Анализ социальных сетей как метод выявления потенциальных предпринимателей

Актуальность для развития университетской среды

Одна из актуальных потребностей университета и его студентов – это развитие предпринимательского потенциала обучающихся. Именно такие компетенции становятся наиболее актуальными как для студента, так и для университета, так как способствуют развитию успешных инновационных проектов, преобразующих экономику и позволяющих сделать шаг в будущее! И на сегодняшний день меры поддержки молодых предпринимателей существуют на базе ТГУ, но они не адресные, что снижает их эффективность. Как же распознать потенциального предпринимателя, способного вести свое дело, из сотен студентов?

Анализ больших данных является эффективным инструментом поиска, который позволяет выявить и раскрыть предпринимательский потенциал студента ТГУ при помощи данных социальных сетей. Кроме того, в социологии уже существует офлайн-методология по выявлению уровня предприимчивости, а значит, мы перенесем в онлайн-среду проект, имеющий под собой фундаментальное научное обоснование.

Таким образом, каждый студент, имеющий предпринимательскую жилку, получит именно ту помощь и поддержку, которая ему необходима для открытия собственного дела, а университет сможет более эффективно оказывать эту помощь.

Краткая характеристика предполагаемых изменений

Основным результатом проекта является сервис по поиску и поддержке потенциальных предпринимателей из числа студентов ТГУ. В ходе реализации проекта будет построен рейтинг предприимчивости студентов ТГУ на основе данных социальных сетей. Университет в целом и Бизнес-инкубатор ТГУ в частности получат в пользование сервис, с помощью которого можно проводить ежегодный мониторинг для привлечения наиболее предприимчивых студентов.

Такой подход позволит адресно формировать программы по поддержке и развитию инновационного бизнеса в стенах университета с привлечением заинтересованных студентов, что повысит эффективность таких программ и позволить раскрыть талант каждого участника.

Предполагаемые результаты реализации с показателями их достижения.

В ходе реализации проекта будут достигнуты следующие результаты:

-Создана действующая методология по выявлению людей, склонных к предпринимательству, на основе данных социальных сетей;

-Создан сервис по поиску потенциальных предпринимателей из числа студентов ТГУ ;

-На основе полученных данных сформированы адресные меры поддержки предпринимательства в стенах университета.

Предполагаемые временные рамки реализации

01.10.2019 – 30.11.2019 (два месяца)

Первый этап (октябрь 2019 года):

• Выгрузка данных социальных сетей студентов ТГУ;
• Составление классификатора подписок и контента стены пользователей по основным группам;
• Решение задачи классификации подписок и контента стены;

Второй этап (ноябрь 2019 года):

• Построение индекса предприимчивости на основе полученных данных;
• Проверка гипотезы: подготовка и проведение для студентов ТГУ мероприятия бизнес-направленности с привлечением тех из них, которые имеют высокий индекс предприимчивости.

Предполагаемые заинтересованные стороны

• Бизнес инкубатор ТГУ;
• Центр предпринимательства ТГУ;
• Агентство стратегических инициатив;
• Администрация Томской области.

Партнеры в реализации (подразделения ТГУ, внешние позиционеры и структуры)

• Лаборатория наук о больших данных и проблемах общества;
• Бизнес-инкубатор ТГУ.
• Кафедра социологии, философский факультет, ТГУ.

Наличие ресурсов для реализации, описание требуемых расходов

• Опыт в реализации социологических исследований на основе анализа данных социальных сетей;
• Наличие существующей методологии проведения социологических исследований по выявлению предприимчивости;
• Опыт в разработке проектов методами анализа больших данных;
• Команда разработчиков проекта;
• Платформа для выгрузки и анализа данных социальных сетей

Предполагаемые статьи расходов

Заработная плата команде разработчиков проекта:

Информация об авторах проекта

• Сыпина Наталья Сергеевна, лаборант лаборатории наук о больших данных и проблемах общества ТГУ sypinans@data.tsu.ru
• Коварж Галина Юрьевна, аналитик лаборатории наук о больших данных и проблемах общества kovarzhgalina@data.tsu.ru
• Петров Евгений Юрьевич, межрегиональный вычислительный центр, техник petrov@data.tsu.ru