kristiansen ir kt., 2016), ir nustatytas teigiamas ryšys tarp domėjimosi mokslu ir mokslinių žinių paieškos internete veikla (Nisbet ir kt., 2002).

This research project is based on the idea that building trust in science should be a response to the changing situation in the media ecosystem. Understanding the importance of science is one of the fundamental conditions for the development of society. By identifying the attitudinal, cognitive and behavioral characteristics of different groups of the population and by creating user profiles, it will be possible to develop evidence-based recommendations for targeted and effective science communication targeting different groups of users. Attitudes towards science are regularly surveyed in many countries (Eurobarometer, 2005; OST and Welcome Trust, 2000). The results show that trust in science as a source of information depends on citizens’ political beliefs, economic or social status (Funk, 2017). Studies have found differences between urban and rural populations (Kawamoto et al., 2013), demonstrated that knowledge of different scientific fields varies by socio-demographic characteristics (Kristiansen et al., 2016), and found a positive relationship between interest in science and online search activity for scientific knowledge (Nisbet et al., 2002).